惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Vercel News
Vercel News
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recent Announcements
Recent Announcements
D
Docker
GbyAI
GbyAI
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
A
About on SuperTechFans
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
C
Check Point Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
G
Google Developers Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
U
Unit 42
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
V2EX
Engineering at Meta
Engineering at Meta
宝玉的分享
宝玉的分享
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
量子位
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
罗磊的独立博客
Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Secure Thoughts
Project Zero
Project Zero
L
LangChain Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tailwind CSS Blog
S
Schneier on Security
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
The Hacker News
The Hacker News
Spread Privacy
Spread Privacy
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
J
Java Code Geeks

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
CI/CD в эпоху агентов
Coder89 · 2026-05-14 · via Все публикации подряд на Хабре

С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты.

До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку.

В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго.

С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла.

Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так?

CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент.

Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

  • PR не по принятому формату → назад к коду

  • тесты упали → назад к коду

  • ревьюер попросил изменить API → назад к коду

  • merge queue показывает, что ветка отстаёт от main → назад к коду

Это уже агентный цикл, просто раньше агентом был человек. И в этом цикле роль harness-а (упряжки для агента) тоже выполнял человек: разработчик сам фокусировался на цели, писал код, запускал проверки, обрабатывал обратную связь от коллег и инструментов и доводил изменение до слияния.

Когда код пишет не человек, а агент, меняются масштабы:

  • много агентов могут параллельно выполнять работу

  • появляется много короткоживущих веток

  • растёт количество PR

  • частые исправления становятся нормальной частью агентного цикла

Проблема не только в том, что CI в такой парадигме будет медленным. Проблема в том, что сам процесс слияния изменений становится бутылочным горлышком.

Если сравнить git с журналом изменений, то все сгенерированные агентами изменения должны попасть в него последовательно. Это начинает напоминать проблему из мира баз данных: транзакции, блокировки, порядок применения изменений (пресловутый serializable). Когда людей мало и они работают медленно, окно для слияния изменений может быть долгим по времени. Когда агенты генерируют пачки изменений параллельно, основная ветка постоянно обновляется, и шанс, что рабочая ветка быстро устареет, резко возрастает.

Сейчас, когда кодинговые агенты всё больше становятся привычным инструментом для команд, цикл разработки трансформируется примерно в такую схему:

Цель + план
      ↓
Агентный цикл:
  генерация кода
  внутренняя валидация: сборка, тесты, линтеры
  внешняя валидация: человек или специализированные агенты
  исправления по обратной связи
      ↓
Merge Queue
      ↓
Репозиторий

Кажется, следующим шагом будет сокращение участия человека внутри быстрого агентного цикла. То есть разработчику уже не придётся смотреть каждую итерацию изменений и каждый PR. Для этого появятся специализированные агенты. Можно легко представить такую агентную команду:

  • основной кодинговый агент

  • агент-ревьюер по безопасности

  • агент-ревьюер по производительности

  • агент-тестировщик

  • агент-архитектор

  • агент, оценивающий функциональную корректность реализации по требованиям

Человеку уже не нужно будет читать каждый diff, как это было раньше. Он будет смотреть на более высокий уровень:

  • была такая цель

  • вот что получилось

  • вот summary изменений

  • вот результат security-проверок

  • вот риски

  • вот демонстрация работы

И только после этого принимать решение: approve, reject или «нужны правки».

Также ставлю на то, что изменится сама концепция merge queue. Обычной очереди на слияние изменений будет недостаточно. Если много агентов параллельно меняют один и тот же код, системе придётся не просто запускать тесты перед merge, а группировать изменения, разрешать конфликты, проверять совместимость и выстраивать безопасный порядок применения.

Изменятся и окружения для агентных проверок. Они станут более stateful: с заранее подготовленными зависимостями, прогретыми кэшами, локальным контекстом и сохранённым состоянием между итерациями. Иначе агентный цикл будет слишком медленным.

В итоге мы получим не просто CI job после git push, а что-то ближе к continuous compute: вычислительную среду, которая постоянно работает вокруг intent-а, кода, валидации и изменений-кандидатов на слияние с основной веткой.


P.S. Пишу про прикладную ИИ разработку у себя в канале и блоге.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

0%Да0

100%Нет1

Проголосовал 1 пользователь. Воздержавшихся нет.