# Сопутствующие статьи по теме Программирование

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Программирование", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Cursor: почему он оказался на корабле Маска?

Статья посвящена крупнейшей после IPO сделке SpaceX — приобретению за 60 млрд долларов компании Anysphere, создателя популярного AI-инструмента для программистов Cursor. Основанная в 2022 году молодыми выпускниками MIT, Cursor быстро завоевала рынок, достигнув годовой выручки в 40 млрд долларов. Однако появление конкурента — Claude Code от Anthropic (основного поставщика AI-моделей для Cursor) — заставило компанию начать разработку собственной модели Composer. Ключевым дефицитом для развития собственного ИИ стали вычислительные мощности. Решением стал стратегический альянс с SpaceX, предоставившим доступ к суперкомпьютеру Colossus. В апреле 2026 года компании объявили об опционе на сделку, который был реализован SpaceX через несколько дней после успешного IPO. Сделка выгодна обеим сторонам: Cursor получает необходимые для конкуренции вычислительные ресурсы, а SpaceX — передовые технологии и лояльное сообщество разработчиков для усиления своих AI-продуктов, таких как Grok. Это соответствует более масштабной стратегии Илона Маска по созданию орбитальных дата-центров и достижению амбициозной цели — выручки в 1 трлн долларов к 2030 году. Для основателя Cursor Майкла Труэлла продажа, которую он ранее называл «риском и ставкой», стала судьбоносным решением.

链捕手06/17 04:00

Cursor: почему он оказался на корабле Маска?

链捕手06/17 04:00

Эра AI-приложений: только "да" и игнорирование рисков? Журнал плавания разработки ПО теперь полностью в открытом доступе

2026 год: код генерируется всё быстрее, но проверяется всё меньше. Риски, связанные с использованием ИИ для написания кода, часто скрыты в внешне корректном коде, который может привести к утечкам данных или финансовым потерям, как это произошло в инциденте с Moonwell cbETH, где ошибка в конфигурации привела к утрате активов на сумму свыше 1,7 млн долларов. Проект Narwhal AI Code Risks от Университета Пекина систематизирует подобные случаи, создавая открытый реестр рисков. Он классифицирует информацию по трём категориям: подтверждённые инциденты (cases/), ранние предупреждения (inferred/) и типовые сценарии рисков (scenarios/). Основные категории рисков включают проблемы в цепочке поставок, уязвимости на уровне кода, конфигурации облачной инфраструктуры, риски, связанные с агентами ИИ, отраслевые риски, вопросы интеллектуальной собственности и человеческий фактор. Цель проекта — превратить разрозненные случаи в структурированные знания, позволяющие разработчикам заранее распознавать опасности, исследователям — анализировать паттерны, а создателям инструментов — разрабатывать средства защиты. Это открытый «бортовой журнал» для навигации в эпоху повсеместного применения ИИ в разработке, призванный помочь сообществу избегать повторения ошибок.

marsbit06/16 04:53

Эра AI-приложений: только "да" и игнорирование рисков? Журнал плавания разработки ПО теперь полностью в открытом доступе

marsbit06/16 04:53

Anthropic выпустил «самую мощную модель», но большинству она недоступна

Компания Anthropic выпустила новую модель Fable 5/Mythos 5, названную «самой мощной». Хотя она показывает выдающиеся результаты в тестах, особенно в программировании и сложных задачах, большинству пользователей она недоступна. Модель разделена на две версии: Mythos 5 с расширенными возможностями в области кибербезопасности ограничена для избранных корпоративных партнеров, а публичная Fable 5 имеет встроенный фильтр, который автоматически переключает чувствительные запросы на менее мощную модель. Цена API Fable 5 в два раза выше, чем у предыдущей топ-модели, а с 23 июня она будет исключена из подписок и переведена на поминутную оплату. Эксперты отмечают, что такой подход сигнализирует о расслоении рынка ИИ: передовые возможности становятся премиальным продуктом для узкого круга платящих пользователей, в то время как базовые модели дешевеют. Anthropic, готовясь к IPO, ориентируется на высокодоходных корпоративных клиентов, тогда как китайские компании, такие как DeepSeek, наоборот, резко снижают цены для захвата массового рынка.

marsbit06/10 23:54

Anthropic выпустил «самую мощную модель», но большинству она недоступна

marsbit06/10 23:54

Написание промптов устарело? AI-программирование переходит к Loop Engineering

Искусственный интеллект в программировании переходит от написания промптов к проектированию циклов (Loop Engineering). Вместо того чтобы вручную управлять агентом в каждом шаге, разработчик создает систему, которая автоматически обнаруживает задачи, распределяет их, проверяет результаты и определяет следующие действия. Такой цикл состоит из пяти ключевых компонентов: автоматизации для планирования задач, рабочих деревьев для изоляции сред, навыков для сохранения знаний проекта, плагинов для интеграции с инструментами и под-агентов для разделения ролей исполнителя и проверяющего. Внешняя память (например, файлы или доски задач) сохраняет состояние. Хотя циклы повышают эффективность, они не заменяют необходимость проверки, понимания кода и инженерных суждений. Риск заключается не в использовании автоматизации, а в том, чтобы полагаться на нее как на предлог избегать глубокого понимания системы. Ключевым навыком будущего становится проектирование надежных и проверяемых рабочих процессов для агентов, а не просто создание промптов.

marsbit06/10 17:57

Написание промптов устарело? AI-программирование переходит к Loop Engineering

marsbit06/10 17:57

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

Сооснователь Y Combinator Гарри Тан на собственном опыте (проект в 540 тысяч строк кода) пришел к выводу, что эра традиционного программирования заканчивается. Раньше дорогие и ограниченные ИИ-модели требовали огромного количества контрольного кода, тестов и логики для их «обуздания» — это он называет «постройкой завода Foxconn» для умного работника. Теперь, с удешевлением и ростом возможностей больших языковых моделей (LLM), парадигма меняется. Вместо написания тонн кода для управления ИИ, ключевым становится создание «наборов навыков» (skill packs) — многоразовых модулей на Markdown с минимальным кодом. Эти модули, которые можно тестировать и улучшать, позволяют AI-агентам выполнять сложные задачи (например, оценку проектов на хакатоне за минуты вместо дней) по инструкциям на естественном языке. Будущее за «инжинирингом агентов», а не за количеством строк кода. Самый ценный инженер будущего — не тот, кто пишет больше всех кода, а тот, кто обладает ясностью суждения, вкусом и умением формулировать задачи, высвобождая потенциал ИИ. Главный барьер на этом пути — отказ от старого мышления («модели дорогие») и готовность инвестировать в вычислительные ресурсы (токены) сегодня, чтобы получить преимущества завтрашнего дня.

marsbit06/02 21:40

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

marsbit06/02 21:40

260 миллиардов долларов — компания с «полностью китайской командой» становится самой дорогой компанией в мире по оценке в сфере AI-программирования

Компания Cognition AI, создатель «искусственного инженера-программиста» Devin, привлекла более 10 миллиардов долларов при оценке в 26 миллиардов. Раунд возглавили Lux Capital, General Catalyst и 8VC. Это почти в 2,5 раза больше оценки в 10,2 миллиарда восемь месяцев назад. Основанная тремя китайскими разработчиками, победителями олимпиад по информатике, компания сначала взлетела благодаря обещанию полностью автономного AI-агента для программирования. Однако ранняя версия Devin, стоившая 500 долларов в месяц, столкнулась с критикой за низкую предсказуемость и высокую частоту ошибок в реальных задачах, что создало разрыв между ожиданиями и реальностью. Поворотный момент наступил в 2025 году, когда Cognition приобрела активы компании Windsurf, включая её популярную AI-IDE. Это позволило предложить два подхода: автономного агента Devin для асинхронного выполнения задач и IDE Windsurf для контролируемой совместной работы разработчика с ИИ в редакторе, как в Cursor. Такая стратегия «двух ног» охватила разные сценарии: от автоматизации рутинных поручений до повседневной разработки. Коммерческие показатели резко выросли. Годовой темп доходов (run-rate) достиг 4,92 миллиарда долларов, а использование Devin корпоративными клиентами растёт на 50% в месяц. В клиентской базе компании — Goldman Sachs, NASA, армия и флот США. Инвесторы видят в Cognition не просто инструмент для разработчиков, а потенциальную основу для новой инфраструктуры программной инженерии, где люди и AI-агенты работают в гибридной системе. Будущее, на которое делает ставку компания, — это не полная замена программистов, а их усиление за счёт автоматизации длинных и рутинных задач.

marsbit05/31 10:24

260 миллиардов долларов — компания с «полностью китайской командой» становится самой дорогой компанией в мире по оценке в сфере AI-программирования

marsbit05/31 10:24

Только что, китайский ИИ ворвался в мировую двойку в программировании, впереди остался только Claude

Сегодня обновление рейтинга Code Arena показало, что китайская модель Qwen3.7-Max от Alibaba набрала 1541 балл и вошла в первую пятерку мировых моделей для программирования, став единственной не-Claude моделью в топ-листе. Она превзошла такие модели, как GPT-5.5 и Gemini 3.5 Flash. В практическом тесте на создание 3D-игры в гонки Qwen3.7-Max продемонстрировала исключительное качество кода и внимание к деталям, выполнив дополнительные требования, такие как создание стартового экрана и добавление звуковых эффектов, с чем другие модели не справились. Это подтвердило её высокие практические способности, помимо результатов в синтетических тестах. Высокая производительность Qwen3.7-Max объясняется её позиционированием как базовой модели (Agent基座模型) для длительного автономного выполнения задач. Внутренние тесты показали, что она способна непрерывно работать до 35 часов, выполняя более 1150 вызовов инструментов без деградации контекста или зацикливания. Два ключевых усовершенствования в обучении способствовали этому прорыву: 1) Расширение окружения (Environment Extension) для развития универсальных стратегий решения задач, и 2) Методология обучения длительному автономному выполнению (Long-range Autonomy), основанная на «динамической накопительной игре на выживание». Появление Qwen3.7-Max в верхней части рейтинга Code Arena, где долгое время доминировали модели Claude, знаменует собой изменение в глобальной конкурентной среде моделей для программирования, представляя Китай как серьёзного участника, способного задавать новые стандарты.

marsbit05/27 00:18

Только что, китайский ИИ ворвался в мировую двойку в программировании, впереди остался только Claude

marsbit05/27 00:18

Новая модель Grok уже «подкрепилась» данными Cursor, Илон Маск: «Огромный прогресс в кодировании»

Сообщается, что xAI Илона Маска завершила обучение новой базовой модели Grok V9-Medium (1.5T), которая обещает значительное улучшение способностей к программированию. Модель параметром 1.5 трлн, что в три раза больше предыдущей версии, уже завершила базовое обучение, и её публичный выпуск ожидается через 2-3 недели. Ключевым улучшением стало включение в обучение большого объёма данных от Cursor — платформы для разработчиков, недавно приобретённой Маском. Эти данные, отражающие реальные рабочие процессы программистов, должны научить модель лучше понимать контекст, планировать изменения и исправлять ошибки в коде. Параллельно xAI анонсировала начало бета-тестирования своего собственного инструмента для разработки на базе ИИ — Grok Build. Это агент для программирования и CLI-инструмент, работающий в терминале, который способен анализировать проекты, составлять планы изменений и выполнять задачи, в том числе с использованием параллельных подпроцессов. Эти шаги являются частью стратегии Маска по усилению позиций Grok на рынке инструментов для разработчиков после приобретения Cursor, ключевые инженеры которого теперь работают в xAI. Маск также пообещал открыть исходный код модели параметром 0.5T к концу года.

marsbit05/26 04:19

Новая модель Grok уже «подкрепилась» данными Cursor, Илон Маск: «Огромный прогресс в кодировании»

marsbit05/26 04:19

CEO Google признал отставание в Кодинге

Генеральный директор Google Сундар Пичаи в интервью подкасту The New York Times признал, что Gemini, ИИ-система компании, отстает в области программирования (Coding), особенно в задачах, требующих длительного выполнения и работы со сложными кодобазами. Он отметил, что, хотя Google является одной из немногих крупных компаний на переднем крае ИИ, темпы прогресса в отрасли беспрецедентны — изменения, которые раньше занимали 5 лет, теперь происходят за 30-60 дней. Пичаи подчеркнул важность реальных пользовательских данных для улучшения моделей, указав, что недавний запуск Gemini 3.5 Flash и внутренние инструменты вроде Antigravity 2.0 являются ключевыми шагами для сокращения разрыва. Он также обсудил эволюцию поиска Google, заявив, что переход на ИИ-режим будет постепенным, чтобы соответствовать ожиданиям пользователей. Говоря о общественных опасениях, CEO согласился, что тревога по поводу влияния ИИ на рабочие места и общество обоснована, учитывая масштаб и скорость изменений. Однако он выразил оптимизм, заявив, что ИИ, подобно электронным таблицам в прошлом, расширит возможности людей, упростит многие задачи и может привести к повышению производительности и увеличению свободного времени. Касательно искусственного общего интеллекта (ИИО/AGI), Пичаи подтвердил, что технология неуклонно движется в этом направлении, и прогресс последних лет указывает на его более близкое появление, чем предполагалось ранее. Он призвал к ответственной разработке и широкому общественному обсуждению по мере приближения к этому этапу.

marsbit05/24 08:30

CEO Google признал отставание в Кодинге

marsbit05/24 08:30

Я создал приложение для Android с помощью vibe coding от Google

Соавтор The Verge Шон Холлистер испытал новую функцию Google AI Studio «prompt to phone», позволяющую создавать Android-приложения с помощью генеративного ИИ. Всего за один день, используя текстовые запросы на естественном языке, он создал три приложения: текстовую приключенческую игру, калькулятор калорий и платформер в стиле Mario. Процесс был прост: ввод промта в браузере, автоматическая генерация кода Gemini, а затем установка приложения на реальный телефон. Это демонстрирует резкое снижение барьера для создания простого программного обеспечения. Опыт показал как потенциал, так и текущие ограничения технологии. ИИ может быстро создавать работающие прототипы, исправлять некоторые ошибки по запросу и открывает путь к «персональной революции в ПО», когда пользователи могут делать инструменты под свои нужды. Однако качество результатов остается невысоким: игры получаются сырыми и скучными, логика приложений содержит грубые ошибки (например, калькулятор калорий давал сильные недооценки), а платформер постоянно падал. Ключевой вывод: ИИ меняет стартовую точку разработки, позволяя почти любому «сгенерировать приложение», но путь от «работающего» к «хорошему, надежному и полезному» по-прежнему требует человеческого опыта, суждения и итераций.

marsbit05/23 06:18

Я создал приложение для Android с помощью vibe coding от Google

marsbit05/23 06:18

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Углубленное исследованиеright-arrow