Эндрю Маквин и Николь Форсгрен из Google Developer Intelligence о том, как эволюционирует роль инженера, 5 паттернах AI-native разработчика и практических советах по прокачке AI-навыков.

Разбор доклада «Software engineering at the tipping point» с Google I/O 2026: как ИИ меняет инженерные процессы, почему больше кода — это больше пассива, и что делать инженерам.

Как классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, переосмысливается под ИИ-нативный подход и агентный цикл разработки.

Реальная стоимость GenAI в продакшене — это не только цена за токен. Разбор полного TCO: инфраструктура, observability, команда, self-hosting vs managed API.

Почему Go неожиданно хорошо подходит для разработки с AI-агентами: простой компилятор, быстрый цикл сборки и предсказуемое поведение в агентном цикле.

В 2026 году вакансий LLM Engineer стало больше, но большинство написаны неправильно. Разбор типичных ошибок в требованиях и советы для рекрутеров и разработчиков.

Почему внедрение ИИ в продуктовые команды начинается не с выбора инструментов, а с выстроенных процессов разработки и передачи контекста между участниками.

Запись лекции о прикладном ИИ, LLM и Foundation моделях для продуктовых команд: как устроены большие языковые модели и как их применять в реальных продуктах.