Внутри AI-команды разработки: как мы строим корпоративного конкурента Cursor и Codex

Как AI меняет весь SDLC • От аналитики и проектирования до разработки, тестирования и эксплуатации • Переход от чат-ассистентов к автономным агентам, выполняющим задачи целиком • Роль инженера постепенно смещается от написания кода к контролю и ревью Как устроена корпоративная AI Developer Platform • Не только IDE-плагин, а единая платформа для VS Code, JetBrains, CLI и Desktop • Общие модели, безопасность, телеметрия, MCP, skills, guardrails и observability • Работа в закрытом контуре и интеграция с корпоративной инфраструктурой Как измерять эффективность агентов • Почему токены и количество запросов ничего не показывают • Метрики нового поколения: AI-assisted PRs, Acceptance Rate, Autonomous Completion Rate • Переход от измерения строк кода к измерению влияния на весь SDLC Подводные камни внедрения • Низкий adoption даже при наличии хорошего инструмента • Рост нагрузки на inference-инфраструктуру и стоимости • Промпт-инъекции и вопросы безопасности • Контроль качества агентских изменений и необходимость guardrails Что ждет нас дальше • Конкуренция смещается от моделей и IDE-плагинов к полноценным ИИ-платформам • Побеждать будут те, кто сможет безопасно внедрять и масштабировать агентов на тысячи разработчиков и процессов разработки.