Huawei Technologies объявила о намерении 30 июля открыть исходный код созданного в компании языка программирования Cangjie. Это очередная мера в стремлении Huawei добиться технологической самодостаточности — вчера стало известно, что Huawei сделала открытыми ряд своих ИИ-моделей.

Источник изображения: huawei.com

Открытый исходный код позволит сторонним разработчикам вносить изменения в работу программной платформы, устранять обнаруженные проблемы или расширять возможности языка программирования. Cangjie, получивший название в честь легендарного персонажа китайской мифологии, с которым связывают изобретение иероглифов, предназначается для «полного анализа сценариев», отмечает Huawei. Язык поддерживает функции искусственного интеллекта и безопасности, что делает его пригодным для написания широкого спектра приложений — в первую очередь для платформы HarmonyOS Next, выступающей как альтернатива Android.

Huawei вела разработку Cangjie около пяти лет, предварительная версия Cangjie дебютировала в июне прошлого года. Язык позиционируется как конкурент Java, который используется в разработке для Google Android, и Swift, на котором пишут приложения для Apple iOS. Cangjie быстро завоевал популярность в сообществе разработчиков, и уже через несколько недель после его выхода были написаны более 10 000 тестовых версий приложений.

В октябре прошлого года язык стал доступен для всех разработчиков HarmonyOS — на нём были написаны приложения для китайской службы доставки Meituan и платформы электронной коммерции JD.com. В III квартале Meituan намеревается выпустить приложение для курьеров, также написанное на Cangjie. Huawei приняла решение открыть исходный код Cangjie, наращивая усилия по выстраиванию собственной экосистемы ПО в условиях американских санкций. Сейчас HarmonyOS 5 работает на более чем 40 моделях устройств, в экосистеме зарегистрированы более 8 млн разработчиков, доступны более 30 000 приложений, рассказали в компании.

В мае 2025 года исполнилось ровно 30 лет со дня официального релиза Java — одного из широко применяемых языков программирования в мире. Вопреки стремительным изменениям в IT-индустрии, Java сохраняет ключевую роль в разработке корпоративных приложений, систем обработки больших данных и облачных решений. Согласно ежегодным рейтингам RedMonk и Tiobe, язык стабильно входит в пятёрку самых популярных среди профессиональных разработчиков и продолжает оставаться основой для миллионов IT-проектов по всему миру.

Источник изображения: Oracle

Java была представлена 23 мая 1995 года компанией Sun Microsystems. Однако работа над языком началась значительно раньше — в начале 1990-х, когда группа инженеров под руководством Джеймса Гослинга (James Gosling) создавала платформу для интерактивного телевидения и встраиваемых систем. Этот проект получил внутреннее название Oak и был задуман как способ упростить разработку приложений, способных работать на разных типах устройств. Гослинг позднее охарактеризовал Java как «C++ без оружия и ножей» — подчёркивая её отказ от сложной и потенциально опасной для надёжности синтаксической конструкции языка.

Всё изменилось с началом экспоненциального роста интернета. Java быстро сместила фокус с бытовой электроники на веб-приложения, и ключевым стало её свойство — платформенная независимость. Программа, написанная на Java, компилируется в байт-код и исполняется на любой системе, где установлена Java Virtual Machine (JVM). Этот подход, позже получивший формулу «напиши один раз — запускай везде», стал не только технологическим прорывом, но и философией, обеспечившей Java прочную позицию в мире кроссплатформенной разработки.

Уже к концу 1990-х Java стала доминировать в сегменте веб-апплетов, а затем — и в корпоративной разработке. Популярность языка заставила Microsoft выпустила собственную реализацию — Visual J++, совместимую с Java, но ограниченную экосистемой Windows. В 2001 году проект был закрыт в результате судебного разбирательства с Sun Microsystems, так как Microsoft нарушила соглашение, внедрив в Visual J++ функциональность, не совместимую с официальными стандартами Java.

Индекс TIOBE за май 2025 года. Источник изображения: TIOBE Software

В начале 2000-х Java превратилась в полноценную программную платформу. Были разработаны ключевые компоненты: JavaBeans, API JDBC для работы с базами данных, а также графическая библиотека Swing. В это же время язык был официально разделён на редакции: Standard Edition (SE) для настольных приложений, Enterprise Edition (EE) для серверной разработки и Micro Edition (ME) — для мобильных и встраиваемых систем. Такая дифференциация расширила охват Java и сделала её универсальным инструментом для разных категорий разработчиков. Ключевым событием стало открытие исходного кода языка. В 2006 году Sun Microsystems опубликовала проект OpenJDK под лицензией GNU General Public License, официально сделав Java частью Open Source-сообщества.

После покупки Sun Microsystems компанией Oracle в 2010 году управление Java перешло к новому владельцу. Хотя основная реализация осталась с открытым исходным кодом, изменения в лицензионной политике Oracle побудили разработчиков искать альтернативные сборки. Так появились версии OpenJDK компаний Amazon, Red Hat и Azul, полностью совместимые с официальным стандартом, но свободные от лицензионных ограничений. Это укрепило независимость экосистемы и расширило спектр применений Java в инфраструктурах с разной степенью открытости.

Java стала архитектурной основой корпоративных систем. Язык лежит в основе фреймворков Spring Boot и Jakarta EE, широко применяемых для разработки отказоустойчивых распределённых приложений, REST-интерфейсов, микросервисов и бизнес-логики. Java используют банки, телекоммуникационные корпорации, госструктуры и IT-платформы — как в локальных, так и в облачных окружениях. Её стабильность, масштабируемость и обратная совместимость обеспечивают низкие риски при миграции и долгосрочную жизнеспособность систем.

Брайан Фокс (Brian Fox), технический директор Sonatype, в интервью изданию The Register подчеркнул: «Java пережила тренды, конкурирующие языки и смену технологических парадигм. Именно она открыла путь Open Source в корпоративную среду. Можно утверждать, что бизнес с тех пор уже не оглядывался назад». Эти слова находят отражение в статистике. Java остаётся среди лидеров в отчётах RedMonk, Stack Overflow и Tiobe. Этот язык используют более 9 млн разработчиков по всему миру. Даже на фоне популярности Python и JavaScript, именно Java остаётся незаменимой в тех случаях, когда требуется строго типизированный и зрелый язык программирования.

Разработчики программного обеспечения компании Amazon говорят, что последнее время им приходится выполнять свои обязанности быстрее, времени на раздумья остаётся всё меньше. Некоторые из них даже сравнивают работу в гиганте электронной коммерции с работой на складе. При этом части сотрудников эти изменения нравятся.

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / Unsplash

Со времён промышленной революции люди опасаются, что их заменят машины. Однако в период, когда технологии меняли автопроизводство, промышленность и даже секретарскую работу, чаще всего происходило не сокращение рабочих мест, а их «деградация». Задачи разбивались на более простые, которые можно выполнять в быстром темпе снова и снова. Похоже, что нечто подобное сейчас происходит с искусственным интеллектом в сфере, где он получил наиболее широкое распространение — в программировании.

По мере распространения ИИ-технологий люди разных профессий проявляли опасения по поводу того, что эта тенденция в конечном счёте приведёт к массовой безработице. На деле ИИ-технологии действительно способствуют росту безработицы, но для программистов более негативным фактором, вероятно, является изменение качества их работы. Некоторые программисты высказываются о том, что их работа становится рутинной, менее продуманной и, что очень важно, гораздо более быстрой.

Похоже, что компании убеждены в способности ИИ повысить производительность труда. Недавняя работа исследователей из Microsoft и нескольких университетов показала, что использование программистами ИИ-помощника Copilot, который способен генерировать фрагменты кода, способствовало повышению показателя производительности более чем на 25 %.

В компании Amazon, которая вкладывает значительные средства в генеративные ИИ, быстрыми темпами меняется культура кодирования. В одном из недавних писем глава Amazon Энди Джасси (Andy Jassy), заявил, что генеративные алгоритмы приносят большую прибыль компаниям, которые используют их для «повышения производительности и сокращения расходов». По его словам, очень важно работать быстрее, потому что конкуренты стремятся обогнать Amazon. Он также привёл в качестве примера сферу написания программного кода, в которой ИИ «изменит нормы» и позволит программистам работать быстрее.

Эти меняющиеся нормы не все сотрудники компании принимают с радостью. Три программиста Amazon сообщили, что за последний год руководство стало активнее подталкивать их к использованию ИИ в своей работе. В дополнение к этому повысились требования к производительности, а руководство стало менее снисходительно к продлению сроков выполнения задач. Программистам даже предложили создать новые инструменты для повышения производительности с помощью ИИ на предстоящем хакатоне — внутреннем соревновании по программированию. Один из инженеров Amazon добавил, что его команда сократилась примерно вдвое, чем было год назад. При этом руководство уверено, что команда продолжит писать примерно столько же кода за счёт использования ИИ-инструментов.

Источник изображения: Max Duzij / Unsplash

Другие технологические компании движутся в том же направлении. В апреле руководство платформы Shopify, которая помогает предпринимателям создавать и управлять сайтами электронной коммерции, объявило сотрудникам, что от них ожидают более активного использования ИИ в своей работе, и компания добавит связанные с этим вопросы в аттестационные опросники. Google недавно объявила сотрудникам о скором проведении общекорпоративного хакатона, в рамках которого в одной из категорий будут создаваться ИИ-инструменты для «повышения общей повседневной производительности». По данным компании, уже сейчас более 30 % программного кода Google генерируется с помощью ИИ.

Этот сдвиг не всегда негативен для сотрудников. Руководители Amazon и других технологических компаний утверждают, что ИИ сможет избавить персонал от выполнения утомительных задач и предоставит им возможность выполнять более интересную работу. В прошлом году руководство Amazon заявило, что компания сэкономила «эквивалент 4500 лет работы программистов» благодаря ИИ-алгоритмам, которые использовались для выполнения работы по обновлению старого программного обеспечения.

Экономист из Гарвардского университета Лоуренс Кац (Lawrence Katz) считает, что ИИ-технологии, взяв на себя утомительную и рутинную работу, могут оказаться полезны для групп опытных программистов. Однако для неопытных сотрудников внедрение ИИ может напоминать нечто схожее с переходом от ручного труда к фабричному в XIX и начале XX веках. «Всё выглядит как ускорение для работников, обладающих знаниями. Есть ощущение, что работодатель может взвалить ещё больше работы», — считает Кац.

Автоматизация процесса написания программного кода имеет особый резонанс для инженеров Amazon, которые в течение многих лет наблюдали за тем, как роботы изменили деятельность сотрудников складов компании. В последнее десятилетие Amazon стала полагаться на так называемые роботизированные склады, где сборщики стоят на одном месте и забирают товары с полок, доставляемых специализированными роботами, которые внешне похожи на газонокосилки.

При этом роботы не вытеснили людей: по данным Amazon, с момента их внедрения компания наняла сотни тысяч складских работников, создав при этом множество новых профессий. Однако роботы увеличили количество товаров, которые может отсортировать каждый сотрудник с десятков до сотен в час. Некоторые работники жалуются, что роботы сделали работу монотонной и физически тяжёлой. Amazon же в ответ на это говорит о регулярных перерывах и ссылается на положительные отзывы сотрудников о складских роботах.

Источник изображения: Obie Fernandez / Unsplash

Некоторые программисты вспомнили именно модернизацию работы складов Amazon, когда руководство стало подталкивать их к активному использованию ИИ. Они отметили, что хоть это и было как бы необязательно, у них не было другого выхода, если они хотели соответствовать производственным целям, которые влияют на оценку их работы. Один из инженеров рассказал, что раньше на создание функции для сайта уходило несколько недель, тогда как теперь чаще всего такую работу требуется выполнить за несколько дней. По его словам, сделать это можно только с помощью ИИ. Другой инженер считает, что эффективность от использования ИИ не так высока. Всего же в Amazon работают более 10 тыс. программистов, которые разбиты на команды, по-разному использующие ИИ-алгоритмы в своей работе.

Многие инженеры Amazon используют ИИ-помощника, который подсказывает фрагменты программного кода. Однако не так давно в компании создали ИИ-инструмент, способный самостоятельно генерировать большие фрагменты кода. Один из сотрудников компании назвал такой инструмент «пугающе хорошим». Многие инженеры не хотели бы использовать таких ИИ-помощников из-за необходимости перепроверки больших фрагментов кода. «Писать код интереснее, чем читать его. Если вам говорят, что вы должны перепроверять код, это никогда не будет весёлой частью работы. Когда вы работаете с такими инструментами, в этом будет заключаться большая часть работы», — считает программист и блогер Саймане Уиллисон (Simon Willison).

Переход от написания программного кода к его чтению может заставить инженеров почувствовать себя сторонними наблюдателями на своих рабочих местах. В дополнение к этому программисты используют ИИ для тестирования создаваемых ими функций ПО. Некоторые опытные инженеры считают, что такая автоматизация может лишить менее опытных сотрудников возможности получения знаний, необходимых для продвижения по службе. Руководство Amazon при этом настаивает, что ИИ рассматривается как инструмент дополнения, а не полной замены людей-программистов.

Точно так же, как появление заводов во времена промышленной революции удешевило производство продуктов, распространение ИИ, вероятно, сделает более дешёвым процесс создания ПО и разработки новых приложений. Однако на работу программистов внедрение ИИ может оказать негативное влияние, поскольку привычные им процессы существенно изменятся.

OpenAI планирует приобрести Windsurf — разработчика инструмента редактирования программного кода на базе искусственного интеллекта. Для этого компания готова потратить около $3 млрд. Об этом пишет агентство Bloomberg News со ссылкой на собственные осведомлённые источники.

Источник изображений: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Отмечается, что сделка ещё не закрыта, и переговоры продолжаются. Официальные представители OpenAI и Windsurf пока воздерживаются от комментариев по данному вопросу. Также известно, что Windsurf, ранее известная как Codeium, вела переговоры о привлечении инвестиций с оценкой в $3 млрд., в том числе с General Catalyst и Kleiner Perkins.

В августе прошлого года Windsurf оценивалась в $1,25 млрд после завершения очередного раунда финансирования, в рамках которого удалось привлечь $150 млн. В качестве основного инвестора тогда выступала венчурная компания General Catalyst, к которой присоединились Kleiner Perkins и Greenoaks.

Ожидается, что сделка станет крупнейшим приобретением OpenAI и позволит расширить возможности ChatGPT в плане написания программного кода. Компания улучшает функцию кодирования в каждой новой версии своих языковых моделей, но, по всей видимости, этого недостаточно, поскольку конкуренция в этом сегменте становится всё более острой.

От 20 % до 30 % программного кода в репозиториях компании Microsoft «написано программным обеспечением», т.е. искусственным интеллектом. Об этом заявил гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) во время беседы с главой Meta✴ Platforms Марком Цукербергом (Mark Zuckerberg) на прошедшей на этой неделе конференции LlamaCon.

Источник изображения: TechCrunch

Наделла назвал указанные цифры в ответ на вопрос Цукерберга о том, какой объём программного кода компании в настоящее время создаётся с помощью искусственного интеллекта. Глава Microsoft добавил, что генеративные нейросети показывают разные результаты при написании кода в зависимости от языка программирования. Наибольших успехов такие алгоритмы добились при работе с Python, а менее эффективны — с C++. В ответ на аналогичный вопрос Наделлы, адресованный Цукербергу, глава Meta✴ отметил, что не располагает данными о том, какой объём программного кода в его компании создаётся ИИ.

Технический директор Microsoft Кевин Скотт (Kevin Scott) ранее прогнозировал, что до 95 % программного кода будет генерироваться ИИ-алгоритмами уже к 2030 году. Не так давно генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что ИИ генерирует более 30 % программного кода компании. Отметим, что озвученные цифры, вероятнее всего, являются весьма приблизительными, поскольку неясно, каким образом компании измеряют, что создаёт ИИ, а что — программисты.

Новое исследование подразделения Microsoft Research выявило, что несмотря на то, что ИИ помогает разработчикам в написании кода, даже передовые модели OpenAI (o1) и Anthropic (Claude 3.7 Sonnet) справляются с исправлением ошибок не более чем в половине случаев. Тестирование проводилось на базе лучшего бенчмарка SWE-bench, который измеряет умение ИИ-систем создавать программный код.

Источник изображения: сгенерировано AI

В ходе эксперимента ИИ-агенты пытались решить 300 задач по устранению ошибок в коде. Лидером стала модель Claude 3.7 Sonnet, которая выполнила задание с успешностью на 48,4 %, второе место заняла OpenAI o1 (30,2 %), третье — o3-mini (22,1 %). Однако, как видно, даже эти цифры далеки от уровня, которого можно было бы ожидать от опытных программистов-людей. Как поясняет TechCrunch, основная проблема заключается в том, что искусственный интеллект пока плохо понимает, как использовать доступные инструменты и интерпретировать ошибки.

По мнению авторов исследования, ключевым препятствием остаётся дефицит данных для обучения моделей. «Мы твёрдо верим, что обучение или дообучение может сделать их лучшими интерактивными отладчиками, — пишут они. — Однако для этого нужны специализированные данные, например, цепочка записей всех процессов взаимодействия людей с ИИ-отладчиками».

Сейчас таких данных недостаточно, что ограничивает возможности моделей. Например, популярный инструмент Devin стартапа Cognition Labs смог по этой причине справиться лишь с тремя из 20 тестов по кодированию. И хотя ИИ активно используется такими компаниями как Google, по словам генерального директора Сундара Пичаи (Sundar Pichai), четверть кода, который создаётся с помощью искусственного интеллекта, может даже наоборот добавлять ошибки.

Технологические лидеры скептически относятся к полной автоматизации профессии программиста. Билл Гейтс (Bill Gates) уверен, что программирование как профессия, конечно, никуда не исчезнет. Аналогичного мнения придерживаются генеральный директор Replit Амджад Масад (Amjad Masad), глава Okta Тодд Маккиннон (Todd McKinnon) и руководитель IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna).

Несмотря на очевидные проблемы, интерес к ИИ-инструментам для разработки продолжает расти. Инвесторы видят в них потенциал для повышения эффективности, однако ведущие разработчики считают, что доверять ИИ полностью пока рановато.

Завтра, 4 апреля, корпорация Microsoft будет праздновать 50-летие. В честь этого события её основатель Билл Гейтс (Bill Gates) опубликовал исходный код интерпретатора Altair BASIC, который определил истоки компании.

Источник изображения: gatesnotes.com

«Прежде чем появились Office, Windows 95, Xbox или ИИ, был Altair BASIC. В 1975 году Пол Аллен (Paul Allen) и я создали Microsoft, потому что мы верили в свою идею компьютера на каждом столе и в каждом доме. Пять десятилетий спустя Microsoft продолжает изобретать новые способы сделать жизнь проще, а работу — более продуктивной. Заниматься этим 50 лет — огромное достижение, и у нас бы не получилось сделать это без таких невероятных лидеров как Стив Балмер (Steve Ballmer) и Сатья Наделла (Satya Nadella), а также тех, кто работал в Microsoft на протяжении многих лет», — написал в своём блоге основатель Microsoft.

Он написал для компании немало кода, что отчасти способствовало её успеху в разработке ПО и сделало её одной из самых дорогих в мире. Но Altair BASIC он назвал «самым крутым кодом, который я когда-либо писал». Источником вдохновения для этого проекта послужил номер журнала Popular Electronics за январь 1975 года — на его обложке был компьютер Altair 8800, побудивший Гейтса заняться разработкой ПО. Он и Аллен обратились в выпустившую компьютер компанию MITS (Micro Instrumentation and Telemetry Systems) и предложили интерпретатор языка программирования BASIC для этой модели.

Этот продукт позволил бы большому числу пользователей с лёгкостью создавать собственные программы, но Гейтсу и Аллену потребовались несколько месяцев, чтобы добиться этого результата. Altair BASIC стал первым продуктом, который Гейтс и Аллен разработали для новой компании, тогда называвшейся Micro-Soft, а от дефиса они избавились позже. Исходный код занимает 157 страниц — его можно скачать (PDF) и распечатать.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) считает, что в настоящее время освоение инструментов на базе искусственного интеллекта является главной задачей для тех, кто хочет научиться программировать. Во время недавнего интервью он также добавил, что помогающие писать программный код ИИ-алгоритмы уже используются в крупнейших компаниях.

Источник изображения: wikipedia.org

В ходе беседы с американским аналитиком Беном Томсоном (Ben Thompson) глава OpenAI рассказал, что во времена, когда он заканчивал школу, очевидной тактической задачей было научиться хорошо писать код. В настоящее время, по мнению Альтмана, «очевидная тактическая задача — просто научиться по-настоящему хорошо использовать ИИ-инструменты».

Эту точку зрения разделяют многие другие руководители ведущих технологических компаний, отмечая, что ИИ становится всё лучше в написании программного кода. В этом месяце гендиректор Anthropic Дарио Амодей (Dario Amodei) заявил, что в течение года ИИ начнёт писать весь код за инженеров-программистов. Гендиректор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) также заявлял в начале года о том, что его компания работает над новым ИИ-алгоритмом, который сможет писать «большую часть кода в наших приложениях».

По мнению Альтмана, освоение инструментов на базе искусственного интеллекта является «новой версией» обучения программированию. Он добавил, что в настоящее время уже автоматизирована как минимум половина работы по написанию кода. «Я думаю, что во многих компаниях этот процесс уже перевалил за 50 %. Я думаю, что большое значение будет иметь агентское кодирование, которым пока никто по-настоящему не занимается», — добавил Альтман.

На вопрос о планах OpenAI по найму на работу инженеров-программистов Альтман сказал, что сейчас работы хватает. При этом он отметил, что в долгосрочной перспективе именно создаваемый сейчас ИИ может привести к сокращению рынка труда. «Мое предположение заключается в том, что каждый инженер-программист какое-то время будет нагружен работой. А потом, в какой-то момент, возможно, нам действительно понадобится меньше инженеров-программистов», — считает Альтман.

С развитием технологий искусственного интеллекта появляется всё больше алгоритмов, призванных ускорить и автоматизировать выполнение повседневных задач. Однако так называемые ИИ-агенты могут быть не всегда одинаково полезны. Это недавно доказал ИИ-помощник по написанию программного кода Cursor от Anysphere. По словам пользователя с ником janswist, в какой-то момент Cursor попросту отказался генерировать код, сказав пользователю, что он должен сам научиться делать это.

Источник изображения: Danial Igdery / Unsplash

«Я не могу сгенерировать код для вас, поскольку это означало бы выполнение вашей работы <…> вы должны разработать логику самостоятельно. Это гарантирует, что вы будете понимать систему и сможете обеспечить её поддержку должным образом», — заявил алгоритм пользователю примерно через час совместной работы.

Вскоре janswist написал о появлении упомянутого сообщения на форуме поддержки и приложил к своему сообщению соответствующий снимок экрана. Официального ответа разработчиков по данному вопросу пока не было. Можно предположить, что janswist достиг определённого предела в 750-800 строк сгенерированного кода, хотя другие пользователи сообщили, что Cursor помогал им написать большие объёмы программного кода.

Источник изображения: forum.cursor.com

Отмечается, что отказ Cursor генерировать программный код очень похож на ответы, которые начинающие программисты могут получить, задавая вопросы на тематическом форуме Stack Overflow. Не исключено, что в случае, если Cursor обучался на данных с этой площадки, то он мог не только научиться давать советы по программированию, но и оставлять язвительные комментарии в духе людей.

В прошлом году Google анонсировала Gemini Code Assist — систему на основе искусственного интеллекта, которая предназначена для помощи в написании программного кода. Теперь же IT-гигант объявил о выходе публичной предварительной версии ИИ-помощника, которая доступна бесплатно для частных программистов, включая студентов, индивидуальных разработчиков, фрилансеров и представителей стартапов.

Источник изображения: Google

«Теперь каждый может с удобством изучать, создавать фрагменты кода, отлаживать и модифицировать существующие приложения — и всё это без необходимости переключаться между разными окнами для получения справки или копировать и вставлять информацию из разных источников. В то время как другие популярные бесплатные помощники по кодированию имеют ограниченные возможности использования, обычно не более 2000 дополнений к коду в месяц, мы хотели предложить что-то более щедрое», — прокомментировал данный вопрос представитель Google.

Вероятно, имелся ввиду прямой конкурент Gemini Code Assist в лице GitHub Copilot, который позволяет бесплатно выполнять до 2000 дополнений кода в месяц, а также отправлять в чат с ИИ-помощником до 50 запросов. В это же время Google предлагает до 180 тыс. завершений кода в месяц, что, по словам компании, является «настолько высоким потолком, что даже самые преданные профессиональные разработчики смогут с трудом его превысить».

Как и корпоративный вариант, Gemini Code Assist для частных лиц построен на базе ИИ-модели Gemini 2.0. Алгоритм способен генерировать целые блоки программного кода, завершать строки кода по мере написания и оказывать общую помощь в кодировании через интерфейс чат-бота. Gemini Code Assist можно задействовать в средах разработки Visual Studio Code, GitHub и JetBrains, также он поддерживает все находящиеся в открытом доступе языки программирования.

Разработчики могут давать указания Gemini Code Assist с помощью команд на естественном языке. Например, можно попросить ИИ-помощника сгенерировать «простую HTML-форму с полями для имени, электронной почты и сообщения, а также добавить кнопку «Отправить». В настоящее время система поддерживает 38 языков и может обрабатывать до 128 тыс. токенов в запросах через окно чата.

Несмотря на то, что бесплатная версия Gemini Code Assist может оказаться весьма полезной, она лишена всех дополнительных функций расширенного алгоритма, ориентированного на бизнес. Например, если пользователю нужны показатели производительности, интеграция с облачными сервисами Google, такими как BigQuery, или настройка ответов с использованием частных источников данных о программном коде, то потребуется оформлять платную подписку.

Популярность проектов по разработке ПО с открытым исходным кодом выросла настолько, что данное направление превратилось в многомиллиардную отрасль, которая привлекает вложения от компаний по всему миру.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Объём вложений в открытое ПО от организаций в мире достиг $7,7 млрд, гласят результаты исследования, проведённого Github, Linux Foundation и Гарвардским университетом. У этого объёма средств имеется чёткое разделение: бо́льшая часть инвестиций (86 %) поступает в виде рабочего времени сотрудников компаний, и только 14 % выражены в непосредственных финансовых взносах. В исследовании проанализированы данные от 501 респондента, которые за год вложили в открытые проекты $1,7 млрд. Средние расходы по одной организации оцениваются примерно в $520 тыс.: $345 тыс. на оплату труда и $175 тыс. на прямые финансовые взносы.

Более половины (57 %) прямых финансовых взносов ушли подрядчикам; менее пятой части — на конкретные проекты (17 %) и фонды (16 %). Денежные вливания также получили сообщества (4 %), сопровождающие (4 %) и платформы выплаты вознаграждений (1 %). Более двух третей (68 %) не смогли ответить, какую финансовую поддержку они направили на различные цели открытых проектов; 78 % не сообщили или не смогли сообщить, какая часть бюджета организации предназначается для открытых проектов.

Несмотря на приложенные исследователями усилия по количественной оценке рынка, данные собраны от ограниченного числа организаций, и выводы являются скорее обоснованным предположением. Исследователи призвали сотрудников компаний самостоятельно сообщать об участии в таких проектах и включать его в организационные рабочие процессы. Существует чёткое понимание, что ПО с открытым исходным кодом способствует появлению инноваций, поэтому в GitHub, Linux Foundation и Гарварде призывают поощрять средства мониторинга такой деятельности и обеспечивать её прозрачность, чтобы обеспечить стабильный рост этого направления в будущем.

Мозг человека не управляет работой сердца, поэтому компьютер робота также следует освободить от подобной нагрузки, предоставив больше вычислительных мощностей для задач ИИ. Для этого исследователи из Королевского колледжа Лондона (KCL) создали «первого в мире» робота, который программирует свои действия без использования электричества и электроники — только с помощью своей аппаратной части. Подобные примеры уже встречались в прошлом.

Источник изображений: King's College London

Ещё с античных времён известны описания достаточно сложных механизмов — чаще всего это были механические игрушки, которые программировались на выполнение тех или иных, порой сложных, алгоритмов поведения. Что-то похожее сейчас воспроизвела в своей лаборатории группа британских инженеров. Они обоснованно пришли к выводу, что роботы могут быть запрограммированы на определённую деятельность исключительно за счёт механических приспособлений, например, с использованием гидравлики.

Благодаря несложным настройкам, таким как регулируемые вентили, угол наклона которых меняет давление в системе, или регулировка уровней жидкости в расширительных колбах, также влияющих на давление, можно заставить роботов совершать определённые движения. А если такие вентили снабдить обратной связью и соединить друг с другом, то появляется возможность для циклического или иного изменения давления в системе. В результате робот начнёт перемещаться в зависимости от заданной механической программы.

Эти усилия учёных направлены на решение двух задач. Во-первых, узлы, управляющие движением, могут быть исключительно механическими, что позволит роботам совершать множество действий без электронного управления. Это может оказаться полезным для работы в условиях повышенной радиации. Во-вторых, электроника робота освобождается для обработки более сложных алгоритмов, включая ИИ.

Условному мозгу не придётся заботиться о работе условного сердца. Всё это имеет перспективы, считают разработчики. В частности, созданная ими схема с регулирующими давление вентилями хорошо подходит для разработки мягких роботов, где более сложные и жёсткие компоненты могли бы усложнить конструкцию.

Последние несколько лет спрос на специалистов по 1С на российском рынке остаётся стабильно высоким, даже на стажёров. Это обусловлено тем, что всё больше организаций переходят на отечественную платформу автоматизации бизнеса «1С:Предприятие», отказываясь от западных аналогов из-за санкций и реализуя поддерживаемые государством программы импортозамещения ПО.

«1С:Предприятие» — один из самых популярных в России и СНГ программных комплексов для автоматизации процессов документооборота, ведения бухгалтерского учёта, управления предприятиями различных сфер деятельности и решения прочих задач в корпоративной среде

О востребованности экспертов по 1С говорит рост количества вакансий и предлагаемых зарплат — только на площадке hh.ru насчитывается свыше 11 тысяч для разработчиков. При этом предложения по заработной плате варьируются в зависимости от региона РФ и стартуют с 50 тысяч рублей для начинающих специалистов и с 200 тысяч рублей для профессионалов с опытом работы (согласно данным сервиса «Хабр Карьера»).

По данным банка «Точка», за последние два года медианные зарплаты в IT-сегменте выросли на 15 %, и больше всего повысились зарплаты разработчиков 1С — на 46 % относительно 2022 года. Однако вместе с зарплатами растут и требования — для входа в профессию нужны опыт и знания. Одним из вариантов освоить новую профессию могут стать онлайн-курсы. У Яндекс Практикума есть курсы «Разработчик 1C» и «1С‑аналитик». Они ориентированы на тех, кто только начинает свой путь в новой профессии, а также может подойти тем, кто уже начал свой путь в 1С-разработке или аналитике самостоятельно. Для обучения главное — иметь компьютер и достаточно времени для занятий.

Первый курс — «Разработчик 1C» — позволяет за 6 месяцев освоить с нуля 1С — один из самых востребованных языков программирования, в котором можно писать код как на английском, так и на русском. Авторы курса — эксперты по 1С из Яндекса и других крупных компаний с опытом 10+ лет. Курс совмещает наглядную теорию с непрерывной практикой и позволяет научиться создавать информационные системы на базе 1С, программировать в среде «1С:Предприятие», разрабатывать собственные конфигурации на платформе 1С, интегрировать 1С со сторонними сервисами, разрабатывать мобильные версии приложений на базе 1С, поддерживать работоспособность готовых информационных систем и решать прочие, отвечающие требованиям рынка и заказчиков задачи. Программа курса одобрена учебным центром 1С и соответствует современным технологиям разработки на 1С. По завершении обучения выпускник получит диплом о профессиональной переподготовке и свидетельство от учебного центра 1С. Также Практикум поможет с трудоустройством: в карьерном центре расскажут, как оформить резюме и портфолио, а также как откликаться на вакансии.

Курс «Разработчик 1C»

Продолжительность второго курса — «1С‑аналитик» — составляет 8 месяцев. За это время студенты научатся анализировать и моделировать бизнес-процессы, а также описывать их с помощью нотаций, взаимодействовать с 1С‑программистами: ставить задачи и контролировать их выполнение, выбирать инструменты и методы интеграции 1С, подбирать оптимальные конфигурации 1С и писать документацию. Студент успеет сделать девять практических работ и четыре проекта для портфолио. На всех этапах обучения студентов ждёт поддержка команды сопровождения, наставники — опытные специалисты — проводят вебинары и отвечают на сложные вопросы по теории и практике; ревьюеры проверяют домашние работы и проекта, а кураторы помогают не потеряться в учебном процессе. Учёбе потребуется уделять от 15 часов в неделю. Заниматься можно в любое время, главное — вовремя сдавать проекты на проверку.

Курс «1С‑аналитик»

Практикум использует технологии для помощи в обучении, поэтому студенты могут пользоваться YandexGPT, чтобы получить быстрый ответ на вопрос или сделать конспект урока.

У обоих курсов есть бесплатные части на 2 и 6 часов, которые помогут погрузиться в профессию и понять, подходит ли такой формат обучения и стоит ли развиваться в выбранном направлении. Если решите продолжить, необязательно оплачивать курс целиком — можно частями или в кредит. Желаем успеха в освоении новых специальностей!

Авторы исследования Uplevel, охватившего деятельность примерно 800 разработчиков программного обеспечения, утверждают, что применение инструментов с искусственным интеллектом для написания программного кода пока не выявило ни повышения производительности труда профильных специалистов, ни снижения их эмоционального выгорания.

Источник изображения: Unsplash, Luca Bravo

В ходе исследования сравнивались результаты труда выборки из 800 разработчиков на протяжении двух трёхмесячных периодов. В первом периоде программисты трудились с использованием традиционных инструментов, во втором они перешли на использование ИИ-ассистента GitHub Copilot. Примечательно, что на производительности труда разработчиков подобная миграция особо не сказалась в рамках данного эксперимента.

Первоначально ожидалось, что применение GitHub Copilot снизит количество ошибок в программном коде и увеличит производительность труда, но по факту в первом случае наблюдался рост количества ошибок на 41 %, а ещё попытки применять ИИ-ассистента не привели к существенному улучшению ситуации с эмоциональным выгоранием специалистов. По данным GitHub, применение помощника Copilot способно на 55 % повысить скорость написания кода разработчиками.

Некоторые эксперты признались, что написанные с помощью ИИ участки программного кода трудно поддаются анализу и выявлению ошибок, поэтому порой проще переписать нужный фрагмент заново. На ранних этапах развития ChatGPT, например, отмечалось, что этот чат-бот более половины всех запросов, связанных с оптимизацией работы создателей программного кода, просто неверно истолковывает. Представители Gehtsoft, например, убеждены, что разработка программного обеспечения на 90 % зависит от функций человеческого мозга, в части понимания требований, разработки системы и определения ограничений. Превращение сформированных взаимных зависимостей в программный код является самой простой частью работы программиста.

С другой стороны, находятся и те, кто восхваляет возможности ИИ в разработке программного кода. Представители провайдера облачных услуг Innovative Solutions, например, отмечают почти троекратное повышение производительности после перехода на использование ИИ-ассистентов типа Claude Dev и Copilot.

Компания «Яндекс» подала в Роспатент заявку на регистрацию товарного знака Yandex Code Assistant, в числе регистрируемых классов и услуг — программное обеспечение и средства совместной работы над программным кодом. В «Яндексе» подтвердили разработку сервиса для генерации кода на базе искусственного интеллекта, добавив, что он будет доступен «бесплатно в режиме тестирования» на облачной платформе Yandex Cloud.

Источник изображения: geralt/Pixabay

«Яндекс» и «Сбер», у которых есть собственные большие языковые модели (LLM), больше года работают над созданием инструментов автоматического дополнения программного кода. Разработка таких продуктов началась вскоре после появления сервиса GitHub Copilot, который в 2021 году создала Microsoft на основе технологий компании OpenAI. Этот сервис недоступен в России, а взаимодействие с ним осуществляется в рамках платной подписки.

Осенью прошлого года «Сбер» запустил сервис GigaCode, а летом этого года собственную интегрированную среду разработки GigaIDE. По данным источника, за несколько месяцев с момента запуска ИИ-помощника GigaCode его установили более 20 тыс. пользователей.

Что касается Yandex Code Assistant, то он будет совместим с популярными редакторами программного кода, сообщил директор по продукту Yandex Cloud Григорий Атрепьев. Он также добавил, что этот и другие инструменты станут частью «платформы для создания, развёртывания и сопровождения цифровых продуктов».

В компании не уточнили, планируется ли создание собственной интегрированной среды разработки, а также, какие именно сервисы станут частью платформы. По данным источника, «Яндекс», помимо Code Assistant, работает над созданием инструментов Code Review для проверки и анализа кода, а также Auto Documentation для автоматической аннотации кода.