Инструменты кодирования на базе ИИ набирают обороты благодаря новым платформам и возможностям
Появляется волна новых инструментов и платформ, предназначенных для оптимизации разработки программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта, которые обещают ускорить процесс кодирования и преодолеть разрыв между прототипом и производством. Эти достижения включают в себя новые приложения от OpenAI и Vercel, а также обновления существующих платформ, таких как Xcode и Databricks.
OpenAI запустила настольное приложение для macOS под названием Codex в понедельник, 2 февраля 2026 года, которое, по словам руководителей OpenAI, должно функционировать как "центр управления агентами". Приложение Codex позволяет разработчикам делегировать несколько задач кодирования одновременно, автоматизировать повторяющуюся работу и контролировать системы ИИ, которые могут работать независимо до 30 минут, прежде чем вернуть завершенный код. Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, сообщил VentureBeat, что Codex - это "самый любимый внутренний продукт, который у нас когда-либо был".
Apple анонсировала Xcode 26.3, последнюю версию своей интегрированной среды разработки (IDE) для создания программного обеспечения для своих платформ, которая теперь поддерживает инструменты агентного кодирования, такие как Codex от OpenAI и Claude Agent. По данным Ars Technica, ключевой особенностью является поддержка полноценных инструментов агентного кодирования через Model Context Protocol (MCP), открытый протокол, который позволяет агентам ИИ работать с внешними инструментами и структурированными ресурсами. Xcode выступает в качестве конечной точки MCP, предоставляя интерфейсы, вызываемые машиной, для инструментов ИИ.
Vercel перестроила свой сервис v0, чтобы решить проблему подключения сгенерированного ИИ кода к существующей производственной инфраструктуре. Оригинальный v0, запущенный в 2024 году, помогал разработчикам решать проблему чистого листа, предлагая им создать каркас пользовательского интерфейса (UI). Однако для переноса этих прототипов в производство требовались переписывания. Шон Майкл Кернер из VentureBeat сообщил, что более 4 миллионов человек использовали v0 для создания миллионов прототипов, но платформе не хватало элементов, необходимых для перехода в производство.
Databricks также вступает в борьбу со своим сервисом Lakebase, который теперь общедоступен. Согласно VentureBeat, Lakebase - это сервис OLTP (оперативная обработка транзакций) и операционная база данных. Сервис Lakebase находится в разработке с июня 2025 года и основан на технологии, которую Databricks получила благодаря приобретению поставщика баз данных PostgreSQL. Databricks пять лет назад ввела термин "data lakehouse" для описания нового типа архитектуры данных, который сочетает в себе озеро данных с хранилищем данных.
Эти разработки указывают на растущую тенденцию интеграции агентов ИИ в жизненный цикл разработки программного обеспечения с целью повышения эффективности и производительности. Акцент смещается с простой генерации прототипа кода на создание инструментов, которые могут беспрепятственно интегрироваться с существующей производственной инфраструктурой.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment