Резултати от 2025 г.: AI в разработката

Бъдещето е вече тук

Струва ми се, че с излизането на Claude 4 преминахме точката, в която разработката с AI стана по-ефективна, отколкото без него. И при GPT-5.2 и Gemini 3 Pro/Flash това стана очевидно.

Появи се vibe coding

Създаване на приложения от агент, без анализ и “присвояване” на кода от човек. Работи доста успешно за проекти до няколко хиляди реда. Добре подхожда за концепции.

Агентите се научиха да пишат усреднен код, но все още не са се научили да изграждат архитектури

Има много малко бенчмаркове, оценяващи качеството на кода, а за архитектура практически няма такива.

Трябва да се плаща

Компаниите или самите разработчици ще трябва да плащат за премиум планове в AI-IDEs — те дават по-стабилни резултати. 200–300 USD/месец е новата реалност. Опитите да се изцеди максимума от евтини планове са икономически нецелесъобразни.

Ясна задача на входа

Агентите са критични към качеството на поставяне на задачата. Разработката чрез план, спецификации/изисквания частично решават проблема и постепенно проникват в IDE. Въпреки това, умението да се формулира задачата в нужния вид е един от най-важните фактори за качеството на работа на агентите.

Строга проверка на изхода

Качеството на изходящия контрол е критично важно за стабилността. Трябва да се включат всички типове проверки: статичен анализ, всички нива на тестове, анализ на покритието с тестове, llm-as-a-judge, code review и т.н.

Принуда към добра архитектура

Ограничаването на размера на контекста и вниманието на моделите ни заставя да преминем към модулност и слаба свързаност: за агентите е по-лесно да управляват малки модули, а не монолити.

Всички вече сме архитекти

Разработчикът все още трябва да бъде архитект и оператор на процеса SDLC, но код трябва да се пише все по-малко.

Бум на AI-first среди за разработка

Засега не се е наложила някаква терминология и всички просто говорят за агенти. Но средите могат да бъдат разделени според нивото на близост на потребителя до кода:

• AI-assistant: Cursor, Windsurf, продукти на JetBrains, Zed, разширения за IDE (Claude, Codex, Warp, Trae)…
• Vibe coding (много по-малко внимание към кода и повече към общуването с агента): Devin, Kiro, Qoder, Claude Code CLI, Codex CLI, OpenHands (open source), agent mode в Cursor…

AI-Assistant IDEs се развиват

За една година се появиха няколко нови, а старите напреднаха значително.

• Cursor — все още лидер по функции (индексиране за неясно търсене, различни типове правила, лесно отменяне на промени, добри инструкции, предложения от типа на “безплатен” Grok Code и вграден браузър).
• Antigravity — уверено второ място благодарение на силното планиране и най-удобната работа с плана.
• Claude Code — вече “класика” за работа. Проблемът за мен е в слабата интеграция в IDE в сравнение с Antigravity и Cursor.
• Codex — копие на Claude Code, в което засега има малко функции. Проблемите са същите.
• продукти на JetBrains — липсва ми достатъчно контрол (отмяна, правила, команди), затова не съм ги разглеждав отдавна.

IDE на мечтите

В идеалната IDE бих искал да видя:

• локален индекс за неясно търсене и избрана документация
• програмируем работен процес на базата на група агенти, с отделни инструкции и персонализиран human-in-the-loop на ниво проект
• настройка на видимостта за агента, отделна от .gitignore
• постоянна памет на проекта
• разработка чрез спецификации/изисквания

LLM увеличават ефективността на всички етапи на SDLC

LLM по един или друг начин увеличават ефективността на всички етапи на SDLC. От писането на Product Requirements Document и Software Requirements Specification до анализа на логове и метрики в продуктова среда. Те не заменят висококвалифицирания специалист, но позволяват да се прави това, за което по-рано принципно не достигаха ресурси.

LLM и агенти в инфраструктурата

Засега резултатите са по-скромни, отколкото в разработката на код. Справят се добре с генерирането на базови конфигурации и скелети на проекти, но често халюцинират несъществуващи ресурси и параметри, а също така са склонни към излишно усложняване на решенията.

LLM е нов инструмент за “разговор” с кода

Подходящ за изследване на legacy и сложен код, онбординг на нови разработчици, търсене на причини за бъгове и разбиране на неочевидни зависимости.

Криза в сигурността на продуктите

Отпускането и липсата на review водят до появата в хранилищата на голямо количество потенциално уязвим код, заглушени проверки и т.н.

Начало на съкращенията

Съкращенията тръгнаха по два пътя: замяна на служители на аналогично ниво и делегиране на техните задачи на по-квалифициран персонал. Ако в началото на годината компаниите се ограничаваха със замразяване на наемането, то към края преминаха към директни съкращения на позиции.