---
title:

Как разработчику войти в AI-разработку в 2026 году

date: 2026-01-30
tags: [#ai, #programming, #tools, #agents, #vibe-coding, #cursor, #mcp, #best-practices, #editors, #development ]
draft: false
---

Краткий обзор

В начале 2025 года базовым уровнем были чат боты, которые могли работать на уровне отдельных файлов и умный автокомплит. В начале 2026 года базовый уровень это агенты, которые работают с проектом целиком и могут выполнять сложные задачи, самостоятельно собирая информацию, вызывая внешние инструменты (через MCP) и других агентов. Рынок разделился на продвинутые IDE, облачные платформы Text-to-App» и мощные терминальные инструменты. Для упаковки специализированных инструкций для агентов распространяется стандарт agents skills.

Две парадигмы: Vibe Coding и Assisted Coding

  • Vibe Coding: Высокоуровневое управление намерениями и оркестрация автономных агентов. Передача владения кодом агенту полностью. Фокус на результате («чтобы работало»), а не на реализации. Вайбкодинг отлично подходит для PoC, внутренних утилит, небольших DIY проектов и другого одноразового кода. Assisted Coding — для полноценных проектов и сложных задач. В 2026 году грань размывается: мы переходим от «Vibe Coding» к «Viable Code» — практике, где скорость прототипирования сочетается с автоматизированным контролем качества. Размер проектов, которые можно вайбкодить, с улучшением моделей и инженерии контекста, увеличивается.
  • Assisted Coding: Помощь разработчику в написании кода с использованием ИИ. Без потери контроля над кодом. Разработчик остается главным архитектором и цензором. Это ближе к классическому программированию, но с использованием ИИ. Разработчик ставит задачу, проверяет план, контролирует код, который генерирует агент.

Различные типы IDE: Text-to-App, Cli/Cloud, GUI

Я бы советовал начинать с CLI и GUI. Попробовать, например, OpenCode/Claude Code и Antigravity (или Cursor). OpenCode — это отличный OSS-инструмент, в который быстро внедряют новые идеи, но он дороже, т.к. работает через ваш API-ключ. Claude Code похож на него, но дешевле, т.к. Anthropic демпингует ценой подписки. У Antigravity наилучший UX (но вроде бы пока нет субагентов). Читаем документацию, пробуем параллельно на небольшом и большом проектах, чтобы «почувствовать» разницу.

Подготовка проекта

В 2026 году успех работы с AI-агентами наполовину зависит от того, насколько хорошо проект подготовлен к работе с агентами. Для работы агенту нужен точный контекст и быстрая петля обратной связи.

1. Инженерия контекста и документация

Чтобы агент не галлюцинировал и не предлагал чуждые проекту решения, необходимо создать «точки опоры» в виде файлов документации:

  • AGENTS.md / правила проекта: Главный файл с описанием архитектуры, стека технологий и общих правил поведения. Это «конституция» вашего проекта для ИИ.
  • Skills: Описание конкретных навыков и воркфлоу (например, как писать тесты или деплоить приложение). Чтобы не захламлять контекст основного агента, конкретные навыки можно вынести в отдельные файлы. (Cursor Skills)
  • Постоянная память: Файлы контекста, которые будут использоваться агентом. Я использую отдельную папку documents с SRS, SDS, и прочей документацией. Почему-то этого пока нет в ide, кроме Cline.
  • Внешние ресурсы: В большинство IDE встроены механизмы для выполнения http-запросов и даже поиска в интернете. Но это “дорого”. Есть готовые MCP сервера для внешних ресурсов: context7, GitMCP, mcpdoc, etc. Cursor умеет индексировать внешние ресурсы и выполнять запросы к ним “из коробки”.

2. Референсная реализация

Чтобы задать стиль кодирования и архитектурные ограничения, нужно иметь референсную реализацию проекта. Это может быть старый код, который уже работает, или часть нового проекта, написанная вручную.

3. Структура и чистота

  • Модульность: Чем четче разделены ответственности в коде, тем проще агенту локализовать изменения и не сломать зависимости.
  • Типизация: Использование TypeScript или аннотаций типов в Python — мастхэв. Это дает агенту (и его встроенным линтерам) возможность мгновенно проверять корректность кода.
  • README.md/AGENTS.md в каждой папке: Краткое описание назначения директории помогает агенту быстрее ориентироваться в больших монорепозиториях.
  • Документация в коде: Комментарии, docstrings, etc. Описание ответственности модулей/классов/функций.

4. Quality Gates

Агентам свойственно “забывать” и иногда намеренно нарушать правила. Поэтому нужно ставить quality gates, которые будут проверять код на соответствие правилам:

  • Линтеры и форматтеры: Максимум автоматических проверок, которые можно выполнять быстро. Включая поиск мертвого кода(типичная проблема агентов), заглушек и попыток отключить линтеры.
  • Быстрые тесты: Агент должен иметь возможность запустить тесты в фоновом режиме и получить фидбек за секунды.

5. Протоколы взаимодействия (MCP)

Интеграция Model Context Protocol (MCP) позволяет агентам выходить за пределы текстового редактора:

  • Подключите инструменты для чтения БД, выполнения HTTP-запросов или взаимодействия с GitHub API.
  • Это превращает агента из «писателя кода» в полноценного «инженера-исполнителя», способного проверить состояние системы перед внесением правок.

Где пока больно

  • Legacy без тестов и типов: Агенты там тонут. AI скорее добавит туда еще проблем, чем поможет.
  • Узкие доменные области: Если вы пишете софт для специфического железа или на редком языке, которого мало в обучающей выборке, пользы будет меньше.
  • Проблема контекста: На длинных дистанциях и в огромных репозиториях агенты все еще могут терять фокус и “забывать” начальные условия.
  • Архитектурные проблемы: Агенты плохо строят архитектуры и не могут самостоятельно принимать решения о том, как лучше сделать что-то.

Заключение

Агенты требуют подготовки проекта и новых привычек в работе. Но это того стоит.