Як розробнику увійти в AI-розробку у 2026 році

Короткий огляд

На початку 2025 року базовим рівнем були чат-боти, які могли працювати на рівні окремих файлів, та розумний автокомпліт. На початку 2026 року базовий рівень — це агенти, які працюють із проєктом цілком і можуть виконувати складні завдання, самостійно збираючи інформацію, викликаючи зовнішні інструменти (через MCP) та інших агентів. Ринок розділився на просунуті IDE, хмарні платформи «Text-to-App» та потужні термінальні інструменти. Для пакування спеціалізованих інструкцій для агентів поширюється стандарт agents skills.

Дві парадигми: Vibe Coding та Assisted Coding

• Vibe Coding: Високорівневе управління намірами та оркестрація автономних агентів. Повна передача володіння кодом агенту. Фокус на результаті («щоб працювало»), а не на реалізації. Вайбкодинг чудово підходить для PoC, внутрішніх утиліт, невеликих DIY проєктів та іншого одноразового коду. Assisted Coding — для повноцінних проєктів та складних завдань. У 2026 році межа розмивається: ми переходимо від «Vibe Coding» до «Viable Code» — практики, де швидкість прототипування поєднується з автоматизованим контролем якості. Розмір проєктів, які можна вайбкодити, з покращенням моделей та інженерії контексту, збільшується.
• Assisted Coding: Допомога розробнику в написанні коду з використанням ШІ без втрати контролю. Розробник залишається головним архітектором і цензором. Це ближче до класичного програмування, але з використанням ШІ. Розробник ставить завдання, перевіряє план, контролює код, який генерує агент.

Різні типи IDE: Text-to-App, CLI/Cloud, GUI

• Text-to-App/Prompt-to-App: Хмарні платформи для швидкого створення застосунків у браузері з мінімальним порогом входу. Replit, Lovable, Bolt.new, v0.dev, Base44.
• CLI: Термінальні інструменти з агентами. Claude Code, OpenCode, Aider, Codex, Mistral Vibe, Google Gemini CLI. Більшість має і хмарну версію.
• Cloud IDE: Середовища розробки у хмарі. Firebase Studio (IDX), GitHub Codespaces, Gitpod.
• GUI: Повноцінні графічні середовища розробки. Cursor, Windsurf, Trae, Antigravity, Zed, PearAI, Void.

Я б радив починати з CLI та GUI. Спробувати, наприклад, OpenCode/Claude Code та Antigravity (або Cursor). OpenCode — це чудовий OSS-інструмент, у який швидко впроваджують нові ідеї, але він дорожчий, оскільки працює через ваш API-ключ. Claude Code схожий на нього, але дешевший, оскільки Anthropic демпінгує ціною підписки. У Antigravity найкращий UX (але, здається, поки немає субагентів). Читаємо документацію, пробуємо паралельно на невеликому та великому проєктах, щоб «відчути» різницю.

Підготовка проєкту

У 2026 році успіх роботи з AI-агентами наполовину залежить від того, наскільки добре проєкт підготовлений до роботи з ними. Для роботи агенту потрібен точний контекст і швидка петля зворотного зв’язку.

1. Інженерія контексту та документація

Щоб агент не галюцинував і не пропонував чужі проєкту рішення, необхідно створити «точки опори» у вигляді файлів документації:

• AGENTS.md / правила проєкту: Головний файл із описом архітектури, стека технологій та загальних правил поведінки. Це «конституція» вашого проєкту для ШІ.
• Skills: Опис конкретних навичок та воркфлоу (наприклад, як писати тести чи деплоїти застосунок). Щоб не захаращувати контекст основного агента, конкретні навички можна винести в окремі файли (Cursor Skills).
• Постійна пам'ять: Файли контексту, які будуть використовуватися агентом. Я використовую окрему папку documents з SRS, SDS та іншою документацією. Чомусь цього поки немає в IDE, крім Cline.
• Зовнішні ресурси: У більшість IDE вбудовані механізми для виконання HTTP-запитів і навіть пошуку в інтернеті. Але це «дорого». Є готові MCP сервери для зовнішніх ресурсів: context7, GitMCP, mcpdoc тощо. Cursor вміє індексувати зовнішні ресурси та виконувати запити до них «з коробки».

2. Референсна реалізація

Щоб задати стиль кодування та архітектурні обмеження, потрібно мати референсну реалізацію проєкту. Це може бути старий код, який вже працює, або частина нового проєкту, написана вручну.

3. Структура та чистота

• Модульність: Чим чіткіше розділені відповідальності в коді, тим простіше агенту локалізувати зміни і не зламати залежності.
• Типізація: Використання TypeScript або анотацій типів у Python — мастхев. Це дає агенту (та його вбудованим лінтерам) можливість миттєво перевіряти коректність коду.
• README.md/AGENTS.md у кожній папці: Короткий опис призначення директорії допомагає агенту швидше орієнтуватися у великих монорепозиторіях.
• Документація в коді: Коментарі, docstrings тощо. Опис відповідальності модулів/класів/функцій.

4. Quality Gates

Агентам властиво «забувати» і іноді навмисно порушувати правила. Тому потрібно ставити quality gates, які перевірятимуть код на відповідність правилам:

• Лінтери та форматтери: Максимум автоматичних перевірок, які можна виконувати швидко. Включаючи пошук мертвого коду (типова проблема агентів), заглушок та спроб вимкнути лінтери.
• Швидкі тести: Агент повинен мати можливість запустити тести у фоновому режимі та отримати фідбек за секунди.

5. Протоколи взаємодії (MCP)

Інтеграція Model Context Protocol (MCP) дозволяє агентам виходити за межі текстового редактора:

• Підключіть інструменти для читання БД, виконання HTTP-запитів або взаємодії з GitHub API.
• Це перетворює агента з «письменника коду» на повноцінного «інженера-виконавця», здатного перевірити стан системи перед внесенням правок.

Де поки боляче

• Legacy без тестів і типів: Агенти там тонуть. ШІ швидше додасть туди ще проблем, ніж допоможе.
• Вузькі доменні області: Якщо ви пишете софт для специфічного заліза або рідкісною мовою, якої мало в навчальній вибірці, користі буде менше.
• Проблема контексту: На довгих дистанціях і у величезних репозиторіях агенти все ще можуть втрачати фокус і «забувати» початкові умови.
• Архітектурні проблеми: Агенти погано будують архітектури і не можуть самостійно приймати рішення про те, як краще зробити щось.

Висновок

Агенти вимагають підготовки проєкту та нових звичок у роботі. Але це того варте.