Статьи

AI-агенты · Архитектура ПО · Разработка ПО · Репозитории

Зачем проекту файл AGENTS.md

Документация в программных проектах традиционно создаётся для людей. Архитектурные схемы помогают разобраться в устройстве системы, README объясняет запуск проекта, а внутренние документы фиксируют правила и договорённости команды. Появление AI-агентов привело к возникновению ещё одного типа документации. В материалах 2024–2026 годов всё чаще встречаются файлы AGENTS.md, CLAUDE.md и другие аналогичные артефакты. Их основная особенность заключается в том, что они создаются не столько для разработчиков, сколько для агентных систем, работающих с репозиторием. Исследование показывает, что подобные файлы постепенно становятся отдельным слоем проектного контекста, который помогает агентам ориентироваться в кодовой базе и соблюдать правила проекта.

AI-агенты · Архитектура ПО · Разработка ПО · Репозитории

Типичные архитектурные ошибки AI-агентов

Одним из распространённых способов оценки AI-агентов разработки остаётся проверка результата. Если задача выполнена, код работает и тесты проходят, работа считается успешной. Однако материалы 2024–2026 годов показывают более сложную картину. Агент способен успешно решить локальную задачу и одновременно ухудшить архитектуру системы. Более того, подобные ситуации регулярно упоминаются как одно из ограничений современных инструментов для работы с кодом. Проблема возникает из-за разницы между локальным успехом и системным пониманием. Агент может найти правильное место для изменения, но не до конца понимать последствия этого изменения для остальной части проекта.

AI-агенты · Архитектура ПО · Разработка ПО · Репозитории

Почему AI-агент не понимает бизнес-логику проекта

Одним из наиболее заметных достижений AI-агентов для разработки стало умение ориентироваться в больших кодовых базах. Современные системы используют карты репозитория, поиск по символам, графы зависимостей и различные механизмы навигации по проекту. Благодаря этому агент способен находить связанные файлы, определять зависимости между компонентами и выбирать участки кода для изменений. Однако исследование материалов 2024–2026 годов показывает, что между пониманием структуры системы и пониманием её назначения остаётся заметный разрыв. Многие ограничения современных агентов связаны не столько с поиском зависимостей, сколько с отсутствием доступа к архитектурному замыслу и бизнес-контексту проекта. Именно этот разрыв неоднократно упоминается как источник ошибок, которые сложно обнаружить при поверхностной проверке результата.

AI-агенты · Архитектура ПО · Разработка ПО · Репозитории

Как измеряют понимание репозитория у AI-агентов

Большинство бенчмарков для AI-агентов разработки оценивают результат работы. Исправлена ли ошибка. Реализована ли функция. Прошли ли тесты. Такой подход кажется естественным: если агент решил задачу, значит он справился. Однако в исследованиях 2025–2026 годов начинает появляться другой вопрос. Что именно произошло до появления результата? Понимал ли агент устройство репозитория или просто нашёл удачное место для изменения? Изучил ли он зависимости между модулями или сработал по знакомому шаблону? Постепенно исследование репозитория начинает рассматриваться как отдельная способность агента, которую можно оценивать независимо от качества итогового патча.

AI-агенты · Архитектура ПО · Разработка ПО · Репозитории

Как AI-агенты изучают большие репозитории

Когда появились модели с большими контекстными окнами, возникло естественное предположение: если агент способен прочитать весь репозиторий, значит он сможет понять архитектуру проекта. Однако практические системы, появившиеся в 2024–2026 годах, используют другой подход. Вместо попытки загрузить всю кодовую базу в контекст они строят промежуточную модель проекта и работают уже с ней. Такой подход встречается в документации и инженерных описаниях Sourcegraph Cody, Aider, OpenAI Codex, Claude Code, OpenHands и других системах, рассмотренных в исследовании. Несмотря на различия в реализации, они сходятся в одном: архитектурное понимание начинается не с чтения всех файлов подряд, а с построения карты проекта.

OCR · Извлечение данных · Обработка PDF · Распознавание документов

Почему обработка инженерных чертежей по-прежнему требует проверки специалистом

За последние несколько лет качество систем обработки инженерной документации заметно выросло. Современные модели способны находить текстовые области на чертеже, распознавать размеры, выделять технические обозначения, извлекать данные из основной надписи и формировать структурированный результат. Появились специализированные пайплайны для обработки чертежей, а исследования всё чаще рассматривают инженерную документацию как отдельную область document intelligence. При этом и академические работы, и производственные кейсы демонстрируют схожую картину: полностью автономная обработка чертежей пока остаётся ограниченной. Даже при высоких показателях отдельных компонентов системы продолжают сталкиваться с ошибками, которые трудно обнаружить автоматически и которые могут иметь последствия в инженерных процессах.