
Рост спроса на Claude, исходя из статистики Яндекс Вордстат, вырос в 5–10 раз за последние 3 месяца. Нейронка на волне хайпа, и вполне заслуженно.

Представьте типичную ситуацию: вам нужно настроить очередной обработчик потоковых данных. Вы открываете документацию на 200 с лишним страниц, где описаны десятки типов источников, трансформаций, фильтров и политик обработки ошибок. Ищете нужные параметры в разделах про Kafka, RabbitMQ/ArtemisMQ, GRPC, PostgreSQL и так далее. Вспоминаете синтаксис DSL — а он различается для разных типов операций. Копируете похожую конфигурацию из прошлого проекта, найденную в корпоративном Git‑репозитории, и правите её под новые требования. Переключаетесь между вкладками браузера с документацией и IDE.

Итак, я помню 2019 год. Мы сидели в переговорке с кондиционером, который гудел как трактор, и рисовали на флипчарте маршруты согласования договоров. Прямоугольники, стрелочки, ромбики условий. Полгода аналитики. Три тома технического задания. Бюджет, от которого у финдиректора дергался глаз.

Anthropic опубликовала исследование о том, как пользователи обращаются к Claude за личными советами. Из 639 тысяч изученных диалогов claude.ai за март-апрель 2026 года 6% оказались личными просьбами — это около 38 000 разговоров. По итогам исследования компания переобучила модели Claude Opus 4.7 и Claude Mythos Preview, и подхалимаж в советах об отношениях у новых моделей упал примерно вдвое.

Полез на днях писать новый скилл process-logs для рабочего проекта — обработка логов ошибок из админки. Получилось 663 строки и 36 капс-блоков: «CRITICAL REQUIREMENTS», «YOU MUST FOLLOW THESE RULES. NO EXCEPTIONS», «ALWAYS run this FIRST», «MANDATORY», «NEVER ignore errors». Каждый второй раздел начинается с императива.

В конце прошлого года я открыл для себя n8n. Написал написал четыре бота для личных задач, выпустил статью на Habr и уже строил планы на безоблачное будущее в мире автоматизаций. Но идиллия длилась недолго. Появился OpenClaw — проект, который окрестили «убийцей AI‑агентов». И тут у меня закрались сомнения: не пора ли выбросить старые наработки и мигрировать на новый стек? Я погрузился в изучение, разобрался и принял решение: остаюсь на n8n. OpenClaw для создания персональных AI‑агентов оказался слишком сложным, дорогим и неоправданным решением. Но давайте по порядку — от теории к практике.

Вы прочитали гайд по Cursor, посмотрели демку Claude Code, посчитали в голове экономику и решили: пора. Спускаете в команду указание — попробовать на следующей итерации. Через две недели смотрите на цифры и видите, что lead time не сократился, а вырос. Полетели странные инциденты в трекер. Двое лучших разработчиков ходят с лицами «я же говорил». На ретро звучит сдержанное «нам нужно больше времени, чтобы оценить эффект». На самом деле это значит «уберите эту штуку».

Последние несколько лет в IT повторяли почти успокаивающую фразу: AI не заменит разработчиков, он станет их помощником.

CEO Uber Дара Хосровшахи в подкасте Decoder от The Verge рассказал, компания израсходовала годовой бюджет на AI-инструменты примерно за 4 месяца. По словам Хосровшахи, если перерасход на вычисления продолжает приносить рост производительности, компания готова нанимать менее агрессивно — расходы на токены превращаются в сознательную альтернативу расширению штата, а не в финансовую проблему.

Если вы за последние полгода хоть раз заходили в интернет, то наверняка натыкались на посты в духе: «За выходные навайбкодил B2B SAAS ULTRA SUPER AI APP». Как-то незаметно мы оказались в мире, где сидишь и смотришь, как ИИ-агент сам ползает по папкам на диске, запускает тесты, падает с ошибкой, ругается на свои же логи (или тебя) и молча открывает пулреквест.