Недавнее исследование Theory Ventures показало, что 91% из 413 опрошенных старших технических разработчиков либо непосредственно создают ИИ, либо управляют командами, которые создают ИИ. При этом только 17% создают серверы MCP. Это контрастирует с 46%, которые используют прямой вызов инструментов, в том числе через API и A2A, для доступа к данным.
Опрос показал, что наиболее распространенным вариантом использования агентских инструментов является доступ к базам данных, причем 72% респондентов используют для этого агенты искусственного интеллекта.
Исследование показало, что почти каждый (98%) оценивает качество своего ИИ, обычно используя комбинацию автоматизированных и ручных методов. В целом 27% используют LLM для оценки качества результатов своего ИИ, а 63% используют синтетические данные для оценки результатов своего ИИ.
46% разработчиков используют прямой вызов инструментов для доступа к данным, в том числе через API и A2A.
Респонденты почти в три раза чаще использовали оценки ИИ для оценки качества своих продуктов ИИ по сравнению с теми, кто использовал телеметрию.
Что касается наблюдаемости LLM, 57% компаний сохраняют взаимодействие со своей системой искусственного интеллекта в виде следов в продукте, предназначенном для наблюдения LLM. Однако 57% говорят, что они также используют электронные таблицы для проверки собираемых данных.
Возможно, именно поэтому 21% заявили, что анализ данных о взаимодействиях — это область инструментов, которые, по их мнению, повысят ценность их проектов.
Когда дело доходит до контекстной инженерии, 47% используют методы быстрой оптимизации, такие как GEPA и Prompt Evolution. Пятьдесят два процента управляют подсказками как кодом, который можно вернуть в репозиторий кода и обрабатывать так же, как и другие проверки кода. Это контрастирует с 41%, которые обновляют подсказки с помощью текстовых файлов, над которыми совместно работают люди из разных команд.
Согласно опросу, еще 41% заявили, что повторяют подсказки вне кода.
Победа в конкурсе Shipaton Mobile Hack-A-Thon с приложением Vibe-кодом
Shipaton — это хакатон мобильных приложений, ежегодно проводимый RevenueCat, платформой, которая обеспечивает возможность покупок внутри приложений. В этом году он показал, что vibe-кодирование действительно набирает популярность.
В прошлом году в мероприятии приняли участие всего 1700 человек, но в этом году мероприятие привлекло 54 000 участников. RevenueCat заявила, что это увеличение отражает то, как кодирование Vibe переопределяет и расширяет понятие разработчика приложений.
«Vibecoders сыграли заметную роль в конкурсе, а главный приз достался Payout, приложению, полностью созданному с помощью искусственного интеллекта с использованием Claude Code и Cursor», — говорится в подготовленном заявлении компании. Выплата позволяет людям находить коллективные иски, на которые они имеют право.
«Инструменты искусственного интеллекта снижают барьеры для создания и выпуска приложений, но основы не изменились», — сказал Джейкоб Эйтинг, генеральный директор RevenueCat. «Вам все еще нужно создать что-то, что люди любят, используют и за что платят — и это именно то, что сделали победители Шипатона в этом году».
Награды Шипатона присуждались по категориям и включали:
- Лучшие вибрации: Платформы и инструменты кодирования Vibe все чаще используются при разработке приложений. Победитель, OtterDay, использовал Perplexity Pro для диалогов и визуальных эффектов, KlingAI для анимации выдр и ElevenLabs для озвучки.
- Дизайн: Визуализация является ключом к вовлечению, и победители в этой категории специализируются на эстетическом качестве. DayLoop, приложение, которое превращает повседневные моменты в кинематографические замедленные видеоролики, выиграло за точность, конфиденциальность и удовольствие.
- Самый громкий запуск: Независимо от того, произведет ли приложение фурор в первый же день, оно может повлиять на его долгосрочный успех или разрушить его. ReadHim, специализирующийся на расшифровке мужских текстов, занял первое место в этой категории благодаря мем-аккаунту в Instagram, набравшему более 5,2 миллиона просмотров, партнерству с влиятельным лицом TikTok с более чем 2,3 миллионами подписчиков и выполнению творческого трюка с суперкарами и собакой-роботом.
- Приложения, которые зарабатывают деньги: Программирование Vibe делает запуск приложений проще, чем когда-либо, но устойчивая монетизация по-прежнему выделяется среди других. VectorGuard получила награду за лучшую стратегию монетизации приложений. Благодаря продуманному дизайну и справедливой монетизации они превращают общедоступные данные в общественное благо.
Shipaton отмечает недавно построенные проекты, новые запуски и прототипы, которые приносят пользователям уникальные продукты. RevenueCat также награждает шесть Shippies приложениям, которые перешли на новый уровень, не только запустив, но и пройдя каждый этап подписки, от регистрации и монетизации до удержания и творчества. Награды Shippies 2025 достались Focus Friend Хэнка Грина, Ladder, Resubs, Recime, Wink и WeWard.
Инструмент Warp CLI расширяет возможности AI-агента
Warp — это современное высокопроизводительное приложение-терминал командной строки, разработанное для macOS, Linux и Windows. В этом месяце Warp расширила возможности своего ИИ-агента, выпустив Agents 3.0.
Цель компании в этом выпуске — предложить надежные, совместные и полностью автономные рабочие процессы разработки в среде терминала.
Среди новых функций — полное использование терминала, которое позволяет агенту взаимодействовать с живыми процессами и полноэкранными терминальными приложениями, такими как отладчики, что устраняет основное узкое место для реальных задач разработки.
В обновлении также представлены структурированные схемы разработки с поддержкой версий и интерактивный анализ кода для человеческого контроля непосредственно в терминале.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Лорейн Лоусон — опытный репортер в области технологий, которая в течение 25 лет освещала технологические вопросы, от интеграции данных до безопасности. До прихода в The New Stack она работала редактором сайта банковских технологий Bank Automation News. У нее есть… Подробнее от Лорейн Лоусон.
