Код будущего: Хабр и Сбер запускают новый сезон статей о роли ИИ в создании ПО

Искусственный интеллект в IT из экспериментального инструмента превратился в рабочий: он меняет роли в командах и заставляет пересматривать привычные подходы. Компании всё меньше обсуждают, полезен ли ИИ при разработке ПО. Вместо этого они думают, как лучше интегрировать его в процессы. Это, пожалуй, самая значительная трансформация отрасли за последние несколько лет, и мы хотим увидеть её через призму вашего опыта.

Поэтому Хабр совместно со Сбером запускают новый сезон статей «Код будущего», в котором вы сможете рассказать о своей практике использования ИИ в создании ПО и взаимосвязи ИИ и open source. Сезон продлится с 11 сентября по 11 ноября 2026 года. Под катом — все подробности: тема, сроки, правила.

О чём писать: темы сезона

В прошлом году сезон статей, запущенный командой GitVerse, был посвящён оpen source и вызвал большой интерес у сообщества — в нём приняли участие 80 сильных материалов. Мы решили повторить этот опыт, но поговорить в первую очередь об ИИ. Не забудем мы и тему open source, ведь без открытого кода многие ИИ‑продукты и модели вообще не появились бы на свет. Итак, в этот раз в сезоне будет целых три темы, связанные между собой:

1. AI‑Disrupt PDLC — перестройка жизненного цикла разработки

Просто встроить нейросеть в существующие процессы — это как поставить турбину от самолёта на телегу: конструкция развалится, а толку не будет. Чтобы был эффект, менять нужно весь жизненный цикл разработки продукта — PDLC (Product Development Life Cycle).

AI‑Dusrupt PDLC — это переосмысление классического жизненного цикла разработки с учётом возможностей ИИ. Речь идёт не о том, чтобы просто добавить ИИ‑ассистента в пару этапов, а о том, как выстроить весь процесс вокруг взаимодействия человека и ИИ‑агентов.

В рамках этой темы мы ждём от вас практических кейсов внедрения ИИ в процессы: планирование, написание кода, ревью, тестирование, мониторинг. Расскажите, как вы строите свой AI‑Disrupt PDLC, где ИИ измеримо ускоряет работу, а где создаёт лишь иллюзию продуктивности. Поделитесь, как меняются роли в команде и на какие грабли вы уже наступили на пути ИИ‑трансформации.

В Сбере создали целую линейку инструментов, поддерживающую эту концепцию:

• GitVerse — ИИ‑центричная платформа для работы с кодом, которая обеспечивает полный цикл разработки ПО. Включает хостинг открытых и приватных проектов, редактор кода, инструменты для аналитики и сканирования уязвимостей. Сейчас на GitVerse более 200 000 пользователей, здесь размещено свыше 140 000 проектов.

В GitVerse интегрированы ускоряющие разработку ИИ‑инструменты: GigaCode, GigaIDE, GigaStudio.

• GigaCode — ИИ‑ассистент с агентным режимом, который комплексно решает задачи: от анализа кодовой базы до готового решения с технической документацией. Понимает контекст проекта, поддерживает более 35 языков программирования и основные IDE. А ИИ‑ассистент разработчика GigaCode CLI даёт возможность получить доступ к более чем 30 ИИ‑моделей для генерации и проверки кода, проведения тестов, рефакторинга.

• GigaIDE — IDE, где ИИ‑агенты помогают писать, редактировать и отлаживать код в локальном контуре. В ней есть интеграция с Git, инструменты для работы с БД, большими данными и ML. GigaIDE позволяет подключаться к внешним маркетплейсам приложений, а в pro‑версии среды предусмотрен локальный маркетплейс приложений.

• GigaStudio — мультиагентная ИИ‑система для создания веб‑приложений, которая генерирует рабочие продукты на основе запросов на естественном языке. Ансамбль агентов сам разрабатывает UI, бизнес‑логику, подключает БД. GigaStudio позволяет запускать проекты любой сложности — от лендингов до SaaS‑платформ.

Все эти решения не изолированы: они работают в связке, формируя единую агентную экосистему.

2. Open source для ИИ и ИИ для open source

Эта тема — своего рода мост от традиционной разработки с открытым кодом к новой, ИИ‑нативной реальности. Здесь можно рассмотреть два больших направления:

• Использование инструментов на базе открытого ПО в AI/ML‑разработке: успешные кейсы внедрения, примеры построения пайплайнов на базе опенсорс‑решений, сравнение бенчмарков открытых и закрытых ИИ‑моделей (что быстрее, дешевле и эффективнее), нюансы выбора оптимальной модели под конкретную задачу. 

• Развитие open source‑инструментов, которые делают современный цикл создания безопасного ПО с ИИ‑агентами лучше, быстрее и надёжнее. Расскажите о собственных проектах: библиотеках, фреймворках, утилитах, моделях, автономных программах, работающих с открытым кодом. Если вы разрабатываете инструмент, который упрощает жизнь другим инженерам, — это ваш трек.

Open source и ИИ не существуют друг без друга. Открытые модели демократизируют доступ к ИИ, а ИИ, в свою очередь, делает поддержку опенсорс‑проектов быстрее и качественнее. Покажите на своих примерах, как это работает.

3. Безопасная разработка в ИИ‑эпоху

Традиционно основным способом обеспечения безопасной разработки было создание air‑gapped периметра, иными словами, установки всего в onprem компании. Но сейчас нужны гибридные подходы. Агентам требуется обращаться к внешнему миру (раньше это было прерогативой человека), подключение к сторонним LLM наряду с размещёнными нейросетями внутри контура компании, кто‑то уже использует A2A‑взаимодействия с агентами третьей стороны... Теперь специалисты по ИБ строят системы шлюзов и гардрейлов, разрабатывают правила «можно — нельзя» для агентов и обращений к внешнему миру.

Ещё одна задача — объёмы кода, который создаётся без участия человека. С ИИ разработчики способны создавать сотни коммитов в день, причём зачастую фокус внимания смещается на спецификации, а код смотрят «по остаточному принципу». Традиционные подходы code review трещат по швам: скорость изменений превышает возможности проверки, а CI, CD, DevSecOps практики работают слишком медленно для ИИ‑конвейеров с тысячами изменений в день. 

Нашумевшие истории с нахождением ИИ‑агентами тысяч уязвимостей в системах, которые ранее считались полностью защищёнными, требуют пересмотра скорости реакции и закрытия ИБ‑дефектов — с дней до часов.

Делитесь опытом и идеями, как адаптировать подходы и практики DevSecOps к реалиям агентной эпохи: проверять код, который генерирует ИИ, защитить конвейер разработки ПО от новых видов рисков, построить безопасную среду для работы ИИ‑агентов в корпоративном контуре.

Правила сезона

Теперь о том, как и когда подавать свою статью на конкурс. 

• Материал должен соответствовать одной из трёх заявленных в сезоне тем.

• Сезон проходит с 11 сентября по 11 ноября 2026 года.

• Дедлайн приёма заявок: 11 ноября 2026 года.

• Для участия в сезоне статью необходимо разместить в хабе «Искусственный интеллект» и добавить тег «сезон Код будущего».

• Участвовать могут все, в том числе авторы из «Песочницы» и авторы корпоративных блогов. 

• Один автор может прислать сколько угодно заявок. Например, если у вас есть две статьи на разные темы, смело подавайте обе на конкурс.

• Принимаются не только новые тексты, но и статьи, опубликованные на Хабре с 1 января 2026 года.

• Только оригинальные материалы. Переводы чужих статей и полностью сгенерированные с помощью ИИ тексты не принимаются. Допускается незначительная редактура и поиск фактуры с помощью ИИ. 

• Победителей сезона выбирает жюри из числа самых рейтинговых статей. Голосовать за статьи можно на протяжении всего сезона.

Полные Правила сезона можно прочитать здесь.

Как будем выбирать победителей и какие призы они получат

После окончания приёма заявок в течение двух недель мы сформируем шорт‑лист статей, набравших больше всего плюсов. А затем экспертное жюри определит победителей, которых ждут денежные призы:

• 1-е место — 120 000 рублей;

• 2-е место — 60 000 рублей; 

• 3-е место — 40 000 рублей. 

Кроме этого, авторы 15 самых рейтинговых статей получат мерч в подарок от организаторов конкурса.

Ключ на старт

Если у вас есть история о применении ИИ в разработке, о задачах, которые удалось эффективно решить с помощью ИИ, о возникших при внедрении ИИ вызовах и их решениях, — поделитесь ею на Хабре до 11 ноября. Публикуйте статьи в хабе «Искусственный интеллект» с тегом «сезон Код будущего», участвуйте в конкурсе. Дайте возможность хабравчанам оценить ваши достижения и обойти подсвеченные вами грабли на пути к их собственной ИИ‑эволюции.

Рафаел Тонаканян,

директор дивизиона развития и сопровождения производственного процесса Сбера

ИИ — мощный ускоритель инженерной мысли. Он берёт на себя часть технической работы, освобождая человека для архитектуры, стратегических решений и творческих задач. Но без человека ИИ пока не имеет ценности. Его настоящая сила — в экспертизе, которую люди вкладывают в систему, и в готовности делиться открытиями друг с другом. Когда мы открыто рассказываем о неудачах и находках, личный опыт превращается в коллективный интеллект. Не держите знания при себе — именно через ваши истории индустрия движется вперёд.

Анатолий Шипов,

управляющий директор, лидер платформы GitVerse

ИИ‑агенты сегодня, возможно, уже пишут больше кода, чем человек. Но он остаётся оркестратором, носителем экспертизы. Человек несёт ответственность за конечный результат, его безопасность, качество и соответствие целям.
Поэтому ваш уникальный опыт — с ежедневно принимаемыми сложными и нестандартными решениями, победами, ошибками и неожиданными открытиями — бесценен.

Поделитесь тем, что знаете только вы! Откройте Хабр, напишите статью о том, чего нет в документации, — о живых примерах, шишках и находках. Станьте автором, который задаёт тренды. Ждём ваши статьи. Удачи в сезоне!