Основной контент книги Как работают AI-агенты для программистов: поиск кода, индексы, эффективность. Дмитрий Коваленко #82
Podcast

Episodendauer 1 Std. 37 Min.

2026 Jahr

16+

Как работают AI-агенты для программистов: поиск кода, индексы, эффективность. Дмитрий Коваленко #82

Über den Podcast

Сегодня у меня в гостях Дмитрий Коваленко, инженер, который глубоко погрузился в тему AI-агентов и оказался в центре одной из самых неожиданных точек роста современной разработки, связанной с файловым поиском. Мы обсудили, почему в эпоху агентов привычные инструменты вроде ripgrep начинают давать сбой и как меняется сама природа поиска, когда вместо человека код исследует система, выполняющая десятки запросов подряд без памяти и контекста.


Полезные ссылки:

https://x.com/neogoose_btw

https://youtube.com/@neogoose_btw

https://github.com/dmtrKovalenko


Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

– Смотреть в ВК Видео: https://vkvideo.ru/video-224967259_456239287


Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence

Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot


Также разобрали, как на самом деле работают AI-агенты. Обсудили, почему их базовая операция сводится к поиску файлов и генерации диффов, зачем нужен stateful-поиск и почему каждый лишний tool call превращается не просто в оверхед, а в прямые затраты денег и рост latency. Подробно прошлись по архитектуре, включая SIMD, индексы, биграммы, sparse-подходы и попытки переосмыслить классический full-text search под новые сценарии.


Затронули и более широкий контекст:

— почему LSP может оказаться не нужен агентам

— как устроены MCP и tool calls под капотом

— зачем агентам дополнительный контекст (git status, definitions)

— почему UX таких систем не только инженерная задача, но и продуктовая

— почему терминальные UI до сих пор боль

— куда движутся OpenCode, Cursor и Code Agents

— почему большие компании, вероятно, всё равно победят

— и как меняется роль разработчика, когда код всё чаще пишет не он


#программирование #ai #разработка #coding #devtools #neovim #backend #искусственныйинтеллект #opencode #aiagents @mokevnin #кириллмокевнин


Как работают AI-агенты для программистов: поиск кода, индексы, эффективность. Дмитрий Коваленко #82

Letzte Aktualisierung:
30 April 2026
Was ist ein Podcast?

Genres und Tags

Einloggen, um das Buch zu bewerten und eine Bewertung zu hinterlassen
Hinterlassen Sie Kommentare und Bewertungen, stimmen Sie für die, die Ihnen gefallen.
Altersbeschränkung:
16+
Veröffentlichungsdatum auf Litres:
30 April 2026
Datum der Schreibbeendigung:
19 April 2026
Dauer:
1 Std. 37 Min. 01 Sek.
Verleger:
Кирилл Мокевнин
Rechteinhaber:
Автор, Кирилл Мокевнин
Download-Format:
1x