Знакомься с AI через готовые сценарии

Опубликован рейтинг Terminal-Bench, который оценивает AI-агентов для программирования в реальном терминале. Агент попадает в изолированную оболочку, получает задание на обычном английском и должен выполнить его целиком: скомпилировать код, исправить баг, запустить инструменты. Успех проверяет скрытый тест, а итоговая оценка — доля пройденных задач (pass@1). Ключевая особенность: результат считается для пары «агент × модель», потому что одна и та же модель в разных обвязках работает по-разному. В списке 68 записей, 47 агентов и 68 моделей, лучший результат — 89,9, средний — 60,6.

Alibaba Cloud развивает Qoder — Agentic IDE, вышедшую в августе 2025 года. Её отличия от Cursor, Windsurf и Codex — Quest-режим для длительных автономных задач и Repo Wiki, автоматически генерирующая документацию по кодовой базе. К 2026 году Qoder вырос в продуктовую линейку: десктопный клиент, IDE, плагин для JetBrains, CLI и мобильное приложение. Для джунов это шанс быстрее разбираться в незнакомых и больших проектах, а не читать код днями. Установить инструмент можно как плагин в JetBrains Marketplace, новым пользователям дают 14-дневный Pro-доступ.

Материал PingWest разбирает AI-инструменты для программирования на три уровня: автодополнение кода, диалог с моделью и оркестрацию агентов. К первому уровню отнесены GitHub Copilot, CodeGeeX, Fitten Code и другие, ко второму — Cursor, Qoder CN, Devin Desktop и Kimi Code, к третьему — агентные режимы Kimi Code, Claude Code и CodeBuddy. Автор подчёркивает: уровни не заменяют, а дополняют друг друга, и выбирать инструмент нужно по задаче. Для начинающих это практическая карта: когда хватит Tab-дополнения, а когда нужен агент.

На GitHub выложен курируемый список awesome-ai-coding-tools — подборка инструментов на базе ИИ для программирования. В ней собраны редакторы и ассистенты, автодополнение кода, кодинг-агенты, CLI-инструменты, генераторы интерфейсов, средства ревью, тестирования и поиска по коду. Есть как коммерческие решения вроде Cursor, Windsurf, GitHub Copilot и Claude Code, так и открытые — Continue, Aider, Tabby, Cline и Roo Code. Список открыт для дополнений через pull request, а также содержит разделы про MCP-серверы, безопасность, DevOps и модели. Для студентов и джунов это удобная точка входа: можно сравнить варианты и подобрать инструмент под свою задачу.

На сайте CodeRoom опубликован шаблон курса AI Game Lab BuildFromZero: Spiele-Klassiker von Null. По нему шаг за шагом собирают классические игры — Snake, Pac-Man, Bomberman light, Space Invaders и Tower Defense — из небольшой работающей стартовой основы. Ключевая особенность — встроенное ИИ-кодирование: модель работает с текущим состоянием проекта, объясняет ошибки и вносит точечные изменения, а преподаватель видит промпты, правки и версии. Формат ProtoTypeFirst означает, что каждый блок начинается с запускаемой базы и постепенно превращается в играбельный прототип. Отдельный блок — открытая песочница для собственных прототипов.

Материал объясняет разницу между генеративным ИИ, ИИ-ассистентом и ИИ-агентом. Генеративный ИИ и ассистент отвечают на запросы и помогают с задачами, а агент получает цель и сам планирует и выполняет шаги. По описанию Google Cloud, ключевые свойства агента — рассуждение, планирование, память и автономность. Разница в том, насколько самостоятельно система выполняет работу: у ассистента автономность низкая или средняя, у агента высокая. Разобрано, из чего состоит агент — персона, память, инструменты и модель, — а также типы агентов, мультиагентные системы и примеры применения в компаниях, включая код-агентов.