Как Anthropic меняет подходы к разработке в софтверных компаниях

На заметку всем, кто интересуется, как меняется современная разработка ПО.

Недавно Anthropic выпустил отличную статью о том, как меняется современная разработка ПО на примере трансформации подходов внутри собственной компании.

Оригинал статьи:
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

Они начинали как обычная софтверная компания: разработчики писали код, тестировали, писали документацию, делали релизы.

По мере того как развивался их продукт Claude Code, они прошли несколько этапов трансформации.

Сначала Claude использовался как обычный ассистент. Разработчики кидали ему код, ставили задачу промптом и получали готовые фрагменты для копирования.

Такой подход я сейчас наблюдаю во многих компаниях. Разработчики используют ассистентов в IDE, пишут код сами, а ИИ выступает помощником.

Но Anthropic уже пошли дальше.

По данным компании, сегодня более 80% кода, который попадает в их основной репозиторий, написан Claude. Ещё интереснее другое: типичный инженер Anthropic сейчас выпускает в 8 раз больше кода, чем в 2024 году. При этом сами авторы исследования признают, что количество строк кода — не лучший показатель производительности. Однако тренд настолько сильный, что его уже невозможно игнорировать.

Claude уже выдаёт качество кода, сопоставимое с человеком, а его способности оптимизировать алгоритмы и находить узкие места в системах показывают феноменальные результаты.

В статье приводится интересный пример. За один месяц Claude внёс более 800 исправлений, которые снизили определённый класс API-ошибок в тысячу раз. Инженер, курировавший этот процесс, оценил, что человеку потребовалось бы около четырёх лет, чтобы выполнить такой объём работы вручную.

Но самое интересное начинается дальше.

Теперь Anthropic использует свои же модели для создания новых моделей и новых продуктов. Одновременно множество агентов пишет код, проводит эксперименты, проверяет результаты и контролирует различные этапы разработки.

По сути, роль программиста претерпевает фундаментальную трансформацию: от непосредственного написания строк кода к стратегическому управлению, постановке целей и верификации результатов.

Авторы статьи показывают, что ИИ начинает забирать не только исполнение, но и часть исследовательской работы.

Например, внутри компании существует тест, в котором модели получают код обучения небольшой нейросети и задачу максимально ускорить его работу без потери корректности. Ещё год назад Claude находил улучшения примерно в 3 раза. Последние версии показывают ускорение до 52 раз. Для сравнения, опытному инженеру может потребоваться несколько часов работы, чтобы добиться ускорения в 4 раза.

Ещё один интересный момент связан с качеством кода.

В Anthropic утверждают, что ещё в конце 2025 года код, написанный Claude, уступал по качеству коду инженеров компании. Сегодня он находится примерно на одном уровне. Более того, внутри компании уже используется автоматический ревьюер на базе Claude, который проверяет изменения перед попаданием в production. По внутренней оценке Anthropic, такой ревьюер смог бы предотвратить около трети прошлых инцидентов ещё до их появления в продакшене.

В будущем, чтобы быть программистом, нужно будет иметь исследовательский вкус.

Этот термин включает в себя несколько ключевых компетенций:

• Выбор правильных задач — умение определять, какие проблемы действительно важны и заслуживают того, чтобы над ними работали.

• Критическая оценка результатов — способность понимать, каким данным можно доверять, а какие требуют дополнительной проверки.

• Своевременная остановка — умение вовремя понять, что выбранный подход зашёл в тупик.

• Постановка целей — переход от исполнения («как починить конкретную кнопку») к стратегическому планированию («что команда должна создать в следующем квартале»).

На мой взгляд, это главный вывод всей статьи.

Большинство дискуссий вокруг ИИ до сих пор крутится вокруг вопроса: «Заменит ли ИИ программистов?»

Anthropic показывает гораздо более интересный сценарий.

Разработчики пока не исчезают. Но их работа быстро смещается вверх по уровню абстракции. Всё меньше времени уходит на написание кода и всё больше — на формулирование задач, управление агентами, проверку результатов и принятие решений.

Фактически инженеры начинают работать не с кодом, а с интеллектуальными производственными системами.

Если этот тренд продолжится, то через несколько лет главным навыком разработчика будет уже не умение писать код быстрее других, а способность правильно направлять десятки или сотни ИИ-агентов для решения сложных задач.

Думаю, всем командам, кто работает в it и делает свои продукты, стоит пересмотреть свои подходы к разработке и начать думать как трансформировать свои процессы.

✔️ Если вам понравилась моя статья, присоединяйтесь к моему Telegram-каналу imironov_tech, где я делюсь новыми инструментами, кейсами, инсайтами и рассказываю о своём опыте.