Джунов стали нанимать втрое меньше из-за ИИ — Anthropic выпустила большое исследование о том, как Claude меняет работу внутри компании.
Главное:
🟢 Доля джунов среди программистов упала с 27% до 9%. При этом компания продолжает активно нанимать людей, но всё чаще отдаёт предпочтение мидлам и сеньорам.
🟢 Сами ИИ-агенты уже работают в 6 раз больше часов, чем сотрудники Anthropic, а в исследовательских подразделениях — в 19 раз.
🟢 При этом количество коммитов на одного инженера выросло в 5 раз всего за (!) полгода. Причём даже нетехнические специалисты в 45 раз чаще используют Claude для автоматизации повседневных задач.
Синий кит снова всех сделал — DeepSeek выпустила V4.1-Flash-1017, которая обходит GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5 в тестах на кодинг. И все эти за копейки 😨
🟢 Контекстное окно — млн токенов. На DeepSWE она набрала 77 баллов против 73 у GPT-5.6 Sol и 74 у Claude Opus 5;
🟢 На Automation-Bench выбила 60 баллов против 46 у Sol и 50 у Opus. На Agents’ Last Exam тоже впереди.
🟢 API стоит от $0,15 за миллион входных и $0,60 за миллион выходных токенов вне пиковых часов. Это в разы дешевле конкурентов.
Заглядываем в исходный код собственной ДНК — тест «Генетический паспорт» от Генотека покажет все ваши врожденные баги.
В основе: анализ около 650 тысяч генетических маркеров на мутации и особенности. ДНК-тест может рассказать о происхождении и найти совпадения с ДНК-родственниками, проверить предрасположенность к 187 наследственным заболеваниям, подсветить особенности питания и реакции на лекарственные препараты. В конце ещё выдадут рекомендации по профилактике.
Получается почти как ревью собственного генома.
Идти в лабораторию не надо — достаточно сдать слюну дома.
Смотрим, что там накодила природа, со скидкой 72% по промокоду XOR. Заказывайте инструкцию к своему организму здесь 😎
Уже 90% кода Claude Code пишет сам Claude — и Anthropic рассказала, как проверяет весь этот вайбкод и как это сделать вам 🤓
Оказалось, в компании каждый PR проверяет… сам Claude, удивлены? Но про кожаных тоже не забывают, их подключают в особо важных случаях. Результаты такого подхода — огонь: за три месяца количество принятых PR выросло более чем вдвое, а доля откатов упала на 40%.
Самое полезное — Anthropic расписала, как повторить их подход. Главное:
🟢 Добавить в CLAUDE.md инструкции по проверке кода, а в REVIEW.md — правила ревью для конкретного проекта;
🟢 Перед отправкой PR запускаем /code-review и /security-review, чтобы ИИ заранее находил баги и уязвимости;
🟢 Подключаем автоматическое ИИ-ревью к GitHub и разделяем изменения по уровню риска: простые проверяем с закрытыми глазами автоматически, а критические — обязательно с участием людей;
🟢 Настраиваем обязательные тесты, проверку безопасности и возможность быстрого отката.
Причём авторы советуют начинать с одного репозитория, несколько недель настраивать правила и только потом масштабировать систему.