Ведущий инженер Google отметила, что Claude Code от Anthropic за час справился с задачей, на которую у её команды ушёл целый год.
Jaana Dogan, Principal Engineer в Google, отвечающая за Gemini API, поделилась в X: она описала проблему, и модель выдала за час готовую систему, похожую на то, над чем её команда трудилась с прошлого года. Речь шла о распределённых оркестраторах агентов — механизмах, которые управляют работой нескольких ИИ-агентов. В Google пробовали разные методы решения, но единого мнения не сложилось.
Запрос к модели был не слишком подробным — всего три абзаца, уточнила Dogan. Она составила упрощённый вариант на основе общедоступных идей, чтобы протестировать Claude Code, не раскрывая внутренних данных компании.
Результат вышел рабочим, но не без изъянов и требует доводки, признаёт Dogan. Она советует тем, кто сомневается в кодинговых агентах, проверить их на задачах из своей профессиональной зоны.
На вопрос, применяют ли в Google Claude Code, Dogan ответила: только в open-source проектах, для внутренних задач запрещено. Когда Gemini достигнет такого уровня? "Работаем интенсивно прямо сейчас. Над моделями и инфраструктурой".
Эта область никогда не была игрой с нулевой суммой, добавила она. Поэтому стоит отдавать должное конкурентам. "Claude Code — крутая разработка, она меня вдохновляет и подстёгивает двигаться дальше".
Инструменты ИИ для программирования эволюционируют быстрее прогнозов
Dogan также рассказала о темпах развития ИИ-помощников в кодинге: в 2022 году они дополняли отдельные строки кода. В 2023-м — обрабатывали целые блоки. К 2024-му модели работали с несколькими файлами и собирали простые приложения. А в 2025-м уже создают и перестраивают целые кодовые базы.
Ещё в 2022-м она считала недостижимым масштабирование таких возможностей до глобального продукта для разработчиков. В 2023-м текущий уровень казался далёким — лет на пять вперёд. "Прыжок в качестве и скорости здесь превосходит все ожидания", — отметила она.
Создатель Claude Code раскрыл приёмы эффективной работы
Параллельно Борис Черни, автор Claude Code, выложил свои рекомендации. Главный совет: обеспечьте модели механизм самопроверки. Такая петля обратной связи повышает финальное качество вдвое или втрое.
Черни предлагает начинать сессии в режиме планирования, дорабатывая план вместе с моделью, пока он не станет крепким. Затем задача обычно решается за один заход. Для рутинных операций он применяет слеш-команды и субагентов — например, для очистки кода или запуска тестов.
На объёмные проекты Черни запускает фоновые агенты, которые просматривают итог. Плюс работает сразу несколько экземпляров Claude параллельно для разных частей. По умолчанию берёт Opus 4.5.
При ревью кода команда Черни отмечает Claude прямо в пул-реквестах коллег, чтобы он добавлял документацию. Claude Code подключается к внешним сервисам вроде Slack, BigQuery для анализа данных и Sentry для логов ошибок, уточняет Черни.