Это не значит, что на Airbus стало вдруг очень опасно летать, однако в Airbus признают, что выполнение рекомендаций неизбежно приведёт к сбоям в расписаниях и задержкам рейсов, и это случается в самый неподходящий момент: в США и других странах, где Рождество празднуют в декабре, начинается самый загруженный период года, когда пассажиропоток достигает пика.

Для большинства машин решение будет относительно быстрым, так как речь идёт об откате к предыдущей версии программного обеспечения. Это можно сделать в течение ночного «окна» между рейсами. До обновления разрешается выполнить не более трёх рейсов.

Тем не менее столь масштабная кампания означает, что даже кратковременное снятие тысяч самолётов с рейсов спровоцирует цепную реакцию во всём расписании.

Однако нескольким сотням бортов потребуется замена аппаратных компонентов, что выведет их из эксплуатации на несколько недель и заставит перевозчиков пересматривать планы, перераспределять флот и, возможно, сокращать количество рейсов. Сколько таких самолётов у российских авиакомпаний, в пятницу вечером никто не скажет 😉

Поводом для расследования стал рейс JetBlue из Канкуна в Ньюарк, выполненный 30 октября. Самолёт совершил вынужденную посадку в Тампе после внезапного отказа систем управления и резкого непроизвольного снижения высоты, в результате чего несколько пассажиров получили травмы и были госпитализированы. Именно анализ этого эпизода позволил выявить уязвимость, способную при определённых условиях привести к некорректной работе бортовых компьютеров.

Сегодня в мире эксплуатируется свыше 11 тыс. самолётов семейства A320, это самый распространённый узкофюзеляжный самолёт. То, что уязвимость обнаружена лишь в 6 тыс., указывает на то, что проблема возникла в одной из последних версий программного обеспечения и может относиться к партиям оборудования определённых лет выпуска.

https://www.frequentflyers.ru/2025/11/28/a320_issue/

🇪🇺 Cолнечная вспышка способна нарушить работу систем управления Airbus A320

«Анализ недавнего инцидента с самолётом семейства A320 показал, что интенсивное солнечное излучение может повредить данные, критически важные для работы систем управления полётом», заявила европейская авиастроительная корпорация ранее сегодня.

Как выясняется под «недавним инцидентом» Airbus подразумевает резкое снижение высоты самолёта Airbus A320 авиакомпании JetBlue 30 октября, в результате которого пострадали не менее 15 человек и которое привело к экстренной посадке во Флориде. Производитель связывает инцидент с повреждением программного обеспечения системы управления полётом в результате солнечной вспышки.

Ожидается, что Европейское агентство по авиационной безопасности (EASA) выпустит экстренную директиву лётной годности 28 ноября. Пока писали пост, EASA уже выпустила директиву. (Чуть ранее ей поделился наш читатель @Muratckrch)

Как сообщает издание The Air Current, авиакомпании уже получили сообщение AOT (Alert Operators Transmission), которое предписывает авиакомпаниям устранить проблему до следующего вылета, иначе им грозит запрет на эксплуатацию со стороны EASA. То есть фактически речь о том, что авиакомпании не могут эксплуатировать самолёты A320 без обновления программного обеспечения от Airbus.

«Самолёт Airbus A320 недавно столкнулся с непроизвольным и ограниченным отклонением вниз по тангажу. Автопилот оставался включён на протяжении всего события, снижение высоты было кратковременным и незначительным, остальная часть полёта прошла без происшествий.

Дальнейшее расследование выявило уязвимость аппаратного обеспечения ELAC B с установленным программным обеспечением L104 при воздействии солнечных вспышек. В худшем случае эта уязвимость может привести к непроизвольному отклонению руля высоты, что может привести к превышению прочностных пределов конструкции самолёта», – говорится в AOT, разосланном производителем авиакомпаниям в пятницу.

AOT предписывает авиакомпаниям либо откатить программное обеспечение до более ранней версии, либо заменить затронутый вычислительный блок ELAC на модификацию со старой версией ПО. По оценке Airbus, обслуживание займёт около трёх часов.

Под действие AOT подпадают как самолёты семейства A320ceo, так и нынешнего поколения A320neo, самого массового эксплуатируемого коммерческого самолёта в мире. Это означает, что тысячи лайнеров по всему  миру требуют немедленного обслуживания. Речь идет о не менее 6000 самолётах!

P.S. Вот повезёт российским авиакомпаниям, лишенным обновлений программного обеспечения от Airbus, если у них старая версия ПО! 🧐

🛫️️ AviaNews

Нейросеть для написания кода — уже не фантастика, а реальный инструмент, который используют миллионы разработчиков по всему миру. В 2025 году искусственный интеллект достиг такого уровня, что даже новички могут написать код на питоне нейросетью за считанные минуты, а опытные программисты экономят десятки часов на рутинных задачах благодаря автоматизации.

Современные нейросети для программирования умеют не только генерировать код, но и находить ошибки, оптимизировать производительность, создавать документацию и даже объяснять сложные концепции. Они работают с Python, JavaScript, Java, C++, HTML и десятками других языков. По сути, это универсальные цифровые ассистенты, которые помогают на всех этапах разработки — от обучения программированию до решения задач в промышленных проектах.

Какая нейросеть лучше всего пишет код? Этот вопрос волнует каждого, кто хочет повысить свою продуктивность. Лучшая нейросеть для программирования зависит от ваших задач: кому-то нужна нейросеть для генерации кода Python, кто-то ищет инструмент для работы с HTML и веб-разработкой, а третьим важна нейросеть для исправления кода и анализа безопасности. Благо, выбор огромен — от мультифункциональных платформ до специализированных IDE-плагинов.

Использование нейросетей в программировании открывает новые возможности: автоматизация рутины освобождает время для креатива и стратегических решений. Нейросеть помогает писать код быстрее, находить ошибки на ранних этапах и даже обучаться новым технологиям через практические примеры. Студенты получают мощный инструмент для обучения, джуниоры — возможность перенимать лучшие практики, а мидлы и сеньоры — ускорение сложных задач и рефакторинга.

В этой статье мы разберём топ нейросетей для написания кода и программирования в 2025-2026 году, расскажем, как создать код с помощью нейросети, какие есть бесплатные и платные решения, и поможем выбрать идеальный инструмент под ваши нужды. Вы узнаете, какая нейросеть лучше для программирования онлайн, какие сервисы работают без VPN и как использовать ИИ для максимальной эффективности в разработке.

ТОП нейросетей для написания кода в 2025 году

Мы собрали актуальный рейтинг лучших инструментов для разработчиков — от универсальных платформ до специализированных решений. Каждый сервис проверен на практике и отобран по критериям функциональности, доступности и удобства использования.

Мультифункциональные платформы-агрегаторы

Study24

>>> Study24 — это универсальная платформа, где собраны все популярные нейросети в одном месте: ChatGPT, GPT-4, Gemini, Claude, Midjourney, DALL-E и другие. Сервис работает полностью на русском языке без необходимости VPN, что делает его идеальным выбором для российских разработчиков.

Что умеет Study24:

• Генерировать код на любых языках программирования — от Python и JavaScript до C++ и Java

• Создавать тексты, изображения, видео и презентации

• Анализировать данные и работать с таблицами

• Помогать в отладке и поиске ошибок

• Объяснять сложные концепции простым языком

Основные преимущества:

• Все нейросети собраны на одном сайте — не нужно переключаться между десятками вкладок

• Полностью на русском языке, интуитивно понятный интерфейс

• Работает без VPN и поддерживает российские способы оплаты

• Подходит для любых задач: от учёбы и работы до творчества

• Бесплатный тестовый доступ для новых пользователей

Кому подойдёт: разработчикам всех уровней, студентам, специалистам, которым нужен быстрый доступ к разным ИИ-инструментам в одном месте.

Kampus

>>> Kampus — это сервис-помощник, который превращает сложные задачи в простые решения. Особенность платформы — фокус на понимании и обучении: она не просто выдаёт готовый код, а объясняет логику и помогает разобраться в материале.

Что умеет Kampus:

• Создавать тексты, статьи, проекты и отчёты

• Решать задачи по программированию с подробными объяснениями

• Разбирать сложные темы и превращать их в понятные шаги

• Генерировать креативные идеи и помогать в визуализации

• Помогать в подготовке учебных материалов и презентаций

Основные преимущества:

• Помогает разбираться в сложных темах, а не просто даёт ответы

• Удобный интерфейс, понятный даже новичкам

• Подходит для задач разного уровня — от учёбы до профессиональных проектов

• Объясняет решения простым языком

• Ускоряет обучение и помогает закреплять знания на практике

Кому подойдёт: студентам технических специальностей, начинающим программистам, всем, кто хочет не только получить готовый код, но и понять, как он работает.

Другие универсальные сервисы

BotHub

Площадка, где собраны десятки разных AI-инструментов для работы с текстом, кодом, картинками, видео и музыкой. Позволяет выбрать нужный формат работы и переключаться между задачами без смены сервиса. Подходит тем, кто хочет всё и сразу — без необходимости регистрироваться на множестве платформ.

GenAPI

Простая онлайн-платформа для генерации текстов и изображений, включая код. Работает быстро, подходит для базовых задач веб-разработки и скриптов. Идеальна для тех, кто ценит минимализм и не хочет разбираться в сложных настройках.

Chad AI

Российский сервис с доступом к топовым моделям: ChatGPT-5, Claude, MidJourney, DALL-E. Работает без VPN, поддерживает русский язык и позволяет быстро писать и оптимизировать код. Есть бесплатный тестовый период.

NeyrosetChat

Многофункциональный инструмент для генерации кода и текстов с гибкой настройкой. Поддерживает русский язык, помогает в отладке и объяснении решений. Удобен как для начинающих, так и для опытных разработчиков.

Syntx AI (Telegram-бот)

Персональный AI-помощник прямо в Telegram с доступом к более чем 70 нейросетям. Позволяет писать код, создавать изображения, работать с видео и аудио без необходимости открывать браузер. Всё работает в привычном мессенджере.

Специализированные инструменты и IDE-ассистенты

GitHub Copilot

Один из самых популярных ИИ-ассистентов для разработчиков, созданный GitHub совместно с OpenAI. Copilot интегрируется прямо в редакторы кода — VS Code, JetBrains IDE, Neovim — и предлагает автодополнение в режиме реального времени.

Что умеет:

• Автодополнение кода с учётом контекста всего проекта

• Генерация целых функций и классов по текстовому описанию

• Перевод кода с одного языка программирования на другой

• Создание unit-тестов и документации

• Рефакторинг и оптимизация существующего кода

Преимущества: обучен на миллионах репозиториев GitHub, понимает стиль разработчика, работает с десятками языков, бесшовная интеграция в IDE.

Ограничения: требует платной подписки после пробного периода (около 10 долларов в месяц), иногда генерирует код с ошибками, зависит от качества контекста.

Кому подойдёт: профессиональным разработчикам, командам, всем, кто активно работает в VS Code или JetBrains.

Tabnine

Интеллектуальный ассистент, который обучается на вашем собственном коде и подстраивается под ваш стиль программирования. Работает локально, что важно для конфиденциальных проектов.

Что умеет:

• Автодополнение с учётом вашего стиля кодирования

• Поддержка мульти-языковой разработки

• Работа в офлайн-режиме

• Предложение готовых шаблонов и конструкций

Преимущества: высокая точность автодополнений, поддержка локальной работы без отправки данных в облако, интеграция с большинством популярных IDE, бесплатная базовая версия.

Ограничения: для максимальной эффективности требуется обучение на вашем коде (доступно в платной версии), бесплатная версия имеет ограниченный функционал.

Кому подойдёт: разработчикам, которые ценят приватность и хотят, чтобы ИИ адаптировался под их стиль.

Codeium

Бесплатная альтернатива Copilot с поддержкой более 70 языков программирования. Предлагает автодополнение, генерацию кода и интеграцию в популярные IDE.

Что умеет:

• Интеллектуальное автодополнение кода

• Генерация функций по текстовому описанию

• Рефакторинг и оптимизация

• Поддержка большинства популярных языков и фреймворков

Преимущества: полностью бесплатен для индивидуальных разработчиков, быстрая работа, простая интеграция, поддержка множества языков.

Ограничения: меньше возможностей по сравнению с платными решениями, зависимость от качества запроса.

Кому подойдёт: студентам, начинающим разработчикам, всем, кто хочет попробовать ИИ-ассистент без затрат.

Cursor AI

Собственная IDE с встроенным искусственным интеллектом, основанная на Visual Studio Code. Предлагает умные подсказки, авто-рефакторинг и навигацию по проекту.

Что умеет:

• Работа в терминале через естественный язык

• Автодополнение и генерация кода

• Правка целых блоков кода (scoped edits)

• Объяснение фрагментов кода

• Исправление ошибок

Преимущества: бесплатный тариф включает до 2000 автозаполнений в месяц, доступ к моделям Deepseek v3, Gemini 2.5 Flash, Grok 3 Mini, интеграция с GitHub.

Ограничения: это отдельная IDE, а не плагин, требует привыкания к новому интерфейсу.

Кому подойдёт: разработчикам, готовым попробовать новую среду разработки с глубокой интеграцией ИИ.

Replit AI

Встроенный ИИ-помощник в онлайн-платформе Replit. Позволяет писать, запускать и делиться кодом прямо в браузере без установки дополнительных программ.

Что умеет:

• Автодополнение кода в браузере

• Генерация кода по описанию

• Отладка и исправление ошибок

• Помощь в обучении и объяснение концепций

Преимущества: работа полностью онлайн, не требует установки, поддержка множества языков, идеально для обучения и экспериментов.

Ограничения: ограниченные ресурсы на бесплатном тарифе, приложения могут засыпать при неактивности, зависимость от интернета.

Кому подойдёт: студентам, новичкам, всем, кто хочет быстро попробовать код без настройки окружения.

Snyk Code

Специализированный инструмент для статического анализа кода с фокусом на безопасность. Находит уязвимости и предлагает исправления.

Что умеет:

• Поиск уязвимостей и ошибок безопасности в реальном времени

• Проверка сторонних библиотек и зависимостей

• Предложение исправлений

• Интеграция с CI/CD

Преимущества: высокая точность анализа, поддержка множества языков, интеграция с GitHub, GitLab, Jenkins, бесплатная версия позволяет до 200 проверок в месяц.

Ограничения: узкая специализация на безопасности, для расширенного функционала требуется платная подписка.

Кому подойдёт: проектам с высокими требованиями к безопасности, командам, работающим с коммерческим кодом.

Amazon CodeWhisperer

Инструмент от Amazon с акцентом на безопасность, документацию и интеграцию с AWS. Генерирует код и проверяет его на уязвимости.

Что умеет:

• Генерация кода на основе текстовых описаний

• Оптимизация для работы с AWS-сервисами

• Поиск уязвимостей и проблем безопасности

• Автоматическая генерация документации

Преимущества: глубокая интеграция с экосистемой Amazon, автоматизация работы с облачными сервисами.

Ограничения: ограниченная полезность для тех, кто не использует AWS, требует платной подписки для доступа к расширенным функциям.

Кому подойдёт: разработчикам, работающим в экосистеме AWS и облачных технологиях.

Мировые ИИ-модели с режимом программирования

ChatGPT (GPT-4, GPT-5)

>>> ChatGPT — одна из самых мощных и универсальных языковых моделей от OpenAI. ChatGPT умеет не только писать тексты, но и генерировать качественный код на любых языках программирования.

Что умеет:

• Генерировать код по текстовому описанию задачи

• Объяснять, как работает тот или иной фрагмент кода

• Находить и исправлять ошибки

• Проводить рефакторинг и оптимизацию

• Создавать документацию и комментарии

• Помогать в изучении новых языков и фреймворков

Преимущества: универсальность, поддержка длинных диалогов с сохранением контекста, интеграция через API, доступность через веб-интерфейс, бесплатная версия для базовых задач.

Ограничения: бесплатная версия работает на модели GPT-3.5 с ограниченными возможностями, доступ к GPT-4 и GPT-5 требует платной подписки ChatGPT Plus, может генерировать код с ошибками при сложных запросах.

Кому подойдёт: всем разработчикам — от новичков до профессионалов, особенно тем, кто хочет универсальный инструмент для разных задач.

Claude (Claude 4 Sonnet, Opus 4.1)

>>> Claude — продвинутая языковая модель от Anthropic, которая отлично справляется с программированием, особенно с Python и сложными многофайловыми проектами.

Что умеет:

• Генерировать многофайловый код с правильной архитектурой

• Работать с большими объёмами кода и проектами

• Проводить глубокий рефакторинг

• Анализировать и оптимизировать производительность

• Объяснять сложные концепции и алгоритмы

Преимущества: профессиональный уровень генерации кода, отличная работа с Python и веб-фреймворками, поддержка длинных запросов, высокая точность, фокус на безопасности и конфиденциальности данных.

Ограничения: требует регистрации, бесплатная версия имеет ограничения на количество запросов, иногда медленнее других моделей.

Кому подойдёт: профессиональным разработчикам, работающим над сложными проектами, специалистам по Python и data science.

Gemini (от Google)

>>> Gemini 3 — мультимодальная модель от Google, которая объединяет языковые возможности с инструментами анализа данных. Подходит для сложных аналитических задач и научных проектов.

Что умеет:

• Генерировать код на популярных языках

• Анализировать данные и строить выводы

• Работать с документацией и большими объёмами информации

• Интегрироваться с экосистемой Google

• Помогать в обучении и объяснении концепций

Преимущества: мощный анализ данных, интеграция с Google-сервисами, поддержка научных вычислений, бесплатный доступ к базовой версии.

Ограничения: менее специализирован на программировании по сравнению с Copilot или Claude, ограничения на бесплатное использование.

Кому подойдёт: аналитикам данных, исследователям, разработчикам, работающим с Google Cloud и научными проектами.

GPTunneL

Российский сервис, который открывает доступ к различным популярным нейросетям: ChatGPT, Claude, Grok. Все модели официально работают в России без VPN.

Что умеет:

• Генерация кода на всех популярных языках

• Рефакторинг и оптимизация существующего кода

• Поиск и исправление ошибок

• Документирование кода

• Обучение и объяснение концепций программирования

Преимущества: доступ к нескольким топовым ИИ в одном месте, работает без VPN, полностью на русском языке, поддержка российских способов оплаты, есть готовые плагины и промпты для программирования.

Ограничения: бесплатная версия имеет ограничения по функциональности, доступ к премиальным моделям требует подписки.

Кому подойдёт: российским разработчикам, которым нужен стабильный доступ к разным ИИ-моделям без использования VPN.

Русскоязычные и отечественные сервисы

GigaChat

Мультимодальная нейросеть от Сбера, которая работает с текстом, кодом и изображениями. Построена как ансамбль из нескольких моделей и полностью адаптирована под российский рынок.

Что умеет:

• Генерировать код на популярных языках программирования

• Проводить рефакторинг и оптимизацию

• Находить и исправлять ошибки

• Создавать документацию к коду

• Работать с мультимодальными запросами

• Анализировать и обрабатывать изображения

• Поддерживать голосовой ввод задач

Преимущества: отличное понимание русского языка, работа в соответствии с российским законодательством, доступ без VPN, умный редактор документов, три модификации для разных задач (MAX, Pro, Lite).

Ограничения: может генерировать код с ошибками, результат зависит от качества запроса, больше ориентирован на российский рынок.

Кому подойдёт: русскоязычным разработчикам, компаниям, работающим с коммерческими данными, всем, кому важна конфиденциальность в рамках российского законодательства.

RuGPT

Мощная русскоязычная нейросеть для генерации текстов и кода на русском языке без ошибок и лишней воды.

Что умеет:

• Создавать тексты, статьи, доклады и проекты

• Генерировать код с подробными комментариями на русском

• Анализировать большие объёмы данных и формировать выводы

• Помогать в подготовке технической документации

• Генерировать тексты для креативных проектов

Преимущества: грамотный русский язык, понимание специфики российских задач, работа без VPN.

Ограничения: менее универсален по сравнению с международными моделями, может требовать уточнений при сложных технических задачах.

Кому подойдёт: специалистам, которым важен качественный русский язык в комментариях и документации, студентам технических специальностей.

StudGPT (Telegram-бот)

Сервис в формате Telegram-бота, который помогает быстро справляться с текстовыми и аналитическими задачами, включая программирование.

Что умеет:

• Создавать код, статьи, отчёты и конспекты

• Анализировать данные и превращать их в готовые выводы

• Помогать с практическими задачами и расчётами

• Объяснять сложные темы простым языком

Преимущества: работает прямо в Telegram, не требует открытия браузера, быстрый доступ к ИИ в любой момент, поддержка русского языка.

Ограничения: ограниченный функционал по сравнению с полноценными платформами, зависимость от Telegram.

Кому подойдёт: студентам технических направлений, специалистам, которым нужен быстрый доступ к ИИ на ходу.

Как работают нейросети для кода

Нейросети для программирования обучаются на огромных массивах данных — миллиардах строк кода из открытых репозиториев, таких как GitHub, документации к языкам и фреймворкам, а также примеров решения типичных задач. Они анализируют паттерны, структуру кода, синтаксис разных языков программирования и учатся понимать, как работают алгоритмы, функции и целые программы.

Когда вы обращаетесь к нейросети с запросом — например, "напиши функцию сортировки списка чисел на Python" или "найди ошибку в этом коде", — она выполняет три ключевых действия:

1. Анализирует ваш запрос и понимает контекст задачи, определяя, что именно вам нужно.

2. Ищет похожие примеры и паттерны в своей базе знаний, опираясь на миллионы уже решённых задач.

3. Генерирует решение — предлагает готовый фрагмент кода, исправление ошибки или объяснение концепции.

Современные нейросети пишущие программный код работают по принципу предсказания вероятного решения. Они не "думают", как человек, но предлагают наиболее подходящие варианты на основе статистических закономерностей и обученных моделей. Это делает их невероятно быстрыми и точными при решении типовых задач.

Основные возможности нейросетей для программирования включают:

Генерация кода по описанию. Вы описываете задачу на естественном языке, а нейросеть для генерации кода создаёт готовое решение на Python, JavaScript, Java или другом языке. Например, запрос "создай REST API на Flask с эндпоинтами для создания и удаления пользователей" превратится в рабочий код за секунды.

Автодополнение. Нейросеть предсказывает, что вы хотите написать дальше, и предлагает завершение строки, функции или даже целого блока кода. Это особенно полезно при работе с шаблонными конструкциями и стандартными паттернами.

Рефакторинг и оптимизация. Нейросеть для анализа кода способна улучшить его структуру, сделать более читаемым, убрать дублирование и ускорить выполнение. Например, она может предложить заменить циклы на встроенные функции или оптимизировать запросы к базе данных.

Поиск и исправление ошибок. Нейросеть найдёт ошибку в коде — будь то синтаксическая опечатка, логическая неточность или проблема с типами данных. Она не только укажет на проблему, но и предложит варианты исправления.

Документирование кода. ИИ автоматически генерирует комментарии к функциям, классам и методам, создаёт описания для API и помогает поддерживать проект в актуальном состоянии.

Обучение и объяснение концепций. Нейросеть для обучения программированию способна простыми словами объяснить, как работает та или иная функция, разобрать алгоритм по шагам или показать примеры использования незнакомой библиотеки.

Нейросети поддерживают десятки языков программирования: от популярных Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C# до специализированных Go, Rust, Kotlin, Swift, Ruby, PHP, Scala и даже HTML/CSS для веб-разработки. Они также работают с фреймворками — React, Angular, Vue.js, Django, Flask, Spring Boot, Express и многими другими.

Важно понимать, что нейросеть для создания кода — это помощник, а не замена программисту. Она ускоряет работу, автоматизирует рутину и помогает в обучении, но финальную проверку, тестирование и ответственность за качество всегда несёт разработчик.

Ключевые выгоды и ограничения ИИ для кодинга

Главная выгода нейросети для программирования — значительная экономия времени и автоматизация рутинных задач. Такие инструменты позволяют быстро создавать код и улучшать его качество за счёт лучших практик программирования и объяснений сложных тем простым языком. Нейросеть помогает новичкам учиться, а опытным разработчикам — ускорять и прототипировать проекты в веб-разработке, анализе данных, мобильных приложениях и DevOps.

ИИ облегчает отладку и рефакторинг: находит ошибки быстрее, чем обычные инструменты, и предлагает оптимизации кода. Благодаря поддержке десятков языков и интеграции с IDE такой инструмент — универсальный помощник для индивидуальных и командных задач.

Ограничения нейросетей: генерация кода не всегда безошибочна — качество результата зависит от точности запроса. ИИ может предлагать устаревшие решения или небезопасные фрагменты, поэтому сгенерированный код всегда требует проверки. Важно помнить о лицензионных вопросах при использовании фрагментов, сгенерированных на основе открытых данных, и учитывать, что ИИ не заменяет программиста, особенно в решении бизнес-логики и архитектурных задач.

Как выбрать нейросеть для программирования

Выбор инструмента зависит от ваших задач, опыта и условий работы. Рынок предлагает десятки решений — важно понимать ключевые критерии выбора.

Поддерживаемые языки и технологии.

Для Python и веб-разработки подойдут практически любые популярные нейросети. Для Go, Rust или нишевых фреймворков проверьте специализацию инструмента. Нейросеть для генерации кода Python встречается везде, а решения для мобильной разработки или DevOps — реже.

Интеграция с инструментами.

Если используете VS Code или JetBrains IDE, ищите плагины для этих редакторов. Для работы онлайн выбирайте веб-платформы. Telegram-боты подойдут для быстрой помощи на ходу.

Стоимость и доступность.

Бесплатные нейросети для программирования имеют ограничения по запросам и функционалу. Платные версии снимают лимиты. Для обучения хватает бесплатных тарифов, для профессиональной работы стоит рассмотреть подписку.

Работа без VPN и русский язык.

Для российских пользователей важна доступность без VPN и русскоязычный интерфейс. Отечественные решения работают стабильно и поддерживают оплату российскими картами.

Функциональность и специализация.

Для генерации кода выбирайте универсальные ИИ-ассистенты. Для безопасности — Snyk Code. Для обучения — платформы с объяснениями вроде Study24 или Kampus.

Рейтинг нейросетей для программирования показывает, что универсального решения нет. Идеальный выбор зависит от потребностей: кому-то нужна нейросеть для программирования онлайн, кто-то ищет плагин для IDE, а третьим важна мультифункциональная платформа.

Практические сценарии использования

Нейросети для написания кода решают реальные задачи разработчиков в разных областях программирования.

Веб-разработка.

Запрос "создай адаптивную форму обратной связи на HTML и CSS с полями для имени, email, сообщения и валидацией на JavaScript" даёт готовое решение. Нейросеть для написания кода html генерирует чистую разметку, стили и скрипты для немедленного использования.

Анализ данных.

Python-разработчики используют ИИ для обработки CSV-файлов и визуализации. Запрос "напиши код на Python для анализа CSV с данными о продажах, построй график и найди топ-5 продуктов" превращается в рабочий скрипт с pandas и matplotlib.

Мобильные приложения.

Нейросеть генерирует базовый Android-калькулятор на Java или iOS-приложение на Swift, экономя часы на создании UI.

Автоматизация бизнес-процессов.

ИИ создаёт скрипты для проверки почты, извлечения данных и сохранения в Excel. Нейросеть решает задачи по программированию без часов изучения документации.

Написание тестов.

Запрос "напиши unit-тест для функции add на Python с unittest" мгновенно создаёт тестовый класс с проверками разных сценариев.

Рефакторинг.

Нейросеть превращает squared = []; for num in numbers: squared.append(num ** 2) в элегантное squared = [num ** 2 for num in numbers].

Обучение.

Студенты просят нейросеть для обучения программированию объяснить "как работает асинхронное программирование в Python" — ИИ разбирает код построчно.

Создание REST API.

Запрос "создай REST API на Flask с CRUD для пользователей" генерирует сервер с маршрутами и моделями.

Работа с БД.

Нейросеть генерирует SQL: "выбери пользователей старше 30 лет" → SELECT * FROM users WHERE age > 30;.

Лайфхаки и советы по работе с нейросетями

Формулируйте чёткие запросы. Чем конкретнее задача, тем точнее результат. Запрос "напиши функцию на Python, которая фильтрует чётные числа и возвращает сумму нечётных" даст готовое решение с первой попытки, в отличие от размытого "сделай что-нибудь с фильтрацией".

Используйте пошаговый подход. Разбивайте сложные задачи на этапы: сначала план, затем компоненты, в конце сборка. Это снижает ошибки и улучшает структуру кода.

Указывайте архитектуру и паттерны. Укажите явно: "напиши класс User на PHP с паттерном Active Record" или "создай React-компонент с хуками useState и useEffect". Это направит нейросеть правильно.

Всегда проверяйте код. Какая нейросеть может писать программный код без ошибок? Такой пока не существует. ИИ допускает синтаксические неточности и логические ошибки. Обязательно тестируйте результат перед использованием, особенно в критичных участках.

Экспериментируйте с разными моделями. Какие есть нейросети для программирования и какая лучше? Для Python подходит Claude, для веб-разработки — GitHub Copilot, для обучения — Study AI или Kampus. Протестируйте несколько вариантов.

Комбинируйте инструменты. Используйте Copilot для автодополнения в IDE, ChatGPT — для сложных алгоритмов, Snyk Code — для безопасности. Каждый хорош в своей области, и их комбинация даёт максимальную эффективность.

Вопросы-ответы (FAQ)

Какая лучшая нейросеть для написания кода?

Универсального ответа нет — выбор зависит от ваших задач. Для профессиональной разработки с интеграцией в IDE подойдёт GitHub Copilot или Tabnine. Если нужен универсальный инструмент с доступом к разным моделям, выбирайте Study AI. Для обучения и понимания кода — Kampus. Для Python и сложных проектов — Claude. Для работы без VPN на русском языке — GigaChat или RuGPT.

Безопасно ли использовать код, сгенерированный нейросетью?

Да, но с оговорками. Всегда проверяйте сгенерированный код на уязвимости и ошибки, особенно в веб-приложениях, где важна безопасность. Используйте специализированные инструменты вроде Snyk Code для анализа. Не копируйте код слепо — понимайте, что он делает, и адаптируйте под свои нужды.

Какая нейросеть лучше всего подходит для программирования на Python?

Топ нейросетей для программирования на Python включает Claude (отлично работает с многофайловыми проектами), ChatGPT (универсальность и объяснения), Study AI (доступ к нескольким моделям сразу) и GitHub Copilot (интеграция в IDE). Все они поддерживают популярные библиотеки — pandas, numpy, flask, django, tensorflow.

Можно ли использовать нейросети бесплатно?

Да. Многие сервисы предлагают бесплатные тарифы: ChatGPT (версия 3.5), Codeium (полностью бесплатен), Study AI (тестовый доступ), Replit AI (базовая версия), Cursor (до 2000 автозаполнений в месяц). Для обучения и небольших проектов этого обычно достаточно.

Заменит ли нейросеть программистов?

Нет. Нейросеть помогает писать код, но не заменяет разработчика. Она не понимает бизнес-логику проекта, не принимает архитектурных решений и требует контроля качества. ИИ автоматизирует рутину и ускоряет работу, но ответственность за продукт остаётся за человеком. Программисты, использующие нейросети, становятся продуктивнее, а те, кто их игнорирует, теряют конкурентные преимущества.

Как нейросеть находит ошибку в коде?

Нейросеть для исправления кода анализирует синтаксис, логику и паттерны. Она сравнивает ваш код с миллионами примеров из своей базы, выявляет несоответствия и предлагает исправления. Это работает как для синтаксических ошибок (опечатки, неправильные типы данных), так и для логических (неверные условия, бесконечные циклы).

Можно ли запустить нейросеть локально?

Да, некоторые инструменты поддерживают локальное развёртывание. Tabnine позволяет работать полностью офлайн, что важно для конфиденциальных проектов. Однако большинство мощных моделей требуют облачных вычислений и работают через API или веб-интерфейс.

Какие языки программирования поддерживают нейросети?

Практически все популярные: Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C#, Go, Rust, Kotlin, Swift, Ruby, PHP, Scala, R, Lua, Dart и другие. Поддержка зависит от конкретного инструмента, но большинство топовых нейросетей работают с десятками языков.

Нужно ли знать программирование, чтобы использовать нейросеть?

Базовые знания необходимы. Нейросеть генерирует код, но вы должны понимать, что он делает, чтобы проверить корректность и адаптировать под задачу. Для новичков ИИ — отличный учебный инструмент, который ускоряет обучение, но не заменяет его.

Как нейросеть помогает в обучении программированию?

Нейросеть для обучения программированию объясняет концепции простым языком, показывает примеры кода, разбирает алгоритмы по шагам и помогает закреплять материал на практике. Студенты могут задавать вопросы, получать мгновенные ответы и экспериментировать с кодом без страха ошибиться.

Ещё никогда Штирлиц не был так близок к провалу!

Разрабатываем и раскручиваем приложение с умом!

Команда «Экспресс 42» — консалтинговое направление компании «Флант» — представила пятое ежегодное индустриальное исследование «Состояние DevOps в России 2025». Согласно его результатам, в российском ИТ-сообществе растёт доля высокоэффективных команд, усиливается роль информационной безопасности, а использование ML/AI-инструментов становится нормой для большинства специалистов.

Исследование проведено командой «Экспресс 42» при поддержке Deckhouse, Yandex Cloud, hh.ru, Т-Банка, VK Cloud, AvitoTech, Positive Technologies, ecom.tech, «Онтико», Selectel, X5 Tech, Axiom JDK, Okko и Sk Финтех Хаба и использует результаты опроса более 3300 специалистов из России и стран СНГ.

«DevOps как методология продолжает играть важную роль в реализации технологических проектов, однако эволюционирует вместе с изменяющимся ИТ-ландшафтом — от традиционных практик CI/CD к комплексным внутренним платформам разработки (IDP), DevSecOps и интеграции ML/AI-решений в процессы разработки. Исследование позволяет понять, в каком направлении движется российский DevOps-рынок, где мы сейчас находимся и что необходимо развивать, чтобы команды и бизнес функционировали эффективнее в новых условиях», — отметил Александр Титов, генеральный директор компании «Флант» и сооснователь «Экспресс 42».

Эволюция DevOps и рост эффективности команд

Аналитики отмечают рост эффективности DevOps-команд: доля высокоэффективных (Elite) команд выросла на 4 %, High — на 2 %, при этом доля Medium-команд сократилась на 9 %. Улучшились ключевые метрики: срок поставки в Low-командах сократился до 1–3 месяцев, время восстановления в Medium-командах достигло показателя «Меньше дня», а доля неуспешных изменений в Elite-командах упала до 0–5 %.

Команды с высоким уровнем Developer Experience (DX) — то есть с понятной и удобной средой для инженеров — чаще выстраивают быстрые и качественные циклы обратной связи, снижают когнитивную нагрузку и обладают большей автономностью. Среди ключевых факторов высокого DX респонденты отметили развитую инженерную культуру, наличие инструментальной платформы, прозрачные процессы релизов и тесное взаимодействие с безопасностью и эксплуатацией.

«В рамках нашей миссии по распространению передовых практик для достижения технологического суверенитета, мы с удовольствием поддержали открытое исследование рынка DevOps от команды «Экспресс 42». DevOps-решения сегодня — это не просто набор инструментов для автоматизации, а фундаментальный принцип построения высокоэффективных ИТ-команд. Они стирают барьеры между разработкой и эксплуатацией, создавая единый жизненный цикл, в котором скорость не противоречит надежности, превращая ИТ из затратного центра в ключевой драйвер любого бизнеса. Уверен, что исследование поможет многим нашим партнерам внедрить лучшие практики, а  разработчикам DevOps, DevSecOps и AIOps-инструментов - лучше понять запросы своих клиентов», - комментирует Павел Новиков, управляющий директор Центра экспертизы Фонда "Сколково"

Информационная безопасность как часть DevOps

Информационная безопасность укрепила позиции в процессах разработки. Согласно результатам исследования, 77,1 % участников используют инструменты ИБ, 75,1 % собирают метрики информационной безопасности, а у 66,8 % компаний эти инструменты уже интегрированы в пайплайны. Более того, 40 % респондентов сообщили, что безопасность встроена во все этапы DevOps-цикла — от планирования до эксплуатации.

Наиболее востребованные практики — это интеграция проверок безопасности на ранних стадиях (50 % опрошенных) и параллельная обработка задач в CI/CD (45 %). Чаще всего средства ИБ подключаются именно к системам непрерывной интеграции и доставки — такой вариант отметили 59,9 % респондентов. При этом 46,8 % используют сканеры уязвимостей в образах контейнеров, а 35,6 % — анализаторы конфигураций Kubernetes.

Однако внедрение ИБ сопряжено с вызовами: 45,5 % сталкиваются с нехваткой технической экспертизы, 42,2 % — с проблемами совместимости, а 26,8 % респондентов признают, что результаты проверок им непонятны.

«Как показывает исследование, многие компании всё ещё игнорируют вопросы безопасности разрабатываемого ПО. Знаю, что зачастую активная защита ещё вытесняет превентивные меры типа анализа кода и проведения автоматизированного анализа используемых приложений. Это один из факторов, который “расслабляет” разработчиков ПО. Однако игнорирование подхода безопасной разработки уже становится тупиковой ветвью развития для любого вендора, поскольку одним из наиболее распространённых методов атак на компании до сих пор остаётся эксплуатация уязвимостей веб-приложений (31 %). На фоне постоянно растущего числа кибератак небезопасный код уже нельзя назвать качественной разработкой», — отметила Светлана Газизова, директор по построению процессов DevSecOps и безопасности ИИ, Positive Technologies.

«40 % компаний уже интегрировали безопасность в свой DevOps-цикл. Это очевидный прогресс. Но есть тревожный сигнал: 26,8 % опрошенных говорят, что “результаты проверок им непонятны”. Это значит, что просто добавить сканер в пайплайн недостаточно. Нужно менять подход и культуру работы: делать результаты проверок прозрачными, объяснять их ценность и учить сотрудников правильно их интерпретировать», — подчеркнул Александр Ушаков, DevOps Lead, Okko.

Тренды на рынке облаков

В 2024 году среди опрошенных компаний по-прежнему популярна гибридная модель.

Что касается оценки ключевых преимуществ облачных решений, на первое место выходит повышение надёжности IT-инфраструктуры (82 % в 2024 году против 44 % в 2023 году). Второе и третье места разделяют рост масштабируемости и отказоустойчивости при увеличении трафика текущего продукта (82 %) и соответствие требованиям регулятора в области управления персональными данными (81 %).

Треть компаний используют on-premise-решения по размещению данных в локальной инфраструктуре. Также около трети использовали гибридный формат, храня часть данных в собственной локальной инфраструктуре, а часть — в облаке.

Лидером среди облачных провайдеров стал Yandex Cloud с долей в 47,4 %. На втором месте Selectel — 17,5 %. А третье место делят Cloud.ru и Amazon Web Services, которых выбрали 14,3 и 14,1 % респондентов соответственно.

«Надежность остается одним из главных критериев для бизнеса при выборе инфраструктуры. Компании выбирают облачного провайдера как стратегического партнера, с которым можно уверенно разрабатывать ИТ-продукты, усиливать информационную безопасность и внедрять искусственный интеллект. Несмотря на стремительное развитие продуктового портфеля, мы в первую очередь фокусируемся на обеспечении надёжности, производительности и бесперебойной работы сервисов облачной платформы», – рассказал Иван Пузыревский, технический директор платформы Yandex Cloud.

AI в инженерных практиках

ИИ-инструменты становятся частью повседневной работы инженеров: 71,3 % опрошенных уже используют ML/AI-решения. Более половины из них (54,1 %) отмечает рост индивидуальной эффективности, 45,6 % — командной. Чаще всего ИИ применяют для автоматической генерации кода (65,2 %), создания документации (45,5 %) и анализа кода на наличие ошибок (45,2 %). Также значительная доля респондентов использует ИИ для автоматического создания тестовых сценариев (34,3 %).

«65 % респондентов уже активно используют автоматическую генерацию кода, а 45 % отмечают значительное упрощение работы с документацией благодаря AI. Эти инструменты постепенно становятся нормой, напрямую повышая индивидуальную и командную производительность. Умение эффективно использовать эти технологии уже сейчас является решающим конкурентным преимуществом, которое будет определять успех бизнеса на ближайшие годы», — рассказал Евгений Харченко, начальник отдела развития практик в разработке и эксплуатации, Райффайзенбанк.

Внутренние платформы: автоматизация и контроль

Развитие внутренних платформ (Internal Developer Platform, IDP) остаётся одним из ключевых направлений для компаний. Наиболее важными функциями IDP респонденты назвали управление доступом пользователей (45,8 %) и возможность быстрого поиска информации (45,2 %), а основной целью развития платформ на 2025 год — автоматизацию рутинных задач.

«Internal Developer Platform (IDP) постепенно перестаёт быть нишевым инструментом и становится must-have для крупных компаний с высокой интенсивностью разработки. Сейчас мы видим, что основной спрос на IDP формируют крупные компании с большим объёмом разработки, для которых критически важны унификация процессов, контроль доступа и безопасность», — отметил Станислав Старков, руководитель направления технологической стратегии VK Cloud, VK Tech.

Отечественное ПО и гибридные решения

Продолжается переход на российское программное обеспечение и on-premise-решения. Увеличилась доля пользователей отечественных ОС, в том числе Astra Linux, РЕД ОС и «Альт», растёт использование российских дистрибутивов Kubernetes. Каждый четвёртый участник опроса использует российскую ОС как базовый образ для контейнеров, а половина компаний развёртывает оркестратор on-premise.

«Мы на своей практике видим, что востребованность запуска Kubernetes в on-premise стабильно растёт, в том числе за счёт строгих требований службы информационной безопасности и необходимости выполнения требований регуляторов. При этом стоит обратить внимание на достаточно большой процент hybrid-инсталляций, которые позволяют совместить все преимущества собственной инфраструктуры и облачного подхода. Количество запросов на подобный тип инсталляций встречается всё чаще в компаниях разных масштабов, что предъявляет в свою очередь определённые требования к Kubernetes-дистрибутиву. Необходимо, чтобы он единообразно и одинаково хорошо развёртывался и управлял инфраструктурой и в on-premise, и в облаке. Это одна из функциональных возможностей, которая если уже не является определяющей, то должна стать такой в ближайшем будущем», — рассказал Константин Аксёнов, директор департамента разработки Deckhouse, «Флант».

Аналитики отмечают, что наблюдаются устойчивое сокращение доли ручного управления инфраструктурой и рост автоматизации. Увеличивается использование CI/CD- и Observability-систем, растёт доля on-premise-инсталляций GitLab и Kubernetes. При этом заметен тренд на стандартизацию подходов к инфраструктуре и развитие внутренних инструментальных платформ.

Рынок труда: баланс спроса и предложений

Рынок труда DevOps-специалистов в России за последние три года демонстрирует высокую активность: количество вакансий на hh.ru стабильно увеличивалось в среднем на 10 % ежегодно. В 2024 году число опубликованных предложений выросло на 16 % по сравнению с 2023-м, однако в первом полугодии 2025-го зафиксировано снижение — на 26 % относительно прошлого года.

При этом предложение со стороны специалистов продолжает расти: за 2022–2024 годы на hh.ru размещено на 72 % больше резюме, чем в предыдущем трёхлетнем периоде. Количество вакансий, опубликованных суммарно за первое полугодие, превысило количество резюме всего на 18 %. Это минимальный разрыв за последние годы, что свидетельствует о снижении дефицита кадров и росте зрелости индустрии.

«Согласно hh.индексу, в сфере ИТ в целом наблюдается высокий уровень конкуренции соискателей. В августе 2024 года индекс составлял 7,7, а к августу 2025 года вырос до 14,9. Это подтверждает тенденцию работодателей тщательно подходить к найму сотрудников и в сегменте DevOps», — отметила Мария Игнатова, директор по исследованиям, hh.ru.

Итоги и тенденции развития

В целом по итогам исследования State of DevOps Russia 2025 можно сделать вывод, что российский рынок DevOps вышел на этап устойчивого развития. Компании усиливают фокус на эффективности, безопасности и автоматизации, активно интегрируют ML/AI-инструменты и развивают внутренние платформы для ускорения релизов и повышения прозрачности процессов. Продолжается переход на отечественные решения: растёт использование российских операционных систем и дистрибутивов Kubernetes, увеличивается доля on-premise-инсталляций и инструментов на базе открытого кода.

«Российский рынок ПО продолжает идти своим, местами парадоксальным путём: с одной стороны — жёсткое внешнее давление, с другой — необратимое взросление ИТ-ландшафта. В XL-сегменте тренд на интеграцию AI в производственные конвейеры только усилился. “Бигтехи” уже отстроили безопасные внутренние платформы, а теперь метят в AIOps и GenAI-копилотов, выжимая из DevOps максимум продуктивности. Средние и мелкие компании, пережившие кадровую турбулентность 2022 года, почти повсеместно выбрали проверенный OSS-стек — GitLab, Ansible, ELK, Kubernetes. Теперь к нему добавляются отечественные надстройки — от SCA-плагинов с ГОСТ-крипто до репозиториев кода вроде GitFlic. В результате рынок движется к гибридной модели — OSS-база плюс локальные специализированные модули, что и станет реалистичным сценарием 2025–2027 годов», — отметил Дмитрий Гаевский, Technical CPO, Т-Банк.

Об исследовании

«Состояние DevOps в России» — ежегодное индустриальное исследование, которое проводит команда «Экспресс 42» в России и странах СНГ. В исследовании отслеживается распределение организаций по профилям эффективности, определяются факторы, влияющие на эффективность, оценивается развитие инженерных практик. Целевая аудитория исследования — специалисты и руководители, которые тесно связаны с разработкой, тестированием и эксплуатацией программного обеспечения. Для поиска респондентов используется метод «снежного кома»: опрос с помощью рассылок по электронной почте, социальных сетей и маркетинговых кампаний. Это позволяет получить достаточно разнотипную исходную выборку.