Поглед отвътре в JetBrains – компанията, променила света на кода
Чрез интегрирането на модели на OpenAI в своите инструменти и работни процеси JetBrains предефинира начина, по който разработчиците проектират, разсъждават и създават код с изкуствения интелект.
Ако не пишете софтуер, може да не сте чували за JetBrains.
Ако го направите, почти сигурно ги използвате.
Компанията стои зад кулисите на съвременното разработване — захранва инструментите, използвани от приблизително 15 милиона професионални инженери по света (88 от Fortune 100) и създателите на Kotlin (официалният програмен език за Android). Ако сте отваряли IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand или Rider, значи сте използвали JetBrains.
Седнахме с Крис Канг, ръководител на продуктите в JetBrains, за да изследваме как екипът използва моделите на OpenAI, за да промени начина, по който разработчиците създават — не за да заменят това, което правят, а за да повишат възможностите.
„Разработчиците не само пишат код. Те го преглеждат, разсъждават върху него и проектират системи. Изкуственият интелект може да помогне с частите отвъд простото писане.“
Как JetBrains внедрява OpenAI
„Над 15 милиона разработчици използват JetBrains – и сега въвеждаме OpenAI в този работен процес“, казва ни Канг. Промяната не е само за автоматизация; тя е и за овластяване. Става въпрос за защита на потока на разработчиците, намаляване на повтарящата се работа и позволяване на инженерите да се съсредоточат върху дизайна, архитектурата и преценката – уменията, които Ви дават по-дългосрочно предимство с използване на изкуствения интелект.
Вътрешно екипите на JetBrains използват:
- ChatGPT
- GPT‑5
- Codex
Външно клиентите на JetBrains могат да изберат GPT‑5 в Junie, агента за кодиране на компанията, и в AI Assistant (за помощ в чата).
Ние използваме ChatGPT. Ние използваме GPT-5. Ние използваме Codex... един от предпочитаните големи езикови модели за Junie е GPT-5.
Инженерите вече делегират реални задачи на агенти – и виждат как те се изпълняват. „Възлагам все по-трудни задачи на агент, подкрепен от GPT‑5 – и за моя изненада много от задачите се изпълняват успешно“, казва Канг.
Еталонът на JetBrains не е само скоростта – това е устойчивото инженерно съвършенство. „Не става въпрос само за генериране на код – той трябва да бъде безопасен, четим и поддържан“, продължава Канг.
JetBrains разглежда въздействието през две гледни точки:
Скорост: По-малко шаблонен код, по-малко превключвания на контекста, по-бърза итерация.
Качество: Четлив, прегледен и поддържан код — не хитър резултат, който се чупи в производствения процес.
Уроци по лидерство от Крис
Започнете там, където хората изпитват затруднения: Документацията. Тестовете. Прегледите. Предаванията.
Защитете задълбочената работа: Смяната на контекста убива повече време, отколкото скоростта на писане някога ще успее.
Изграждайте хибридни, а не заместващи работни процеси: Чернови с изкуствен интелект. Хората проектират и преглеждат.
Вдигнете летвата по отношение на основните елементи: Ясно дефинираната цел и стабилната архитектура се превръщат в мултипликатор на силата.
Провеждайте експерименти, които се натрупват: Ефективната итерация превъзхожда моменталната демонстрация.
„Чатът Ви подпомага. Агентите Ви осигуряват значителна промяна.“
Какво следва
Бъдеще, в което инженерите:
- Проектират системи
- Напътстват и направляват агенти
- Преглеждайте и разсъждавайте по-ефективно
- Изпращайте по-бързо и с по-голяма увереност
Не по-малко работа—по-добра работа.
„Тези, които експериментират добре с изкуствения интелект, ще видят натрупващи се предимства с течение на времето.“


