Внутри JetBrains — компании, меняющей то, как мир пишет код

Те, кто не занимается разработкой ПО, могут и не знать про JetBrains.

Если же вы разработчик, вы почти наверняка используете их работу.

JetBrains буквально закладывает основы стандартов написания программного обеспечения: компания обеспечивает работу инструментов, которые каждый день используют примерно 15 000 000 профессиональных инженеров по всему миру (88 компаний состоят в списке Fortune 100) и создатели Kotlin (официального языка программирования для Android). Если вы хоть раз открывали IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand или Rider, значит, вы работали с продуктами JetBrains.

Мы пообщались с Крисом Каном, руководителем продуктового направления в JetBrains, и расспросили его о том, как его команда использует модели OpenAI для изменения подхода к разработке — не для замены труда разработчиков, а для расширения их возможностей.

«Более 15 миллионов разработчиков используют JetBrains, и теперь мы интегрируем в рабочий процесс продукты OpenAI», — рассказывает Кан. Изменение касается не только автоматизации; речь также о расширении возможностей. Суть в поддержке рабочего ритма разработчика, сокращении объема повторяющейся работы и предоставлении инженерам возможности сосредоточиться на дизайне, архитектуре и принятии решений — навыках, которые дают долгосрочное преимущество в работе с ИИ.

Команды JetBrains используют:

• ChatGPT
• GPT‑5
• Codex

Клиенты JetBrains могут работать с GPT‑5 в Junie, агенте программирования компании, и в AI Assistant (для помощи в чате).

Специалисты уже поручают агентам реальные задачи — и видят, как они выполняются. «Я назначаю агенту на базе GPT‑5 все более сложные задачи — и, к моему удивлению, многие из них успешно выполняются», — делится Кан.

Эталон JetBrains — не только скорость, но в первую очередь высокое качество без компромиссов. «Дело не просто в генерировании кода: он должен быть безопасным, читаемым и поддерживаемым», — продолжает Кан.

JetBrains рассматривает результат работы через две призмы:

Скорость: Меньше шаблонного кода, меньше переключений контекста, более быстрые итерации.

Качество: Читаемый, проверяемый, поддерживаемый код, а не хитроумное нечто, которое сыпется на этапе продакшена.

Начните с самых трудных моментов: Документация. Тесты. Отзывы. Передачи.

Защищайте глубокую работу: на контекстное переключение уходит куда больше времени, чем на печать.

Создавайте гибридные, а не замещающие рабочие процессы: ИИ создаёт черновые версии. Люди занимаются разработкой и проверкой.

Поднимите планку для фундаментальных основ: Чётко определённые намерения и прочная архитектура увеличивают возможности в разы.

Проводите эксперименты системно: Эффективная итерация лучше мгновенного доказательства.

Будущее, в котором инженеры:

• Разрабатывают системы
• Направляют и защищают агентов
• Выполняют проверки и обоснования эффективнее
• Создают новое ПО быстрее и увереннее

Делать не «меньше», но «лучше».