AI для кодинга в 2026: инструменты, контекст и экономика

Сережа Рис · 27 January 2026

Claude Code требует управленческих навыков. Cursor — нет.

Две разные игры

Cursor — ускоритель. Ты пишешь код, он предсказывает следующую строку. Рефакторинг переменной в 47 файлах — двадцать секунд. На сложных задачах теряет контекст: предлагает изменения, которые конфликтуют с кодом, написанным пять минут назад.

Claude Code — делегатор. Ставишь задачу, агент выполняет. Извлечь логику сессий, обновить middleware, написать тесты. Но требует навыков менеджера: декомпозиция, эскалация, проверка результата. Как будто дали джуниора.

Если можешь позволить оба — Claude Code для фич, Cursor для полировки. Если один — Claude Code плюс VS Code.

Память агента

Claude Code забывает. После 50 сообщений начинает путаться в коде, который сам же написал.

Три причины. Автосгенерированные файлы не в gitignore — забивают контекст. Слишком широкий скоуп — открываешь в корне монорепы, агент пытается понять всё сразу. Нет документации связей — агент не знает, как модули связаны.

Решения: gitignore для всего что не код, открывать в подпапке проекта, вести CLAUDE.md с архитектурой и ограничениями.

Продвинутый вариант — self-taught rules. Добавляешь правило о том, как агенту писать себе правила. Дальше он документирует проект сам.

Кросс-валидация моделей

Claude срезает углы. Быстро выдаёт решение, но пропускает edge cases. Codex докапывается до деталей, находит баги.

Подход: Claude Code на Opus 4.5 генерирует решение → Codex проверяет на слабые места → Claude исправляет → Codex снова проверяет.

На Kaggle такая связка работает лучше, чем каждая модель отдельно.

Экономика

По-моему, сравнивать AI с программистом напрямую — ошибка. Но давай посчитаем.

Программист 200к рублей обходится работодателю в ~286к с налогами. Эффективно работает часа три в день. 22 рабочих дня. Стоимость часа — около 4300 рублей.

Claude Code на Opus при активной работе — $15-20 в день. Большая часть токенов — чтение кеша, которое дешёвое.

Но есть исследование METR от июля 2025: 16 разработчиков на 246 реальных задачах с AI-инструментами работали на 19% дольше. При этом сами думали, что на 20% быстрее.

Почему так? AI убирает не то узкое место. Набор кода никогда не был bottleneck. Понимание задачи, архитектурные решения, отладка — вот где время.

Где AI реально экономит: скрипты, внутренние тулы, прототипы, бойлерплейт. Задача понятна, код простой, связность низкая — ускорение реальное.

Где человек незаменим: ответственность, юридическая значимость, архитектура на годы. Там где цена ошибки высокая.

Источники

Об авторе