Каталог исследований
Фильтруйте по теме, типу evidence и готовности разбора. Поиск работает по открытой метаинформации и guide-тексту, но не по PDF.
68 источников
Разбор Stanford-исследования про влияние AI на занятость в США (2022-2025): шесть фактов, методология ADP + AI exposure и выводы для рынка труда.
Разбор исследования о влиянии LLM на устную речь: методология на YouTube/подкастах, рост модельной лексики и социальные последствия языковой унификации.
Разбор DAT-подхода Meta: модель атрибуции diff-времени, валидация метрики и результаты трёх кейсов по продуктивности разработки.
Разбор SUSVIBES-бенчмарка: почему агентно-сгенерированный код часто проходит функциональные тесты, но проваливается по безопасности.
Разбор Stanford-исследования о будущем труда: WORKBank, HAS, зоны «желания vs возможности» и практические ориентиры для внедрения AI-агентов.
Разбор whitepaper Google: как они улучшали AI-фичи IDE, измеряли эффект и получили +17.5% к CL throughput.
Разбор 8 трендов агентного кодинга: как меняются SDLC, роли инженеров, экономика разработки и security-подходы.
21 января 2026 г.
8 мин
Разбор концепции SE 3.0: intent-first разработка, пять составляющих AI-native экосистемы и roadmap вызовов на пути к Agentic SE.
Внутреннее исследование Anthropic о влиянии Claude на продуктивность, навыки и работу инженерных команд.
2 декабря 2025 г.
8 мин
Отчёт DORA 2025 о влиянии генеративного AI на разработку: данные опроса о продуктивности и доверии к сгенерированному коду, влияние на качество и технический долг, условия, при которых внедрение окупается.
24 ноября 2025 г.
Разбор whitepaper Google про sandbox economy: оси проектирования, риски/возможности, сценарии применения и инфраструктуру управляемых агентных рынков.
12 сентября 2025 г.
8 мин
Разбор security-отчета Anthropic: кейсы злоупотребления Claude в кибероперациях, эволюционные тренды AI-угроз и практические меры противодействия.
27 августа 2025 г.
8 мин
Разбор Nature-исследования о росте LLM-модификаций в научных текстах: масштаб корпуса, результаты по дисциплинам и последствия для публикационной экосистемы.
4 августа 2025 г.
8 мин
Разбор whitepaper METR: дизайн RCT-эксперимента, результат замедления на ~19%, факторы, ограничения и как корректно интерпретировать выводы.
Разбор DX-исследования о том, как измерять utilization, impact и cost AI-ассистентов/агентов в разработке без искажения инженерных процессов.
9 июля 2025 г.
8 мин
Разбор отчета MIT NANDA: почему большинство GenAI-пилотов не масштабируются и какие практики помогают выйти в измеримый бизнес-ROI.
июль 2025 г.
8 мин
Разбор AlphaEvolve от Google DeepMind: эволюционный coding agent на Gemini, автоматизированная оценка решений и результаты в инфраструктуре, ML и алгоритмах.
Разбор принципов Google по измерению продуктивности: баланс speed/ease/quality, компромиссы модели и смешанный подход логов + опросов.
Разбор production-системы ByteDance для AI code review: двухступенчатый pipeline, data flywheel, Outdated Rate и результаты внедрения.
25 января 2025 г.
10 мин
Обзор whitepaper Meta о гипермасштабной инфраструктуре: инженерная культура, E2E request flow, DevEx, cost optimization и архитектурные инсайты.
22 января 2025 г.
8 мин
Разбор исследования AI в SDLC: методология, тренды 2024→2025, платформенные подходы, агентные сценарии и способы измерения эффекта.
Разбор фреймворка DX Core 4: четыре измерения продуктивности (speed, effectiveness, quality, impact), ключевые метрики и практики внедрения.
10 декабря 2024 г.
8 мин
Критический разбор статьи ASE 2024: амбициозный план про LLM в software design и DevEx, но с результатом в формате обзорной работы и roadmap.
27 октября 2024 г.
8 мин
Разбор paper о попытке объединить enterprise architecture и DDD через метамодель из 7 моделей: strategy, organization, process, domain, capability, data и IT service.
Разбор ITIC 2024: стоимость часа простоя, главные причины downtime и как использовать отраслевые оценки для обоснования reliability-инвестиций.
3 сентября 2024 г.
8 мин
Разбор whitepaper Google и обзора tellmeabout.tech: как формулировать developer goals, проверять их по 5 критериям и привязывать метрики к critical user journeys.
сент. 2024 г.
8 мин
Разбор whitepaper Google про агентные системы: архитектура model/tools/orchestration, стратегии обучения, Project Oscar и ключевые security-риски.
сент. 2024 г.
8 мин
Разбор статьи ACM Queue о пересмотре критериев успеха IT-проектов: от project triangle к клиентской ценности и подтвержденным бизнес-выгодам.
30 августа 2024 г.
8 мин
Разбор статьи Stonebraker и Pavlo о развитии баз данных: data models, архитектуры DBMS и практические уроки последних 20 лет.
30 июля 2024 г.
8 мин
Разбор отчёта IBM + Ponemon: рекордная стоимость утечек, влияние AI-автоматизации SOC и практические выводы для security-стратегии.
30 июля 2024 г.
8 мин
Разбор подхода к использованию GenAI как co-architect: шесть prompt patterns, их последовательность и практический flow принятия архитектурных решений.
Разбор whitepaper Google о longitudinal DevEx-опросах: дизайн survey-программы, связка с logs-based метриками и алгоритм запуска в компании.
Самостоятельный разбор исследования CHI 2024 по API-дизайну: как сочетание AI-ассистента, стандартов и tooling повышает качество API и adoption гайдлайнов.
Статья IEEE Software по данным Google о том, чего разработчики ждут от AI-инструментов: какие сценарии они ставят в приоритет, какие требования выдвигают к качеству подсказок и что из этого следует для платформенных команд.
Разбор whitepaper о попытке объединить UML, BPMN и ArchiMate: что измеряли через FUEML, где ограничения выборки и почему практическая переносимость результатов спорная.
Разбор paper о переходе к goal-driven AI pair programming: EDD-процесс, мультиагентная модель и ключевые вызовы внедрения.
Разбор подхода SADM от Len Bass: как тренировать архитектурную интуицию через декомпозицию, проверку гипотез и опровержимую аргументацию.
15 апреля 2024 г.
8 мин
Разбор Google-подхода к AI-автоматизации code review: text-to-text модель, эволюция UX, acceptance funnel и практические результаты в production.
14 апреля 2024 г.
8 мин
Разбор дедуктивного подхода SAR с LLM: reference architecture, индикаторы компонентов и рекурсивная классификация кода с оценкой расхождения от целевой архитектуры.
Самостоятельный разбор whitepaper про API governance в Google: связка AIP, linting, review-практик и измеримых эффектов на качество интеграций.
14 апреля 2024 г.
8 мин
Самостоятельный разбор whitepaper Google Security Engineering: инварианты безопасности, shift-left подход и построение безопасной экосистемы разработки.
4 марта 2024 г.
8 мин
Разбор статьи Google из IEEE: как понимать креативность в разработке, почему важны collaboration и переиспользование, и где возникает конфликт с краткосрочными productivity-метриками.
Разбор исследовательского плана по semi-automatic генерации архитектуры: от требований к архитектурам-кандидатам, их оценке и итеративной эволюции решений.
Разбор SGLR-paper о modular monolith: обещания архитектуры, ключевые характеристики, ограничения и уроки кейса Service Weaver.
22 января 2024 г.
8 мин
Разбор статьи из серии Developer Productivity for Humans: как software quality, technical debt и стабильность приоритетов причинно влияют на продуктивность инженеров.
Разбор исследования DX и tellmeabout.tech: как факторы DevEx (flow, feedback loops, cognitive load) связаны с результатами инженера, команды и организации.
31 декабря 2023 г.
8 мин
Разбор подхода Google к flow/focus/friction: как связать diary/interview данные с логами, валидировать метрики и приоритизировать улучшения в инженерных процессах.
Разбор статьи из серии Developer Productivity for Humans: какие метрики помогают оценивать ramp-up инженеров, как валидировать их через self-reports и что изменилось в период COVID-19.
Разбор квази-эксперимента Google: как latency и predictability сборок влияют на productivity, переключение контекста и скорость выполнения задач.
Разбор опыта семинара по architectural katas: формат из двух фаз, peer-review шкала и практические выводы для университетов и инженерных команд.
Практический разбор QA-guided редизайна архитектуры: QAS, UML static/runtime views и итоговый trade-off анализ.
Глава по обзору tellmeabout.tech и paper Google о technical debt: рабочие определения, ограничения измерения и управленческий цикл для команд.
Разбор SLR-статьи о catalog architecture-only метрик: модель из 52 метрик и 41 атрибута, методология отбора и практические ограничения подхода.
март 2023 г.
8 мин
Разбор стартовой статьи серии Developer Productivity for Humans: почему измерение productivity должно учитывать людей, контекст задач и социотехническую систему.
Критический разбор обзора ACM по digital enterprise architecture: выборка из 55 статей, 3 тематические группы и ограничения методологии.
Разбор paper о гибриде ML + enumerative synthesis: предсказание API-последовательностей для PyTorch/NumPy/Pandas и ускорение поиска корректных программ.
18 мая 2022 г.
8 мин
Разбор подхода Barry O'Reilly: random simulation, hyperliminality, attractor states и применение NKP/матриц для оценки архитектурной устойчивости.
Разбор whitepaper Google Cloud: жизненный цикл MLOps, capabilities ML-платформы и практический контур непрерывного обучения, деплоя и мониторинга моделей.
Статья ACM Queue, вводящая фреймворк SPACE: пять измерений продуктивности — satisfaction, performance, activity, communication, efficiency — и правило не сводить продуктивность к одной метрике одного уровня.
28 февраля 2021 г.
Разбор InSession от Google: кросс-инструментальные логи, архитектура сессий, privacy-принципы, PABAK-валидация и прикладные кейсы productivity.
Разбор эволюции Monarch: planet-scale TSDB, архитектурные оптимизации (aggregation, FHI, sharding) и редизайн 2023 года через quality-attribute подход.
Разбор paper о попытке объединить enterprise architecture и Scrum: 7 критериев адаптивности, EA-backlog, роли owners и ограничения практического применения.
4 июня 2020 г.
8 мин
Разбор подхода к сквозной оценке TO-BE enterprise architecture: recognition/analysis/mapping фазы, метрики по слоям EA и практические ограничения метода.
5 мая 2019 г.
8 мин
Разбор paper Nicolas Brousse (Adobe) о выборе между монорепозиторием и полирепозиториями в крупных компаниях: cultural alignment, team cognition и ключевые trade-offs.
Разбор статьи Nicole Forsgren и Mik Kersten о двух типах DevOps-метрик: как сочетать system-based и survey-based подходы без искажения управленческих решений.
дек. 2017 г.
8 мин
Разбор whitepaper Google о ClangMR: AST-базовый рефакторинг C++ на масштабе десятков тысяч файлов через MapReduce и инкрементные итерации.
сент. 2013 г.
8 мин
Разбор подборки определений архитектуры ПО от SEI: структура, принципы, governance, паттерны, trade-offs и коммуникация со стейкхолдерами.
31 декабря 2010 г.
8 мин
Исторический разбор BDD-подхода эпохи SOA: две модели (аналитическая и дизайн), попытка BPEL-оркестрации и причины, почему практика не стала массовой.
Материалы прежнего каталога, у которых нет отдельного источника: обзоры года, интервью, подборки и разборы методологий. Полный текст разбора живёт на своём маршруте.
Архивный brief поста Andrej Karpathy о сдвигах в обучении моделей, агентных приложениях, local-first execution, vibe coding и LLM GUI.
Архивный brief Google Research Blog о внедрении AI во внутренний SDLC через UX, telemetry, product metrics и быстрые online experiments.
Архивный brief ежегодной ретроспективы Andy Pavlo: PostgreSQL, MCP для баз данных, форматы хранения, M&A и закрывшиеся продукты.
Архивный brief короткой презентации Google: SRE для AI-систем, AI для SRE-процессов и ограничения evidence.
Архивный companion RIMS #7 с Павлом Лакосниковым: как управлять архитектурой через метрики, стандарты, эволюцию процессов и платформы.
Карта серии IEEE Software из девяти материалов о human-centered productivity: от базовой модели до техдолга, build latency, onboarding, flow, качества и креативности.
Onboarding-заметка о том, как выстроить регулярный цикл «вопрос → paper → контекст → инженерный вывод» с ACM Digital Library.
Классический эксперимент с джемом рядом с мета-анализом: почему один яркий результат нельзя превращать в универсальный продуктовый закон.
Мигрированный разбор того, как DORA строит опросы, валидирует конструкты и отделяет delivery-метрики от причинных выводов.
Мигрированный разбор того, как устроен сам отчёт DORA: охват опроса, три пути анкетирования, ежегодная кластеризация групп эффективности и что менялось в методологии.
