Найти в Дзене
IT сквозь ИИ

Yandex Code Assistant — ИИ‑помощник для программистов 🖥️

Осенью 2024 года Яндекс представил новый инструмент для автоматизации программирования — Yandex Code Assistant. В отличие от шумихи вокруг GitHub Copilot, ChatGPT и других западных ИИ‑помощников, о российском решении заговорили не сразу. Между тем, перед нами — полноценный ассистент, обученный на коде, написанном в реальных условиях российской ИТ-индустрии, с учетом популярных здесь стеков, локальных особенностей и специфики языка.

ИИ‑помощник для программистов Яндекса
ИИ‑помощник для программистов Яндекса

Что умеет Yandex Code Assistant?

Этот инструмент интегрируется в среду разработки (в первую очередь — в JetBrains IDE и Visual Studio Code) и предлагает контекстные подсказки по коду, генерацию функций, автозаполнение, пояснения и рефакторинг. Он обучен на массиве открытого кода, включая проекты Яндекса, что даёт ему преимущество в понимании реальных архитектурных решений, типичных для отечественного рынка.

К примеру, при написании типичного обработчика в Django или FastAPI, Code Assistant не просто подсказывает синтаксис, а предлагает осмысленные фрагменты с учетом модели данных и структуры проекта. Внутри Яндекса его уже активно применяют при разработке мобильных, веб- и облачных сервисов.

Отличия от GitHub Copilot

Главное отличие — в адаптации. GitHub Copilot работает на базе модели OpenAI и в первую очередь ориентирован на англоязычные источники, глобальные best practices и популярные open source-проекты. Это хорошо, но не всегда помогает в проектах, где важны нюансы локального законодательства, язык интерфейса или специфические API отечественных платформ.

Yandex Code Assistant изначально понимает русский язык — как в комментариях, так и в названиях переменных. Он также ориентирован на типичные стеки, которые часто используются в России: например, 1С, Битрикс, Django с PostgreSQL, микросервисы на Go с Kafka, фронтенд на Vue или Svelte.

Тесты показывают, что в условиях, где Copilot “гадал” или выдавал слишком общие решения, ассистент от Яндекса давал более точные, адаптированные под задачу рекомендации. Особенно это заметно в проектах, где активно используется российская документация и фреймворки, не представленные в англоязычной среде.

Примеры использования

В тестировании на реальных проектах ассистент продемонстрировал уверенные результаты:

– При парсинге XML-документов (например, счетов-фактур по ФНС-формату) он сразу предложил корректный xpath с учетом тегов, используемых в российских шаблонах.

– В задачах по аналитике на Python быстро определял, какой способ фильтрации будет наиболее эффективным при работе с pandas.

– В верстке интерфейсов на Vue не просто подсказывал синтаксис, а учитывал взаимодействие с локальным store и адаптировал примеры под структуру компонента.

Разумеется, это не магия — без участия разработчика Yandex Code Assistant не напишет полноценное приложение. Но как помощник, снижающий рутинную нагрузку и ускоряющий написание повторяющихся конструкций — он уже конкурентоспособен.

Есть ли минусы?

Да, и они ожидаемы. Как и любой ИИ‑ассистент, он иногда делает ошибки: подставляет устаревшие конструкции, не учитывает все зависимости или выдает решения, требующие ручной доработки. Кроме того, пока ассистент работает только с ограниченным числом языков — в первую очередь Python, JavaScript, Go, Java. Поддержка C++, Rust и других языков находится в разработке.

Также нужно учитывать, что ассистент ещё не так хорошо оптимизирован под сложные архитектуры — например, в монорепозиториях с тысячами файлов он может «плыть» и подсказывать фрагменты из нерелевантных контекстов.

Зачем это нужно?

Инструменты вроде Yandex Code Assistant — не замена программистам, а усиление их продуктивности. Они снимают часть нагрузки с мозга, позволяют сосредоточиться на архитектуре и логике, а не на синтаксисе и механике. Для джуниоров это — способ учиться быстрее. Для мидлов — возможность сэкономить время. Для сеньоров — помощник в рутиных задачах.

Пока о Yandex Code Assistant известно немного. Возможно, по причине того, что он ещё развивается. Но уже сейчас понятно: у Яндекса появился инструмент, который при грамотной поддержке может занять нишу локального, «родного» Copilot’а — и быть не хуже.

Итог: Если Вы разработчик, работающий с русскоязычными командами, продуктами и API, — самое время попробовать этот инструмент в деле.

Обращаем ваше внимание, что данная статься не является рекламной, поэтому никаких ссылок на указанные сервисы мы не приводим. Если вас что то из этого заинтересовало, вы можете легко необходимую информацию с помощью поисковых систем.

Почему важно писать код экономно для природы. И как это сделать 🧩
It сквозь ИИ22 июня

Ставьте лайк, если понравилась статья. Подписывайтесь на наш канал. Спасибо!🙏