Использование GigaCode в деятельности IT -компаний

В статье представлено исследование, посвященное изучению возможностей и преимуществ GigaCode — ИИ-ассистента для разработчиков, созданного командой SberTech с целью оптимизации процессов разработки программного обеспечения. Проведен всесторонний анализ функциональных возможностей GigaCode, включая сравнение с аналогичными решениями, такими как GitHub Copilot и Amazon CodeWhisperer. Ключевые аспекты исследования включают: оценку влияния GigaCode на скорость разработки и качество кода; анализ возможностей интеграции с популярными IDE (VS Code, JetBrains, Android Studio) и облачными платформами; практические рекомендации по внедрению, включая предварительный аудит, пилотное тестирование и обучение персонала; оценку уникальных функций GigaCode, таких как поддержка множества языков, генерация кода по описанию, рефакторинг и автоматическое документирование. Результаты исследования подтверждают, что GigaCode способствует сокращению времени разработки, уменьшению количества ошибок и улучшению командного взаимодействия. Особое внимание уделено применению инструмента в образовательной сфере и бизнес-проектах. В работе подчеркивается потенциал GigaCode для дальнейшего развития и интеграции в корпоративные IT-экосистемы, а также отмечается необходимость его адаптации для решения нестандартных задач.

1. Абрамский М. М., Зарипова Э. Р., Михайлов А. И. О подходах к оценкам качества программного кода и производительности разработчика в условиях использования ИИ-ассистентов. В сб. материалов международного форума по математическому образованию (IFME’2024). Казань; 2024:257–263. URL: https://elibrary.ru/ebvbur

2. Стоянова О. В., Окусков И. С. Перспективные направления совершенствования процессов жизненного цикла разработки программного обеспечения. Прикладная информатика. 2025;20(116):79–96. DOI: 10.37791/2687–0649–2025–20–2–79–96

3. Третюхин М. И. Тенденции развития инструментальных средств совместной работы над программными проектами в условиях импортозамещения. В сб.: Цифровые инструменты для устойчивого развития экономики и образования. Орел; 2024:246–253. URL: https://elibrary.ru/wkakkw

4. Амирова Э. Ф., Кузнецов М. Г., Логинова И. М. Командная работа в системах контроля версий. В сб.: Развитие АПК и сельских территорий в условиях модернизации экономики. Казань; 2025:314–321. URL: https://elibrary.ru/mtdxeu

5. Патапова Ю. С. Генеративный искусственный интеллект в помощь учителю информатики. Образовательное пространство в информационную эпоху (EEIA‑2024). М.: 2024;967–973. URL: https://elibrary.ru/fvrsmh

6. Маркин Е. И., Зупарова В. В., Панфилова М. И. Разработка системы LMS с использованием больших языковых моделей для автоматизации проверки программных заданий. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2024;13(68):90–94. URL: https://elibrary.ru/lhibzc

7. Сазонов А. П. Использование ИИ в программировании. Universum: технические науки. 2024;3–1(120):46–52. DOI: 10.32743/UniTech.2024.120.3.17010