Поделиться
Андрей Слекеничс, «Сбертех»: Среды разработки становятся интеллектуальными платформами
После 2022 г. российские технологические компании начали активнее переходить на инструменты разработки с открытым исходным кодом: среды разработки, репозитории, сборочные конвейеры. «Сбер» пошёл дальше и разработал GigaIDE — интегрированную среду разработки, созданную как альтернативу коммерческим продуктам ушедших вендоров и интегрированную с GigaCode и набором ИИ-расширений. В 2025 г. бесплатная версия GigaIDE была скачана 165 тыс. раз. Кроме того, в ряде регионов России в 2026 г. GigaIDE была включена в перечень ПО, используемого для сдачи ЕГЭ по информатике. CNews поговорил с директором по технологиям «Сбертеха», владельцем продукта GigaIDE Андреем Слекеничсом, который отвечает за технологическую архитектуру, дорожную карту продукта и ключевые направления развития GigaIDE, о том, как меняются интегрированные среды разработки, какую роль в них играют ИИ-агенты и как развивается продукт.
CNews: Андрей, расскажите в нескольких словах для наших читателей, что вообще такое GigaIDE.
Андрей Слекеничс: Стоит, наверное, начать с того, что GigaIDE — это интегрированная среда разработки (прим. — IDE) от «Сбера», предназначенная для профессиональных разработчиков на языках Java, Kotlin, Python, Java Script, Type Script. GigaIDE начиналась как ответ на конкретный вызов импортозамещения, но сейчас это уже самостоятельный продукт с широкой аудиторией. В 2025 году бесплатная версия была скачана 165 тыс. раз, а в 2026 году GIGA IDE была включена в перечень ПО, используемого для сдачи ЕГЭ по информатике в ряде регионов России. Для меня это важный показатель того, что продукт вышел за рамки внутреннего инструмента и стал частью более широкой технологической и образовательной инфраструктуры.
CNews: Андрей, чем новые версии GigaIDE отличаются от предыдущих?
Андрей Слекеничс: В первую очередь, количеством доступных инструментов в коммерческой версии и количеством поддерживаемых фреймворков. Если ранее дистрибутив GigaIDE был скорее ориентирован на Java и разработку бизнес-логики серверных компонент, а разработчикам на других языках надо было настраивать среду, то начиная с версии 2025.2.1 GigaIDE PRO предоставляет единый сценарий старта и выравнивает доступные инструменты под языки и фреймворки конечно пользователя.
CNews: Что отличает GigaIDE от других IDE? Насколько вообще современные IDE похожи друг на друга?
Андрей Слекеничс: Кажется, что для IDE сейчас есть два тренда развития. Один начался лет 10 назад, и он связан с параллельной поддержкой нескольких языков разработки, позволяя создавать ПО сразу на нескольких языках, выбирая фреймворки и синтаксисы наименее трудозатратные для решения конкретной задачи. Второй тренд возник несколько лет назад и связан с обеспечением максимального удобства и возможностей для интеграции ИИ-помощников и агентов в разработку. GigaIDE находится на пересечении двух трендов — с одной стороны, это действительно мультиязычный инструмент разработки, с другой, магазин расширений уже содержит набор ИИ-помощников, а также документацию и примеры того, как пользователи самостоятельно могут создавать новые инструменты.
CNews: Какие языки разработки уже сейчас поддерживает GigaIDE?
Андрей Слекеничс: Наверное, правильно будет сформулировать вопрос: какие группы языков поддерживает GigaIDE. По разным причинам когда-то простые в изучении языки разрослись в огромные семейства, предоставляя разнообразный синтаксис и возможности, работу с которым и должна поддерживать IDE. Первое семейство языков — это JVM-языки: Java, Kotlin, Scala и Groovy. Здесь главная проблема с точки зрения IDE, которая решена в GigaIDE — это поддержка огромного количества фреймворков, часть из которых включает собственные языки, включая шаблонные, как JSF, JSP, JEL, SEL, FTL, AOL и т.д. Эта группа языков была крайне популярна у нас в стране последние 20 лет, и у компаний накопилось огромное количество ПО, разработанного на JVM-языках, где поддержка всех унаследованных фреймворков принципиальна для эффективной поддержки бизнеса.
Конечно, деление приложений на пользовательскую и серверную части, к стеку JVM-языков добавляет потребность в поддержке разработки на том, что 20 лет назада называлось JavaScript, а сейчас это сново целое семейство синтаксисов, например, как JS, TS, JSX, TSX с множеством дополнительных фреймворков.
Ну, и конечно, Python, который сам по себе развивается по двум трекам. Один трек — разработка бизнес-приложений, второй трек — алгоритмов машинного обучения. Каждый такой трек — своя экосистема фреймворков и дополнительных инструментов.
CNews: Насколько важно сегодня наличие инструментов работы с базами данных внутри среды разработки и какие возможности здесь реализованы в GigaIDE?
Андрей Слекеничс: Вы абсолютно правы в своей оценке важности инструментов работы с БД непосредственно в интегрированных средах разработки. Мы, в первую очередь, решали задачу поддержки Entity-Relation фреймворков, предоставляя инструменты отладки запросов в IDE. Сейчас мы уже приближаемся к уровню, когда GigaIDE можно будет рассматривать как инструмент для администрирования баз данных, в том числе, инженерами по внедрению и сопровождению.
CNews: Можно ли говорить о том, что современная среда разработки становится инструментом для разных участников команды?
Андрей Слекеничс: Да. Действительно, такой тренд есть. Фактически, это воплощение подходов «архитектура как код», «инфраструктура как код» и «документация как код» в виде конкретных инструментов. Мы уже говорили о наличии в GigaIDE инструментов для администрирования баз данных и задач внедрения-сопровождения. Также мы развиваем инструменты для автоматизации тестирования, а для работы участников команды с другими ролями соответствующие инструменты можно найти в магазине расширений GigaIDE. Например, это инструменты для работы с Docker, удаленными файловыми источниками или серверами приложений, такими как WildFly. Кстати, в магазине расширений мы собираем расширения с открытым исходным кодом, которые раньше можно было найти на аналогичном ресурсе компании JetBrains, пока она не ушла из РФ.
CNews: В этих всех языках, фреймворках и других аббревиатурах легко потеряться и пользователи должны тратить много времени на настройку работы. Сложно ли настроить такой комбайн для работы в проекте?
Андрей Слекеничс: Да. Параллельная работа с большим количеством инструментов требует времени на настройку и, что еще хуже, потребляет множество ресурсов на стороне автоматизированного рабочего места пользователя. Но только не в GigaIDE, где мы научились подключать нужные инструменты и отключать ненужные в разрезе отдельных проектов, создавая каждый раз максимально инструментализированные, но минимально нагруженное рабочие окружения.
CNews: Насколько GigaIDE является зрелой для массового применения не профессиональными пользователями?
Андрей Слекеничс: Для нас важным сигналом зрелости стало как раз то, что GigaIDE начала использоваться за пределами корпоративной разработки. В 2026 году в ряде регионов России она была включена в перечень программного обеспечения, используемого для сдачи ЕГЭ по информатике. Это означает, что продукт оказался применим не только в профессиональной разработке, но и в образовательной среде, где особенно важны стабильность, доступность и воспроизводимость пользовательского опыта.
CNews: Какую роль в GigaIDE играют инструменты на основе искусственного интеллекта?
Андрей Слекеничс: Для начала здесь можно снова вспомнить, что GigaIDE развивается на основе проекта с открытым исходным кодом JB Idea Community. А значит, любые инструменты, включая ИИ-инструменты, совместимые с JB Idea Community, будут совместимы с GigaIDE. Следующий ключевой инструмент в линейке уже продуктов GIGA — это GigaCode. Это многофункциональный ИИ-помощник с чатом и агентским режимом. Далее, набор специализированных ИИ-плагинов, каждый из которых решает какую-то одну задачу обслуживания кода, но сразу для всей кодовой базы проекта.
CNews: Зачем понадобилось такое деление и такая широкая линейка агентов?
Андрей Слекеничс: Дело в том, что активность разработчика можно поделить на два сильно отличающихся типа активности. Первый тип — это прямое создание инкремента функционала — непосредственно, разработка, когда разработчик или агент с участием разработчика транслирует функциональные требования в программный код. Он создает сильно связанный контекст и активно модифицирует одну или несколько областей проекта. Эта задача хорошо решается с использованием GigaCode, а агентский режим позволяет перекладывать максимум работы на ИИ.
В то же время, в разработке существует второй блок задач — это задачи обслуживания кода. Сюда относят рефакторинг, создание автоматических тестов, управлением логированием и много других задач, где каждая решается всего один раз за релиз, но по всему скоупу проекта с учетом выполненного инкремента. Каждая из этих задач требует отдельного набора инструментов, свой пользовательский сценарий, который эффективно изолировать в форме отдельного плагина.
CNews: Какие вы сейчас определяете приоритеты в развитии GigaIDE?
Андрей Слекеничс: Ближайшие шесть месяцев мы больше ориентированы на то, чтобы развивать инструменты вглубь, то есть реализовать больше функций для групп языков программирования, которые мы обсуждали выше, чтобы улучшить опыт наших текущих пользователей. В конце года мы, конечно, переключимся на поддержку новых языков разработки и начнем новый цикл разработки вширь.
Кстати, мы регулярно публикуем релизные заметки по новым функциям в корпоративном блоке «Сбера» на «Хабре».
CNews: Вы несколько лет строите инструменты для разработчиков и видите индустрию изнутри. Как, по-вашему, изменится роль IDE через пять лет с распространением ИИ-агентов?
Андрей Слекеничс: Для нас принципиально, что IDE будущего должна стать не только редактором, но и средой оркестрации ИИ-агентов. Именно поэтому мы уже сейчас проектируем интерфейс и архитектуру GigaIDE с учетом сценариев, в которых разработчик ставит задачи агентам, контролирует их выполнение и принимает решения по результату. Уже сейчас агентский режим в GigaCode позволяет перекладывать на ИИ целые блоки работы: рефакторинг, генерацию тестов, обслуживанием кода проекта. Следующий шаг — агенты, которые работают самостоятельно, пока пользователь занимается архитектурными решениями и детализацией фич.
Короткая ссылка
