Augment Code
Augment Code — это платформа для разработчиков на основе ИИ, созданная для профессиональных инженеров-программистов и больших кодовых баз, оснащенная лучшим в отрасли Context Engine, который поддерживает актуальное понимание всего вашего стека для предоставления превосходного кода с помощью ИИ-агентов, завершения кода и интеллектуальной проверки кода.
https://www.augmentcode.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/04/2026
Что такое Augment Code
Augment Code — это комплексный ИИ-помощник для кодирования, разработанный специально для профессиональных инженеров-программистов, работающих с большими и сложными кодовыми базами. В отличие от других инструментов ИИ для кодирования, которые полагаются исключительно на одни и те же языковые модели, Augment Code отличается своей запатентованной Context Engine, которая поддерживает глубокое и актуальное понимание всего вашего технологического стека, включая код, зависимости, архитектуру и историю. Augment Code, доступный в виде расширений для VS Code и JetBrains IDE, а также в виде мощного инструмента CLI, легко интегрируется в существующие рабочие процессы разработчиков. Платформе доверяют инженерные команды в крупных компаниях, включая MongoDB, Spotify, Webflow и Crypto.com, и она продемонстрировала превосходную производительность на отраслевых тестах, заняв 1-е место в таблице лидеров SWE-Bench Pro с показателем успешности 51,80%.
Ключевые особенности Augment Code
Augment Code - это платформа для разработчиков на базе искусственного интеллекта, созданная специально для профессиональных инженеров-программистов, работающих с большими и сложными кодовыми базами. Она оснащена лучшим в отрасли Context Engine, который поддерживает актуальное понимание всей кодовой базы, включая код, зависимости, архитектуру и историю, с контекстным окном в 200 000 токенов. Платформа предлагает AI-агентов, которые работают в IDE (VS Code и JetBrains), CLI и рабочих процессах проверки кода, предоставляя такие функции, как автономные многофайловые изменения, интеллектуальное завершение кода, запросы к кодовой базе на основе чата и проактивные предложения \"Next Edit\". Augment интегрируется с GitHub, Jira, Confluence и Slack, поддерживает несколько моделей AI, включая Claude Sonnet 4/4.5 и GPT-5, и поддерживает безопасность корпоративного уровня с сертификатами SOC 2 Type II и ISO 42001.
Context Engine с окном в 200K токенов: Поддерживает всестороннее, живое понимание всей кодовой базы, включая архитектуру, зависимости, устаревший код и историю изменений, что обеспечивает более точную и контекстно-зависимую генерацию кода по сравнению с конкурентами с меньшими контекстными окнами.
Автономные IDE-агенты: AI-агенты, которые автономно обрабатывают сложные многофайловые изменения кода со списками задач для многоэтапной работы, автоматической памятью между сеансами и пошаговыми инструкциями для рефакторинга, обновления зависимостей и обновления схем.
Проактивные предложения Next Edit: Предвосхищает волновой эффект изменений кода и автоматически предлагает необходимые последующие изменения в других файлах, отслеживая прогресс между сеансами, не требуя повторного запроса на каждом шагу.
Проверка кода на основе искусственного интеллекта: Предоставляет встроенные комментарии в запросах на включение GitHub с полным контекстом кодовой базы, выявляя критические ошибки с высокой точностью и полнотой и предлагая исправления в один клик непосредственно в IDE.
Рабочее пространство Intent: Согласованная среда разработки, в которой несколько агентов работают вместе над задачами, спецификации остаются активными и развиваются вместе с проектом, а работа происходит в изолированных средах с действующими спецификациями.
Интеграция CLI (Auggie): Полнофункциональная интеграция терминала, предоставляющая тот же Context Engine и мощные агенты для рабочих процессов командной строки, с персонализированными предложениями подсказок и интеграцией оболочки для инженеров, которые предпочитают разработку на основе терминала.
Варианты использования Augment Code
Масштабная реструктуризация кодовой базы: Корпоративные команды, работающие с массивными и сложными кодовыми базами (например, Elasticsearch с 3,6 млн строк кода Java), могут использовать Augment для выполнения комплексных рефакторингов, обновлений зависимостей и миграций схем с согласованными изменениями в нескольких файлах и репозиториях.
Адаптация разработчиков и передача знаний: Новые разработчики, присоединяющиеся к командам, могут быстро освоиться, используя функцию чата, чтобы задавать вопросы о логике аутентификации, зависимостях кода и архитектурных шаблонах, ускоряя адаптацию в крупных корпоративных средах.
Разработка между репозиториями: Команды, управляющие несколькими связанными репозиториями, могут реорганизовывать общие библиотеки и автоматически обновлять всех нижестоящих потребителей в одном сеансе, при этом агент понимает межрепозиторные зависимости и поддерживает синхронизацию изменений.
Реализация от дизайна к коду: Команды разработчиков продуктов могут вставлять скриншоты, макеты или файлы Figma, и агент интерпретирует визуальный контекст для преобразования дизайнов в готовый к производству код, который соответствует существующим шаблонам и архитектуре проекта.
Разработка в регулируемой отрасли: Компании в сфере здравоохранения, финансов и других регулируемых секторах могут использовать сертификаты Augment SOC 2 Type II и ISO 42001 с возможностью развертывания в частном облаке или в изолированной среде, сохраняя при этом качество кода и соответствие требованиям.
Обеспечение качества запросов на включение: Команды разработчиков могут автоматизировать процессы проверки кода с помощью проверок на основе искусственного интеллекта, которые предоставляют отзывы на уровне старшего инженера, выявляя критические ошибки и крайние случаи до слияния, интегрированные непосредственно в рабочие процессы GitHub.
Преимущества
Превосходное понимание контекста с емкостью 200 000 токенов, значительно превосходящее конкурентов, таких как GitHub Copilot (64 тыс. токенов)
Надежные функции безопасности и соответствия требованиям, включая сертификаты SOC 2 Type II, ISO 42001 и политики, запрещающие обучение на коде пользователя (в отличие от некоторых конкурентов)
Готовое к производству качество кода с проверенными тестами, показывающими рейтинг № 1 на HumanEval (65,4%) и высокую производительность на SWE-Bench Pro (51,80%)
Комплексная многоплатформенная поддержка, включая VS Code, JetBrains, CLI, Slack и интеграцию GitHub с единообразным опытом работы во всех инструментах
Недостатки
Более высокая цена по сравнению с некоторыми конкурентами, платные планы начинаются от 50 долларов в месяц за 600 сообщений и ограниченный бесплатный уровень (50 сообщений в месяц)
Ограниченная поддержка изображений и возможности веб-поиска, о которых сообщают пользователи, хотя поддержка изображений, как сообщается, скоро появится
Может быть чрезмерным для небольших проектов или отдельных разработчиков, работающих над простыми кодовыми базами, поскольку он специально создан для больших и сложных корпоративных сред
Требуется процесс синхронизации/индексации кодовых баз, который может занять время для очень больших репозиториев
Как использовать Augment Code
1. Установите Augment Code: Загрузите и установите расширение Augment Code для предпочитаемой вами IDE. Доступно для VS Code (из Visual Studio Marketplace), JetBrains IDE (из JetBrains Plugin Marketplace) или Vim. Вы также можете установить инструмент CLI для использования в терминале.
2. Войдите в Augment: После установки войдите в сервис Augment, используя свои учетные данные. Для VS Code/JetBrains это делается через интерфейс расширения. Для CLI используйте команду 'auggie signin' или ':Augment signin' в Vim.
3. Настройте папки рабочей области: Сообщите Augment о своем проекте, добавив папки рабочей области в файл конфигурации. Это помогает Context Engine Augment лучше понимать вашу кодовую базу, индексируя всю структуру вашего проекта, зависимости и архитектуру. Используйте абсолютные пути или пути относительно вашего домашнего каталога (~).
4. Используйте завершение кода: Откройте исходный файл в своем проекте и начните печатать. Augment предоставит контекстно-зависимые завершения кода на основе вашей кодовой базы. Нажмите Tab, чтобы принять предложение, или продолжайте печатать, чтобы уточнить предложения. Завершения понимают шаблоны и соглашения вашего проекта.
5. Общайтесь с агентом Augment: Используйте функцию чата, чтобы задавать вопросы о своей кодовой базе или запрашивать конкретные изменения. В VS Code/JetBrains нажмите Cmd/Ctrl+I, чтобы открыть чат. В CLI используйте команду 'auggie' или ':Augment chat' в Vim. Опишите, что вы хотите, простым языком, например, 'Добавьте поддержку темного режима в приложение'.
6. Используйте команду /specify для сложных задач: Для более крупных функций используйте команду /specify, чтобы создать подробную техническую спецификацию. Пример: 'auggie /specify "Добавьте поддержку темного режима в приложение с сохранением пользовательских настроек в локальном хранилище"'. Augment превратит ваше описание на простом языке в структурированную спецификацию.
7. Позвольте агентам выполнять многоэтапные задачи: Агенты Augment могут автономно решать сложные задачи редактирования нескольких файлов. Они используют списки задач, чтобы разбить сложную работу на этапы, поддерживают автоматическую память между сеансами и координируют работу нескольких агентов для параллельной работы. Просмотрите предложенные изменения в представлении diff перед принятием.
8. Используйте Intent для скоординированной разработки: Для пользователей macOS используйте Augment Intent — настольное приложение, в котором несколько агентов координируют задачи, спецификации остаются активными, а работа происходит в изолированных средах. Агенты работают параллельно над различными аспектами вашей функции, сохраняя при этом согласованность.
9. Включите интеграцию Code Review: Установите Augment Code Review для GitHub, чтобы получать проверки кода на основе ИИ для запросов на включение изменений. Augment предоставит встроенные комментарии с полным контекстом кодовой базы, выявляя критические ошибки и предлагая улучшения. Исправления в один клик можно применить непосредственно в вашей IDE.
10. Используйте CLI для рабочих процессов в терминале: Для рабочих процессов командной строки используйте 'auggie' в своем терминале. Он предоставляет тот же Context Engine и агентов, что и расширения IDE. Используйте 'auggie --print "ваша задача"' для автоматизации или интерактивный режим для помощи в кодировании в режиме беседы.
11. Просмотрите и примените изменения: Когда Augment предлагает изменения кода, внимательно просмотрите их в представлении diff. Изменения будут контекстно-зависимыми и соответствовать стилю вашей кодовой базы. Нажмите 'Применить' или нажмите сочетание клавиш принятия, чтобы объединить изменения в свой код. Augment создает новые вкладки для крупных рефакторингов.
12. Используйте постоянную память: Агенты Augment поддерживают автоматическую память между сеансами, понимая архитектуру вашего проекта, ваши предпочтения и предыдущие разговоры. Это позволяет получать более контекстные и релевантные предложения с течением времени без повторения контекста.
Часто задаваемые вопросы о Augment Code
Augment Code - это платформа для разработчиков на базе искусственного интеллекта, которая помогает понимать код, отлаживать проблемы и быстрее выпускать продукты. Ее особенностью является Context Engine, который обеспечивает актуальное понимание всего вашего стека: кода, зависимостей, архитектуры и истории. В то время как все инструменты для кодирования с использованием ИИ используют одни и те же модели, Context Engine от Augment обеспечивает превосходное качество кода благодаря глубокому пониманию вашей кодовой базы.
Видео Augment Code
Популярные статьи
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
OpenAI закрывает приложение Sora: что ждет будущее генерации AI-видео в 2026 году
Mar 25, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на Augment Code
Gait
Gait — это инструмент для сотрудничества, который интегрирует генерацию кода с поддержкой ИИ с системой контроля версий, позволяя командам эффективно отслеживать, понимать и делиться контекстом кода, сгенерированного ИИ.
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Cart.ai
Cart.ai — это платформа на основе ИИ, предоставляющая комплексные решения для автоматизации бизнеса, включая программирование, управление отношениями с клиентами, редактирование видео, настройку электронной коммерции и разработку пользовательских решений на основе ИИ с поддержкой 24/7.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Augment Code
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode — это расширение редактора исходного кода Xcode, которое интегрирует GitHub Copilot, Codeium и ChatGPT для предоставления предложений по коду на основе искусственного интеллекта, чат-помощи и функциональности prompt-to-code в Xcode.
BrowserAI
BrowserAI — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать локальные большие языковые модели (LLM) непосредственно в веб-браузерах с ускорением WebGPU, предлагая возможности ИИ, ориентированные на конфиденциальность, без необходимости в серверной инфраструктуре.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI - это легкий агент для кодирования с открытым исходным кодом, который работает в вашем терминале, позволяя разработчикам переводить естественный язык в выполнение кода, обеспечивая при этом рассуждения на уровне ChatGPT с возможностью запуска кода, манипулирования файлами и итерации под контролем версий.