JetBrains тихо выпустила ThinkRail: агентная IDE, которая учится на вашем проекте
JetBrains тихо выпустила ThinkRail: агентная IDE, которая учится на вашем проекте
Пока все обсуждают очередной апдейт Claude Code или Codex, JetBrains без лишнего шума выложила на GitHub нечто любопытное — агентную среду разработки под названием ThinkRail. Звучит как ещё один «AI-редактор», но в деталях всё интереснее: здесь ставка не на автодополнение строки, а на то, чтобы агент знал ваш проект так же хорошо, как вы сами.
ThinkRail — это десктопное приложение и одновременно CLI, которые открывают один и тот же интерфейс в браузере. Построено всё вокруг открытого агента pi: JetBrains обернула его в богатый интерфейс, изолировала работу в отдельные воркспейсы и дала агенту «долговременную память» о проекте через граф спецификаций и переиспользуемые навыки.
Что внутри и почему это не «ещё один Cursor»
Ключевая идея — Spec-Driven Development. Проект представлен в виде дерева спецификаций, и агент видит не просто набор файлов, а структуру того, что вы строите. Всё это подкреплено навыками (skills), которые можно переиспользовать, и графом спецификаций, который накапливается по мере работы. Проще говоря: чем дольше вы пользуетесь инструментом, тем лучше он понимает именно ваш код, а не «код вообще».
Настройки тоже человеческие: интерфейс подхватывает системный язык или даёт выбрать из шести (русский в списке есть), темы оформления — тёмная, светлая, минимальная и контрастная, можно даже собрать свою из JSON-файла. Шрифты — Geist и JetBrains Mono из коробки, плюс любые системные. И да, в README прямо советуют: «скажите своему ИИ-агенту, чтобы он всё настроил за вас». Ирония, которую оценит любой, кто хоть раз правил конфиги руками.
Отдельная приятность — можно подключить собственные модели. Любой OpenAI-совместимый сервер подойдёт: LiteLLM, vLLM, Ollama, LM Studio, llama.cpp — или корпоративный шлюз. Аккаунтов у самого ThinkRail нет: вход через JetBrains AI или ваши собственные ключи. Для команд, которым важно держать данные в закрытом контуре, это большой плюс. Установка — одной командой curl в терминале, на Windows — через PowerShell. Подробности и полный список требований есть в README на GitHub.
📖 Кстати, больше новостей, гайдов и разборов для разработчиков мы собираем в нашей рубрике IT и разработка на сайте Lamvi.Art. Заходите почитать!
Что это значит
Мы наблюдаем, как крупные вендоры инструментов для разработки переходят от «умного автодополнения» к полноценным агентным средам с памятью о проекте. И это логично: по данным исследования, которое мы разбирали ранее, разработчики уже доверяют агентам не только написание кода, но и планирование задач, отладку, тесты и даже деплой. Если агент помнит контекст вашего проекта — он перестаёт быть универсальным помощником и становится частью команды.
Пока ThinkRail выглядит как эксперимент, но ставка на открытость (свой провайдер, свой сервер, свой контур) может оказаться именно тем, чего не хватало командам, которым зарубежные облачные агенты не подходят по соображениям безопасности.
📌 Чтобы не пропустить новые публикации, подписывайтесь там, где вам удобнее: Дзен или MAX.
💛 Если статья оказалась полезной, поддержите автора донатом.
Материал подготовлен на основе информации из открытых источников. Все права на исходные материалы принадлежат их авторам. Если вы являетесь правообладателем и возражаете против использования материала, либо обнаружили неточность или имеете иное мнение о фактах, изложенных в статье, — напишите нам по адресу info@lamvi.art. Мы всегда открыты к диалогу и внимательно рассмотрим ваше обращение.
