Comments 36
"Еще раз повторю — не теряйте время, изучайте ИИ‑кодинг" – разобраться с ЛЮБОЙ концепцией в рамках темы разработки с помощью нейроагента занимает от 2 минут до нескольких часов времени. Для этого не нужно получать отдельное образование или даже проходить какие-либо курсы. Это просто навык использования прикладного ПО. Зная это, какое конкретно конкурентное преимущество имеет разработчик, уже использующий нейросеть для генерации кода перед тем, кто ее не использует? Отсутствие необходимости потратить максимум день на то, чтобы влиться в эту тему?
Если серьезно говорить, то утверждение что разобраться с кодингом на ИИ за день, не совсем верно. Нужно сначала научиться обмазывать llm'ку harness'ом, изучить SDD, попрактиковаться в промтинге, узнать на практике как разрабатывает GPT, Clade или. DeepSeek с Qwen'ом. Как встроить ИИ агентов в пайплайн деплоя, ну в общем за день это точно не сделать. Согласны?
обмазывать llm'ку harness'ом
встроить ИИ агентов в пайплайн деплоя
это тоже непременно должно входить в понятие "ИИ-кодинг"?
У меня, например, проекты, которые по регламенту компании нельзя загружать в чужие ИИ-сервисы. Соответственно, я использую сейчас чатГПТ исключительно в тех местах, где мне нужно сгенерировать рутинный код, или где я застрял с решением.
Но вот ИИ-агент в процессе деплоя, с каких пор это стало не то чтобы общепринятым, но вообще нормальным?
Сколько времени это объективно занимает? 2 дня? Неделю? Я могу представить себе человека, который за неделю стал "AI-Augmented Solution Architect" и пошел писать инфцыганские статьи на Хабр, но не могу представить человека за неделю научившегося писать на C++ или освоившего администрирование Linux или хотя бы научившегося в полной мере делать сайты на WordPress с нуля. Почему человек с отрицательным количеством технических знаний, но считающий, что умеет "вайбкодить" должен вдруг стать ценнее специалиста с годами опыта в разработке, но игнорирующего возможность генерировать код?
Человек без технического опыта и знаний который вдруг стал вайбкодером не сможет стать ценнее разработчика без ии, а вот ваши коллеги, которые освоили C++ и Linux и плюс к этому используют ИИ агентов – очень ценные специалисты будут и смогут заменить 2-3 "классических" разработчиков.
Тема ИИ испорчена инфоцыганами, но это не значит, что тот кто использует ИИ агентов в разработке инфоцыган и имеет отрицательный тех. опыт
"плюс к этому используют ИИ агентов – очень ценные специалисты будут" - сейчас абсолютное большинство разработчиков используют нейроагентов или хотя бы просто чаты с LLM. В этом нет конкурентного преимущества, поскольку технология общедоступна и порог входа в нее крайне низкий.
В то же время я абсолютно не спорю, что с нейросетью код пишется быстрее и пробелы в знаниях также закрывать стало легче. Однако стоит учесть, что качество работы не измеряется количеством строк кода на выходе. Да и вообще скорость написания программы редко бывает узким местом в ее цикле жизни.
Идея замены трех разработчиков одним с нейросетью вообще утопична, хотя и выглядит привлекательно со стороны недалекого менеджера. Специалистов дублирующих друг друга нанимают в первую очередь, чтобы снизить риски выбывания одного или нескольких из них из процесса. Редко это связанно с тем, что нужно сделать за 1 месяц то, что делается 3 месяца.
К тому же найм дополнительных единиц персонала может наоборот растягивать сроки реализации сложного проекта, потому что нужно больше ресурсов тратить на синхронизацию и коммуникацию внутри команды. Другими словами: 300 человек, кинутых на проект, где работает 3, не выполнят его в 100 раз быстрее. Наоборот, слаженная работа такой команды вообще невозможна и снизит скорость до нуля.
"Тема ИИ испорчена инфоцыганами" - вы и есть инфоцыгане, поскольку пытаетесь продвинуть себя на модной перехайпленной теме, нанося вред всей индустрии.
Есть одна неприятная штука в нашей жизни - бизнесу (который платит деньги разработчикам) параллельно, как написан продукт "православным" классическим человеческим кодингом или с помощью ИИ, какие там паттерны и архитектура. Проект должен выйти быстро чтобы занять рынок, а если этого не произойдет, то денег не будет. Поэтому голосование рублем идет в пользу ИИ.
Но это я говорю про малый и средний бизнес. Крупные, серьезные компании разработчики конечно будут в основном кодить "руками" потому что стоимость ошибки очень высока. Хотя, там Майкрософт хотел всех разрабов на ИИ заменить) Но с этой компанией и так все понятно)
Через несколько лет, когда рынок смоет многих разрабов из-за ИИ, хардкорные спецы конечно будут на вес золота.
ну вы уже порекомендовали DeepSeek Harness, если спросить тот же DeepSeek, то он сразу выдает инструкции как и что подключить и настроить, а также дает пример пошаговой разработки с SDD.
Вот именно НАВЫК. Навык не приобретается за 2 часа. Это примерно как "разберусь с любым языком программирования за 2 дня". Синтаксис освоить не проблема, но синтаксис - это не навык на нём писать.
По моим ощущениям сильно зависит от базы. Кто-то и за неделю руку набьёт, а кто-то и вообще не научится, так как два слова осмысленно связать не может.
Некоторые советы мягко скажем странные. Не отрицая тенденцию, есть ряд задач, где использовании ИИ проблема.
Вариант раз закрытый контур - никакого выхода в инет нет, не было и не будет, локальные модели в целом можно использовать, но экономика "за" ручной труд.
Вариант два: за утечку информации "отвечаешь головой". Ну и как использовать все эти подписки? Использовать локальные модели, заодно купить парочку собственных ЦОД или как?
Вариант три: гарантированное переключение между сервисами. Вместо инженеров, которые сами умеют решать задачи, у нас спецалист+ИИ, через время ИИ - вырубили (сервис умер, санкции, блокировки, список можно продолжить). Вопрос как это специалист будет решать задачи с той же эффективностью?
С закрытым контуром да, проблемы если бюджета нет или он есть до 1 млн. руб. то это Qwen3.8 27B, как минимум рутину он на себя возьмет, если больше бюджет то и модель qwen помощнее и DeepSeek можно запустить. Не круть конечно, но уже что-то. Если сравнить человека с ИИ и без ии, это как ты едешь на машине (в случае с ИИ), и тут вырубили свет и ты стал пешеходом. Такие риски всегда есть, но не такие уж они частые
Чтобы не было утечек (например по 152-ФЗ) надо на выходе настраивать либо обратную токенизацию, либо просто резать чувствительные данные сервисы для этого есть
Чтобы не было утечек (например по 152-ФЗ) надо на выходе настраивать либо обратную токенизацию, либо просто резать чувствительные данные сервисы для этого есть(c)
А вот с этого места, если можно, поподробнее на примере, я просто до конца алгоритм не понимаю.
Про обратную токенизацию например можно здесь посмотреть https://github.com/Seigniterms/OPENAI-Privacy-Filter-Reversible-Tokenization#1
Для целей переноса рисков и раньше использовали субподрядчиков. Их не нужно кормить настоящими данными, можно дробить чтобы не собирали всю картинку, можно банкротить не теряя репутацию. Сейчас такой подрядчик за счёт ИИ агентов значительно дешевле и меньше.
Этот пост для разработчиков, которые еще скептически относятся к кодингу с ИИ агентами и не используют его.
Ну ясное дело, на тех кто уже попробовал и относится скептически подобный текст точно не подействует
Нейрослоп про нейрослоп
Инженер по миграции легаси с помощью ИИ
С легаси хороший был бы кейс, есть проект где надо переписать? В рамках эксперимента.
Конечно.
Вот такой кейс:
Знаешь, что оказалось самое ценное из тех 4 миллиардов токенов? Подтвердилось, что часть функционала просто гарантированно не используется и его можно больше не тащить. И нет, в логах этого не видно. Пришлось лопатить всю базу инцидентов и миграций за 10 лет
Легаси слишком прибито гвоздями к контексту. LLM тут как интересный инструмент, один из многих. Но не заменитель разработчика.
Хотя, в целом тут успешный случай использования LLM. В начале года был не успешный
Свой дать не могу.
Но если хочется потренироваться
FluxBB 1.5 (PHP, форум) Мёртв официально: сайт проекта умер в 2021, код застрял на PHP 7.3, основатель ушёл делать Flarum Около 20-30k строк процедурного PHP, ноль тестов, типичные шрамы эпохи: SQL конкатенацией, глобальное состояние, смесь логики и HTML в одних файлах. Домен понятный (форум: темы, посты, права), поэтому археология фокусируется на коде, а не на расшифровке бизнеса. Размер идеален: один человек может удержать весь проект в голове за неделю.
Тестов нет, зато можно отловить баги визуально.
Ну или говорите, какой стек хотите
Но лучше, конечно, что-то более ответственное. Там интереснее и больше денег
Отлично, пыха мой родной язык, пошел экспериментировать.
Да, проект подходящий
Доменные шрамы не в коде и не в головах, а в issue-трекере проекта. Его доменные шрамы это модерация: flood-контроль, права на редактирование чужих постов с таймаутом, баны по IP с маской, подписки. Правила простые, но их границы (модератор vs админ vs владелец поста в первые 5 минут) восстанавливаются только эксплуатацией.
Попробуй по гиту сделать ветку от старого состояния и исправить issue из трекера. Будет понятно, сможет LLM восстановить доменные шрамы или нет. Возможно, часть истории из трекера придётся прочитать глазами.
Хотя, этот проект мог попасть в обучающую выборку)
Ещё в начале года эту статью на хабре бы четвертовали вместе с автором. Определённый прогрес и принятие есть.
Прогресс действительно есть. Статья, в которой ноль технической информации, ноль фактов, конкретных примеров, доказательств, никаких новых мыслей, обсуждается в положительном ключе. У нас тут еще пока технический ресурс или уже платформа для личных блогов, где люди делятся впечатлениями и вайбом?
Типичная инфоцыганская статья. Бегите осваивайте ИИ, скоро останутся только LLM-операторы. Ну и "заходите в мою телегу" в конце, по классике.
специальность ИИ Психолог, он по Фрейду будет? полезной инфы в статье вообще нет , как впрочем думаю что разработчиков тоже нет которые вообще не пробовали нейронки
А Cursor, Windsurf и подобные решения даже не пробуйте.
Cursor один из тех,кто сделает так,как захочешь именно ты,по сравнению с другими ИИ.ИИ‑психолог такого нельзя допустить
Все современные модели (OpenAI ChatGPT, Anthropic Sonnet, Opus, DeepSeek, GLM, Kimi) программируют лучше и быстрее мидла‑разработчика, как минимум на уровне сеньёра и в некоторых случаях лучше
Голословное и сомнительное утверждение. Чтобы убедиться в обратном, достаточно написанный код одной модели отдать на ревью ей же самой в новой сессии. Или другой модели. А также провести ревью самому. Часто нужно провести много итераций ревью с внесением исправлений после каждой, одной-двух оказывается недостаточно. Конечно, речь о проектах, имеющих сколь-нибудь сложную логику и требования. Но вайбкодер такими мелочами, как проверка и ревью кода модели, конечно, вряд ли будет заниматься - он же доверяет ей как синьору)
Забудьте про IDE, не требуется она больше
Из той же оперы.
Если описать логику и требования перед разработкой с ИИ-агентом то обычно все нормально пишет, да во многих случаях избыточна конструкция, но в целом хорошо. Поэтому сейчас опытные люди вовсю используют SDD. Конечно приходится ревьювить и самому править, и в некоторых случаях это даже тормозит процесс. Но в среднем скорость разработки все таки выше с ИИ.
По IDE слишком вышло) Конечно она нужна, но в основном работа идет в консоли.
Как будто с людьми иначе. Особенно на стройке это проявляется в нашей, особенно, "культуре". Каждый "мастер" считает своим долгом обгадить работу предыдущего.
Дело не в отношении, а в конкретных багах, ошибках и недоработках, которые часто выявляются после ревью кода LLM - как человеческого ревью, так и ИИ-шного. В больших бэкенд-проектах модель не может за один раз в полной мере учесть все детали, требования и ограничения, особенно если их много. Лично мне приходится много исправлять (или просить исправить модель-ревьюера), потом опять отдавать на ревью, потом снова исправлять...
Коллеги спасибо за интерес к статье и за комментарии. Я понимаю тех кто наставил мне минус в карму и написал гневные комментарии. Понимаю негодование Ивана из первых комментов, он достиг только высот в разработке сайтов на Вордпрессе, сам все изучал, получал опыт, а тут из каждого утюга "Я сделал сайт за вечер не умея кодить". ИИ испорчена инфциганщиной (я не из их числа, у меня 16 лет ежедневного кодинга за спиной). Но нужно признать, что ИИ агенты, это уже зрелые инструменты для кодинга. При чем некоторые ученые утверждают, что этот инструмент обладает субъектностью, и это надо учитывать при его использовании. Например если подбодрить агента и сказать типа "я в тебя верю, мы справимся", то эффективность выполнения задачи вырастает на 10-15%. Вобщем всем добра.
Сомневаюсь что в профессиях ближайшего будущего будет слово RAG, это же реализация. Скорее какой нибудь Ontology Engineer, который будет базу знаний компании обслуживать, гипотезы для принятия решений по ней строить и в задачи для агентов экспортировать. Инфопомойка из тысяч документов, всяких Конфлуенс и Джир станет дорогим удовольствием
Мой годовой опыт в разработке с ИИ агентами и главные выводы