Comments 28
V0 от Versal
от Vercel, тот жде самый, что и в третьем пункте и который сделал Next.js и shadcn
И мне лично пока не удалось с помощью всех этих инструментов сверстать пользовательский интерфейс разработанный в Figma в Next.js, с компонентами, тестами, мок-данными и сторибуком, как в реальном проекте разработки и так, чтобы код был поддерживаемым.
При этом интерфейс не самый сложный, много элементов вроде полей ввода, календари, слоты и т.п. Описаны требования к продукту, к элементам пользовательского интерфейса есть комментарии.
Однако контекста моделей агентов явно не хватает для того, чтобы одновременно охватить и правила разработки и требования к продукту и архитектуру системы и согласованность с другими компонентами.
В общем далеко еще до промышленного применения, когда это станет реальностью и станет ли загадывать не берусь.
А вот я не согласен, оно слишком быстро развивается. Я бы даже сказал чрезвычайно быстро. А что до поддержки кода - тут согласен. На текущем этапе о ней говорить рано. Но скоро, очень скоро изменится)
Но скоро, очень скоро изменится)
Каждый раз задаю этот вопрос апологетам идеи того что ИИ вот-вот все сможет:
- а на чем основано данное предположение?
Является ли наличие тренда в данный момент гарантией того, что тренд сохранится? На каком основании такие выводы? Ну кроме громких заявлений создателей ии. Наоборот, при линейном росте моделей в данный момент, прирост производительности и качества далеко не линейный, более того, он стремительно замедляется.
Сразу же вспоминается старый анекдот:
Мой сын при рождении весил 3кг, через пол года он весил уже шесть. Несложно посчитать что к 18 годам мой крепыш будет весить 206 158 430 208 кг
Предположение основано на наблюдениях за рынком:
1) я уже встречаю кейсы в реальных секторах экономики. Товарищ делает ии агентов для ЧПУ, потому что в ЧПУ есть конечный и ограниченный набор инструкций, на которых можно обучить модель.
2) я наблюдаю за нейронками. Не с точки зрения текст написать или исследовать что-то в сети, а сам регулярно использую v0 и различные нейронки через MCP/Курсор. И вижу прогресс в решении задач и то как меняется подход в решении. Если v0 еще пару месяцев назад не умел даже в простые базы и писал апп, то сейчас структура проектов становится сложнее.
И эта машина только набирает обороты. На подходе Maus, если не пустышка, то должке стать революционным продуктом который может поменять правила игры. В общем глубже в рынок надо глянуть)
основано на наблюдениях за рынком
206 158 430 208 кг основано на наблюдениях за ребенком)
Ну это как кормить и если выстраивать в линию) Я же не говорю что тут развитие будет линейно. Но уже совершенно точно можно сказать что генеративные ии для видео/фото контента ушли в далекие дали и многие профессионалы это подтвердят)
Но уже совершенно точно можно сказать что генеративные ии для видео/фото контента ушли в далекие дали и многие профессионалы это подтвердят)
Внедрял использование миджорни в дизайнерском отделе издательства. Суперская штука, но когда в реальной работе используешь на реальных задачах с жестким ТЗ отлично видишь реальные ограничения. Есть тупо вещи, которые невозможно сгенерировать. Проблемы с консистентностью так и не решились за два года, создавать одного и того же персонажа с высокой детализацией не получается(доспех у условного рыцаря постоянно меняет свой вид, геральдика меняется итд).
Да, с точки зрения обывателя который генерирует всякое для потехи, кажется что все уже работает как надо. На деле же, ограничений КУЧА и пока никакого света в конце тоннеля не видать
Видео пробовал буквально в этом месяце генерировать. Попробовал 5 или 6 моделей топовых, везде одна и так же проблема, которая, впрочем, весьма похожа на описанное выше с генерацией картинок - если нужно сгенерировать какой-то отдельный футажик, как например делают в рекламных видео тех же моделей - то это просто бомба. Но как только тебе нужно генерировать что-то конкретно описанное заказчиком по конкретному ТЗ, то тут просто никаких вариантов, оно так не работает
С ГПТ моделями работаю каждый день, как и любой уважающий себя разработчик. По поводу того что "ИИ НАС ЗАМЕНЮТ" и "Я НАПИСАЛ ПРИЛОЖЕНИЕ НЕ УМЕЯ КОДИТЬ" могу только похихикать. Практически не одна рабочая задача не решается нейронками. И не нужно мне тут рассказывать про то что это скилл ишью - как только ты делаешь любой шаг в сторону от стандартного круда, она начинает такие вещи тебе предлагать, что диву даешься. Не спорю, в каких-то конкретных мелких задачах результат превосходный, но глобально, пока, нет даже предпосылок к тому, чтобы на нее можно было перевесить какую-то значимую часть работы.
Так что я все ещё весьма скептически отношусь ко всем заявлениям общественности по поводу того, что ИИ вот вот заменит 2/3 профессий.
Какие интересные у вас наблюдения. Распространенный взгляд другой - при сохранении размера моделей их качество растёт с каждым месяцем.
А что если у вас просто стадия отрицания?
Все так, на данный момент ИИ очередной надуваемый пузырь для привлечения инвестиций) Деньги проедены корпорациями на развитие, а жить привыкли красиво, нужны новые, все просто) Своего рода лоховоз, МММ от IT. Хотя определенные успехи есть конечно в этом направлении, но на много порядков меньше, чем пытаются представить
Все боятся, что AI будет отнимать у нас работу, но по факту появляется всё больше новых специальностей: Prompt Engineer, теперь ещё и Product Engineer :D
Про промпт инженеров скорее разовая акция была. Но с точки зрения бизнеса, уже давно есть запрос на «универсального солдата» который продукт толкнет от гипотезы до mvp с минимальными затратами. Продакт инженер это скорее бизнесовый чувак с техническими навыками. А промпт инженер кто?)
Я согласен с тем, что это была разовая акция, но это не отменяет факта того, что запрос такой был (возможно даже остаётся и сейчас). Я не знаю кто такой промпт инженер, просто слышал, что такие где-то требовались, догадываюсь, что это мастера на все модельки :)
А вот насчёт толкнуть от гипотезы до MVP идея норм, но всё равно нужны технические компетенции, чтобы принимать решение о том, что "вот это решение норм", "а вот это не норм", даже не смотря на то, что с виду всё, вроде бы, работает как надо и выглядит хорошо. Может быть много скрытых багов и проблем логики, проблем архитектуры (даже на стадии MVP). Похоже на историю с "фигак-фигак и в продакшен".
Возможно у меня искажённое представление о жизненном цикле MVP т.к. в моей практике (в нашей компании) после того как делается MVP у всех начинает гореть задница и после MVP не начинается разработка чего-то более-менее удобного в поддержке и развитии, а развивается то, что есть, в стиле MVP дальше, т.к. всем надо ВСЁ и СРАЗУ, а времени на подумать не хватает. Как говорится в одном старом анекдоте, "х**и тут думать, прыгать надо". В итоге мы приходим к тому, что первоначальная цель (проверка гипотезы) становится ближе, а вот хорошо спроектированный продукт дальше, должен быть какой-то баланс, либо изначальное осознание, что с очень высокой вероятностью после проверки гипотезы нужно будет строить что-то другое рядом, а не развивать то, что получилось на коленке.
Ну что такое MVP? Минимально-жизнеспособная версия продукта, которая умеет делать строго что-то одно. И не нужно ее пытаться развивать в продукт. MVP прошли, окей, выкинули, начали строить нормально, я это лично прохожу на своем стартапе Сусанин (susaninapp.ru). Мы сделали MVP, но достаточно жирный. Затем переписали с нуля под архитектуру и прочие требы "на вырост". Но согласись, с точки зрения здравого смысла, гораздо приятнее работать над продуктом по которому уже есть обратная связь, есть понимание что нужно что не нужно, ну и прочие прелести "подтвержденной" гипотезы) Опять же, я не рассматриваю встраивание вабкодинга в большие процессы и сервисы, но вот для небольших запусков отдельного функционала - вполне себе)
Быстрое создание MVP - крутая тема, особенно для небольших команд и пет-проектов, когда разработчик является визионером продукта. Но перед созданием MVP нужно ведь провести анализ рынка, сформировать требования и видение продукта. Сможет ли инженер, обладающий более логическим, техническим сладом ума, взять на себя эти функции? Вспоминая слова Алана Купера, мосты проектируют одни люди, а собирают — другие.
Продуктовый инженер - это владелец продукта, который дополнительно умеет собирать прототипы?
Теперь для того, чтобы стать разработчиком, нужно превзойти ИИ-инструменты и пройти конкурентный отбор на вакансию. Это минимум
Подскажите, а вам не попадался толковый инструмент, чтобы в режиме vibe-кодинга собрать мобильное приложение?
Оууу ,.. полегче
Слишком большие авансы на данном этапе
Ну я сейчас так и использую. Создаю именно прототипы, которые проверяю на отдельных пользователей. В части ML историй заходит отлично. Например, показать партнёрам, которые строят нам маршруты для курьеров, что на время вручения следующего заказа существенно влияет этаж на точке старта и в точке финиша. Модель, которая считает перемещения курьера и пострренная за несколько дней "на коленке" даёт погрешность в 3.2 раза меньше, чем маршрутизатор от яндекс. Без всякого знания карт. На выходе идеи с цифрами и прототипами. Это смело отдаётся в разработку командам.
Или сделать "волшебный" стеллаж. Когда курьер или покупатель подходит к стеоажам, то полка с его заказом подсвечивается + система проверяет корректность взятия заказа.
Это те кейсы, в корорых LLM зашла идеально замаоследние 5 месяцев. Но где то не работает совсем. Например, использование mqtt для прокидывания событий с бэка на фронт мобильного приложения. Основные риски с авторизацией и CD LLM никак не пояснила, а только ввела в заблуждение.
В общем, применение LLM заходит примерно для 20% продуктовых гипотез, агенты позволяют быстрее анализировать данные, но пока не согласованы с безопасниками. И да, такой продакт должен уметь и в ML и в пролаинутый SQL и в JS и в архитектуру. И быстро разбираться в том, с чем раньше не сталкивался.
И вайпкодинг не работает. Приходится читать и просить переписывать. Изменять структуры двнных и алгоритмы, грамотно управлять котекстом. Дли меня это просто большой ускоритель по созданию MVP и прототипов.
Когда модели научат генерировать ответ не одним нейроном, а хотя бы двумя, лёд с мертвой точки сдвинется в сторону, один думает, другой выполняет. Но пока один думает и он же выполняет, нужно чтоб мысль первого нейрона, превратилась в супер детализированный ответ, размером с полноценное приложение.
А дальше, по этому ответу, писался код, скажем за несколько миллионов токенов, привет кнопке "Resume в Cursor"
Грубо говоря, сегодня код пишется теоретически, хотя и опирается на уже существующие практики и знания, все потому что нет того самого "нейрона дирижёра" которому "наплевать на мой контекст, вопросы или утверждения неопытного"
Этот тот нейрон, который не будет нечего писать, пока не соберёт всю информацию для того, чтоб можно было начать, и закончить, после получения исчерпывающей информации. И сегодня этого не происходит. На простой ввод "создай мне..." Поголовно все нейронки, начинают глупо что-то писать, но это не панацея, все так и было задумано. Но процесс создания ответа, и сбора информации, надо пересмотреть однозначно.
Не думаю, что сейчас на рынке много специалистов квалификации product-engineer. Кто заполнит эту нишу? А что будет после MVP? Каков будет дальнейший путь MVP до прода с учетом ИИ? Там вообще люди останутся?
Так я же в статье об этом и говорю. После МВП это уже системная работа. С точки зрения затрат бизнеса на проверку гипотез и тд - самый дешевый и короткий процесс получается. Из-за этого возрастет порог входа в профессию. А в далеком будущем, айти специалисты будут управлять и развивать ИИ, писать шаблоны и так далее. В общем чем дальше, тем острее будут нужны харды)
Все так, но какое же количество г..проектов увидит свет в ближайшее время? 100USD в месяц и вперёд. Раньше цена разработки была своеобразным фильтром.., а теперь?
Команда разработчиков больше не нужна? Может ли один product engineer писать код с помощью AI