Comments 25
Вычитка - полезная штука после автоматического перевода. Тогда не было бы "GPT-0.3" по всему тексту.
Чтоб вас так вайб-лечили.
Уверен что ChatGPT знает больше участкового терапевта. ИИ не замена всех программистов или врачей, но хороший помощник, который сократит число сотрудников и улучшит результат. Можно сельское хозяйство вспомнить в качестве примера подобных преобразований.
Сомневаюсь что вы пойдете лечиться к ChatGPT вместо "участкового терапевта".
Когда речь заходит про важные части вашей жизни, такие как финансы, здоровье и жизнь, люди сразу откидывают варианты, которые могу привести к плачевным последствиям.
Несомненно, за ИИ будущее, но не за тем ИИ который мы сейчас видим.
Карпати молвил: не код пиши, а с ИИ беседуй!
Пару-тройку лет назад по всем углам апологеты nocode-lowcode вот так же вопили про то, что 90% софта можно мышкой накликать. И где они все? Очевидно, в вайб-кодинге :) Ожидаю через время лавину проектов, написанных вайб-кодерами, в которые нанимают нормальных программистов
Потому что финансовые краны во многих странах синхронно перекрыли и бизнес с очень большим интересом смотрел на любые возможности сократить ФОТ (особенно по части высокооплачиваемого труда).
Проблема вайб-кодинга в том, что вот это уже работает. Разумеется, квалификация играет роль, но скорость написания приложения возрастает, а в голове не остаётся неприятная тяжесть от дробления множества leet-code задачек мозгом.
Ожидаю через время лавину проектов, написанных вайб-кодерами, в которые нанимают нормальных программистов
Предположу на основе раздражённых историй, что даже и без нейросетей начальный код стартапа иногда проще выкинуть на помойку почти целиком вместо того и написать с нуля на более подходящем ЯП с подытоживанием бизнес-требований и отсевом всего легаси, которое опробовали, но которое не сыграло.
Какая разница, как был написан код прототипа, единственной задачей которого было протестировать гипотезу и быть выкинутым?
Какая разница, как был написан код прототипа, единственной задачей которого было протестировать гипотезу и быть выкинутым?
Совершенно точно так. И если бы евангелисты разного рода «быстрого программирования» не преподносили очередную свою религию как средство по решению всех проблем отрасли, а только лишь как способ быстрого и дешевого прототипирования, претензий никаких к ним и не было бы)
скорее в новых нету той бюрократии которая приводит к тому что реальной разработкой занимаются меньше 15% времени, а всё остальное на бюрократические процессы.
Как часто бизнес выбрасывает прототипы?
Если компания погналась за оптимизацией ФОТ, то когда встанет вопрос о его дальнейшей вехи развития, такие компании предпочтут дальше "пинать труп" потому что: "Что значит выкинуть и переписать, на это были потрачены деньги"
Никогда не воспринимал nocode-lowcode как полноценную замену, кроме как для совсем простых вещей. Вайб-кодинг позволяет намного больше и более гибко. Безусловно, он не заменит всех разработчиков, но сильно сократит их число и увеличит эффективность оставшихся. Опять же, и IT-бэкграунд и навыки нужны в любом случае что бы создать что-то сложнее простых скриптов. Но уровень ПО которое делается условно по 1 запросу быстро растёт.
Раньше было так: ты приходишь в компанию интерном и на тебя скидывают рутину. Ты растешь и начинаешь выполнять сложные нерутинные задачи.
А сейчас всю рутину скидывать на ллм. Ты стареешь, умираешь и... на твоё место никто не приходит. Потому что интерна ты не взял и знания никому не передал.
Довайбкодились.
Компания нанимает студента без знания языков за миску риса, садит его за курсор
Увольняет нормального разраба, потому что он чет дофига получает/хочет
Студент пишет прототипы, параллельно развиваясь как разработчик и становится уровня среднего миддла
Студент приходит к начальнику и просит зарплату как у разработчика
// Возвращаемся к первому пункту //
Поздравляю, вы попали в no-code-hell
Это быдлокодинг на новом уровне.
Немало использовал для разных целей всякие LLM. И я пришёл к выводу, что перед тем, как решить дать задачу LLM, нужно выяснить:
1. Можно ли проверить результат?
2. Сколько времени занимает проверка?
3. Сколько времени займёт решение задачи без LLM?
Если 1 - Да, и 2 заметно меньше 3, то использовать можно. Иначе - не стоит.
Простыми словами - если знаешь, как должен выглядеть итоговый результат, и можешь быстро проверить, что результат правильный - ок, даём задачу LLM, проверяем, готово.
Небольшие пара нюансов: иногда нужно не сразу задавать вопрос, а постепенно накидывать контекст, и всё равно в итоге можно получить нерабочее решение, и придётся давать наводки, дополнительные указания и т.д. В итоге можно упереться в невозможность решения с LLM, и придётся всё равно делать самому, или давать только небольшие части для LLM. Второй нюанс - баги. Может выглядеть как норм, а какие-то нюансы работают не так, как задумано (иногда потому что недостаточно подробно описано ТЗ, иногда - хз почему так).
Примеры: попросить LLM написать скрипт, который делает что-то указанное. Проверить - не сложно, быстро. Писать его самому - может оказаться не очень-то и быстро. (баги могут и быть, да).
И всё равно можно дойти и до того, что на картинке:

А ещё не забываем обратную связь. С каждым разом будет становится всё больше "мусорных" данных, проектов, написанных самой же LLM. Если в её обучение будет это всё попадать, то это будет приводит к её вырождению и падению качества ответов.
Я 20 минут потратил, чтобы создать агрегатор топ видюх с ютуба с фильтрами по странам, тегам, категориям и дням. Скормил АПИ гугла и чиркнул дизайн в пеинте. Он мне пробил 1 ошибку в консольке, я скормил её и попросил перекодить мои файлы. Теперь сижу и рофлю какую херню смотрят в Бангладеше. И самый прикол мой продакт менеджер Gemini еще мне и варианты улучшения приложения наваливает в конце. Я думаю индусы создали зло, так как теперь даже индусы не нужны 😃
Признаюсь, сам порой подшучиваю над "вайб-кодингом" и шаблонными ответами ботов.
Но давайте смотреть правде в глаза: мы уже живём в эпоху, когда ИИ умеет не просто копировать чужой код, а генерировать архитектуру, основанную на тысячах проверенных кейсов и лучших практиках. Скоро на уровне языковых моделей появятся встроенные алерты на уязвимости, рекомендации по паттернам проектирования и все это будет под эгидой ведущих экспертов отрасли.
Кто-то скажет: Да непонятно это все, роботы испоганят наш код! Но вспомните, как мы относились к авто-тестированию или CI/CD десять лет назад. Казалось, что ручная сборка и живое ревю это святое, а сейчас без GitHub Actions и линтеров никуда. То же будет и с ИИ: вместо бесконечных правок и костылей он будет предлагать проверенные стандарты, единый стиль, автоматически документировать модули и подчёркивать возможные «дыры» ещё до первого пуша в репозиторий. Вполне возможно, что совсем скоро, модели уровня о3, Claude 3.7 Thinking, будут более проницательны при обработке типичных промптов "Создай сайт", и будут уточнять детали разработки, уходя глубоко в мелочи. Опытные девелоперы, могут быть настроены скептически ,мне кажется это от безвыходности и страха перед новыми инструментами. На самом деле у нас есть уникальный шанс, сконцентрироваться на действительно сложных задачах, дизайне архитектуры, UX, нетривиальных алгоритмах, а всё, что можно автоматизировать, отдать боту для генерации.
Вопрос только в том, когда мы перестанем тянуть одеяло на себя и признаем, что в скорости, качестве и безопасности кодо-генерация ИИ, уже обогнала отдельного человека. Это не "Чёрная магия", а 100% эволюция инженерной профессии, которой все так ждали! Осталось лишь открыть глаза и перестать пугаться будущего, - оно уже тут товариЩи 😊
Вспоминаю как относился к CI/CD 10 лет назад. 10 лет назад собирал в teamcity, сейчас собираю в gitlab. не понимаю претензий.
Результат работы ci, линтеров, автотестов предсказуемый, AI нет. На пушечный выстрел не подпущу AI к "генерации" архитектуры. Но конкретную разработку в конечных точках, на которую потом никто не будет полагаться, или правки под присмотром, пускай пишет, мне не жалко.
Вайб-кодинг с ИИ: разработка без кода или шаг в бездну?