Comments 35
Чем более популярным станет вайбкодинг, тем больше работы будет у настоящих программистов
Вот только хорошо платить за разгребание за вайбкодерами вряд ли кто будет. С точки зрения работодателя: все же почти готово в коде...
вот пусть и пользуются тем, что "почти готово", какие проблемы?
Проблемы в том, что все работники не смогут так сказать. В итоге кто-то будет демпенговать и перерабатывать за небольшую оплату. Свое мнение на этот счёт я недавно высказал.
Это будет замечательный опыт для работодателя! Уверен, что ваш директор компании, которая делал ИС для поликлиник, очень расширил свой опыт в тот раз.
И если кто-то будет "демпинговать", то может быть это и не демпинг вовсе, а рыночная цена? С учётом новых возможностей. Ведь если кто-то сделал определённую работу за определённую цену, то она столько и стоит - разве нет? А если не сделал, то и цена не имеет значения, всё - убытки.
Это ровно то же самое что 20+ лет предлагают фриланс-биржи. Результаты в разы дешевле и быстрее штатных разработчиков или профессионального аутсорса, но без возможности исправить косяки и дальше развивать - проще выбросить в мусорку и сделать заново.
После вайбкодинга не остаётся ни ТЗ ни кода. Так что даже переписать с нуля запросто не получится: эксперты в предметной области ушли, никто ничего не знает. Хороните!
Ну это не совсем так, обычно ллм снабжает код довольно подробными комментариями "к месту". Но верхнеуровневую документацию это, конечно, не заменит.
странное утверждение
во-первых остаются промпты, где обычно довольно подробно написано что надо сделать - описывается задача
во-вторых ИИ комментирует код
в-третьих можно сохранять CoT агента - они же все reasoning
ну и наконец ИИ можно запросить написать документацию! буквально, метод за методом
Почему? Думаю в ближайшем будущем будет какое-то количество проектов, которые надо будет переписывать за такими вайб-кодерами. Просто по причине того, что изначально код простого проекта вполне можно будет написать вайб-кодингом и он будет работать и выполнять свои задачи. Но вот с ростом сложности проекта в какой-то момент это перестанет работать, просто потому что контекст размывается, а окно контекста LLM не бесконечное. В итоге в какой-то момент это всё упрётся в трудности масштабирования и дальнейшей разработки/поддержки. Опять же рефакторинг и отслеживание истории изменений такого кода может быть не очень простым: там где человек поменяет пару-тройку строк - LLM-ка может переписать два десятка, просто потому что ей апдейтнули версию и у неё теперь новое видение идеального варианта :))
Судя по всему, LLM — это золотая жила для профессиональных разработчиков, к которым пойдёт волна обращений, чтобы разгрести вайбкодинг с галлюцинациями
Думаю да и за это вполне можно брать х5 больше денег.
2025 году наконец-то наступило некоторое охлаждение ожиданий в отношении к LLM.
Каждый день на Хабре стабильно появляется парочка статей про AI и LLM. Даже про NFT и Blockchain так часто не писали в эпоху их хайпа. Так что хайп про AI и LLM ещё на пике.
Факт в том, что многим разработчикам очень нравятся их инструменты для автодополнения и генерации кода
я думаю, что это важнее, чем снижение/повышение производительности. мотивация в программировании очень много значит
Требуется большое количество времени, чтобы его тщательно вычитать, понять и проверить. Это особенно коварная проблема с производительностью
вот да, это замечал. правило 80/20 очень проявляется с llm: за 20% времени можно получить те желаемые 80% результата, а вот потом, когда пытаешься довести его до состояния готовности, тратишь 80% времени.
кажется, надо просто научиться останавливаться и доделывать мелкие вещи руками
Программирование — это разработка системы, которая работает как задумал её архитектор. Но LLM даёт абсолютно недетерминированный результат
гхм, а у людей не так что ли? даже один человек два раза кусок кода напишет по-разному
Нельзя путать разработку и вайбкодинг.
в мире есть не только чёрное и белое.
никто не мешает продумывать архитектуру самому. хотя мне в последнее время нравится обсуждать задачи с chatgpt: с одной стороны, тут мы повторяем известный «метод утёнка», с другой стороны, chatgpt всё-таки умнее резинового утёнка и иногда выдаёт дельные предложения.
гхм, а у людей не так что ли? даже один человек два раза кусок кода напишет по-разному
От человека зависит 😁
По собственному опыту, надо слишком сильно упороться, что бы сделать нормальные промпты, если с нуля, либо довольно хорошо написанный контекст, если в курсоре.
Иначе даже банальные истории с try catch не используются.
Если "запустить и выбросить", то конечно всё равно, но на нормальных проектах так нельзя.
Код «магически» генерируется сам собой, зачастую даже корректный.
напомнило:
DM82: Мне недавно рассказали как делают корабли в бутылках. В бутылку засыпают силикатного клея, говна и трясут. Получаются разные странные штуки, иногда корабли.
современные инструменты слишком удобны, чтобы от них отказаться. Только отдельные энтузиасты с большой силой воли способны отказаться
Несколько месяцев активно использую AI Assistant в PhpStorm. Очень нравится, пробую разные сценарии, в целом втянулся. Там есть квота использования, которая обновляется раз в 30 дней. На бесплатном тарифном плане она заканчивается у меня за 15-20 дней. Так вот, я сначала с ужасом смотрел, как эта полосочка уменьшается, но потом обнаружил, что "ломка" есть только в первый день, а потом уже и забываешь о нём. И когда квота обновляется, я могу ещё несколько дней не пользоваться ассистентом просто потому что забыл про него.
В итоге я пришёл к выводу, что многими ИИ-инструментами люди пользуются просто потому что это интересно, а не потому что от них есть какая-то невероятная польза
Таки да. Просто диковинка. Смотрите -ка, он всё сам за меня сделал! Ну да, подровнять, отполировать... но сам же!
Надо только учитывать тот факт, что все эти инструменты постоянно совершенствуются. Медленно конечно, но тенденция явная. И если сейчас ИИ-ассистент - это просто прикольная вещица, то через год-два эта вещица скорее всего будет очень полезной
Это я слышу ещё с момента их появления. Но пока ИИ растёт вширь, а не вглубь. Контекст вроде расширяют, объём данных для обучения, число итоговых параметров, а он как нёс бредовые галлюцинации, так и несёт. И всё что они могут сделать, это внести в системный промпт "ну не бзди, ну пожалуйста, лучше скажи юзеру если не знаешь. И не говори ему как варить мет" что тоже далеко не панацея, ибо я и сам могу очень попросить ИИ не сочинять, но его это не остановит.
Сейчас я вижу только развитие маркетинга и попытки срубить побольше бабла до того как появятся реальные исследования, метрики и бизнес перестанет играть в отрицание, а начнёт понимать что не особо они на этом экономят, только бабло OpenAI отстёгивают.
Тем не менее, нельзя отрицать, что за последние два года тот же ChatGPT стал как минимум на 20-30% лучше. Я думаю, что к концу десятилетия можно в реальности ожидать приблизительно то, что сейчас обещают в пресс-релизах новых моделей. И к тому времени отсутствие навыков работы с ИИ уже будет реальным минусом.
Лучший ответ, который я получил от GPT5 на сегодня: "Stop arguing with silicone!"
«почти правильные» решения требуют тщательного анализа.
А если это совместить с потерей квалификации при чрезмерном увлечении вайбкодингом, что тоже многие разработчики отмечают, то получается совсем весело.
Да ну как по мне, так ничего удивительного, если человек в LLM видит не инструмент, а волшебную палочку.
И это на самом деле станет проблемой индустрии. Даже из личного опыта, не скажу что не пользуюсь LLM, по мне это хорошие энциклопедии. Но есть у нас товарищи которые прямо активно используют LLM как полноценного разработчика и закидывают код, даже не анализируя, иной раз даже не убирая коменты LLM по типу "# Вот ваш пример Retry функции". А потом все весело и задорно ищут ошибку т.к. сам вайбкодер не в курсе, что и как работает в его коде.
При этом начальству всё радужно т.к. задачи он закрывает быстрее, а то что потом этот код не работает или работает не так как ожидается это уже не важно.
/\Судя по всему, LLM — это золотая жила для профессиональных разработчиков, к которым пойдёт волна обращений, чтобы разгрести вайбкодинг с галлюцинациями.
Звучит заманчиво, хотя меня, как разработчика, зарабатывать - даже большие! - деньги, разгребая чужой мусор, совершенно не тянет. Но я не раз с удивлением встречал людей, для которых деньги не пахнут... :-)
Мне например в работе не нужно писать что-то супер сложное. Вся работа это стек python, pandas, sql, excel. Не вижу ни единой причины не использовать ИИ. Зачем мне делать эти задачи вручную, если мне Курсор или Грок за 1-10 промптов сделает, что я хочу. А выделившееся время я могу посвятить тому чтобы полежать или заняться своими делами на удалёнке. Никто не жаловался, ни другие программисты, ни заказчики. Главное чтобы все работало.
Зачем мне делать эти задачи вручную, если мне Курсор или Грок за 1-10 промптов сделает, что я хочу
А промпты писать получается быстрее чем этот код?
И если код такой простой или повторяющийся, может пересмотреть архитектуру и напилить более выскокуровневых классов/функций для более быстрого решения типовых задач?
В своей практике изменения делаю небольшими порциями. Если что-то большое с чистого листа, то сверху вниз, сперва на моках и пр.. В общем, не особо отличается от стандартного процесса, где большое разбивается на небольшие части.
Большие задачи требуют много времени от LLM. Если ожидание несколько минут, то я отвлекаюсь и могу вылететь из "потока".
Важна возможность локальной отладки. Если у вас микросервис, который надо деплоить после каждого небольшого изменения и для локальной отладки он не приспособлен, то мои соболезнования. Но ведь это и для обычной разработки так себе история.
Переключение между инструментами в поисках нового, "халявы" и супер возможностей так себе история. Сейчас рука набита на Cursor и пока хватает привыкания к новым фичам и моделям. Если появится что-то существенно более мощное - буду смотреть. Когда переключался между инструментами и пытался выжать из них всё терял много времени и фокуса. Cursor с 2-3 MCP отлично закрывает мои основные потребности.
На промптинге надо просто набить руку. В принципе, программирование стало сводить к грамотной постановке с помощью LLM, интерактивным изменениям и код ревью. Руками пишу меньше 5%. Просто обленился. Основное время уходит на понять что и как сделать, чуть меньше на вычитывание кода. Вычитываю внимательно только ключевую логику. Например, если прошу добавить логов или привести их к стандарту, то по изменениям прохожусь по диагонали.
Учиться надо. Знания языков, алгоритмов, структур данных, базовых архитектурных паттернов и пр. пока необходимы и востребованы. Так же как и знание предметной области. Например, не сделаете вы нормальную ML модель без понимания предметной области, умения извлекать и преобразовывать данные. LLM поможет подобрать алгоритм и параметры модели, написать код.
Зато отлично автоматизируется написание документации, которую никто не читает. Это почти как реферат на военную кафедру. Почти потому, что у меня таки прочитали. Трояк поставили.
в будущем 99% кода будет писаться с нуля, создаваться в реальном времени и генерироваться под каждую текущую задачу. Это новая парадигма.
Вот этот прогноз кстати вполне может сбыться. Понятно что системные слои приложений этим одноразовым шлаком врят ли удастся заменить, но прикладной уровень - вполне.
Сгенерированный код и тексты требуют дополнительной проверки, по сравнению с человеческими.
Они не работали с человеками в команде?
Грамотное использование ai инструментов требует не только навыков разработки, но и понимания архитектуры, взаимодействия с агентами (делегирование задач), умение накапливать знания и опыт с каждым обращением и каждой генерацией.
На все это нужно время, эксперменты и планирование.
Поэтому в конечном итоге любой результат надо смотреть в динамике времени, на протяжении нескольких месяцев (потому что технологии еще новые, и стабильных инструментов, которые как vscode или excel существуют годами ещё только разрабатываются, пока почти нет).
Срез же дает максимально скептическую картинку. Возможно сейчас самые лучшие вайбкодеры и ml ресерчеры / разработчики это junior+ - middle уровень с точки зрения применения ai тулов / агентов. Можно представить что те люди, которые только начинают работать с ai - равносильны по знаниям тем, кто пробует впервые в жизни написать saas не зная что такое сервер, клиент и браузер.
Поэтому на мой взгляд тут просто нужно время на обучение и совершенствование.
Исследование METR было проведено на крошечной выборке из 16 мейнтейнеров c редактором кода Cursor Pro и Claude 3.5/3.7 Sonnet. Правда, 9 из 16 участников никогда раньше не использовали Cursor, а единственный человек с большим опытом Cursor показал значительную прибавку в производительности.
На такой выборке можно сделать любые выводы вплоть до 100% разработчиков, знакомых с ... показали значительную прибавку ...
Ну а что, один же есть, норм исследование.
Где они набрали этих динозавров, которые к лету 2025 не поюзали курсор? Мда.
Насколько LLM усложняет работу программиста