Comments 24
А может кто нить объяснить, если все так, то где вагоны нового софта? Хоть какие то признаки правдивости таких утверждений есть?
половина нового кода внутри компании сейчас генерируется ИИ и затем проходит ревью инженеров прежде чем попасть в продакшн.
Видимо ревью сгенерированного кода занимат много времени :D
Ну видимо, кто бы мог подумать ))
На самом деле не представляю как вообще можно чтото больше с ИИ делать, я на нем js -> ts перекидываю и прототипирую классы. Классы у меня бывают и сложные но они не большие, делает по референсу и то каждый раз всовываю в него кучу директив. Но постоянно то комменты выкинет то наврет, то типы параметров поменяет, то потеряет какой то код то добавит от себя (это чаще всего). Вчера вообще порадовал, я пачку файлов на тс перегонял, смотрю новый код, причем функция назначения которйо я не знаю, спрашиваю что за дела... следующие 20 минут он меня так правдоподобно убеждал, что функция моя, я сам сомневаться начал)))
Короче для меня он решает вопрос чистого листа и банальных вещей, но ускоряет ли... возможно, потому что так уж совпало что у меня огромная скорость чтения кода, но с другой стороны если отобрать у меня IDE, я наверное нахрен пошлю и быстрей сам напишу.
Это чатгпт? Клодушка 4.5 довольно большие и сложные куски лопатит, а главное, все оставляет на местах. Но нужно через MCP работать, чтобы прям на месте всё делалось.
Не без проблем, конечно, в целом. Контексты итерпретируются достаточно вольно зачастую.
Клод. Постоянно теряет комменты, постоянно пишет отсебятину. Но я работаю через веб потому что ClaudeCode работает так медленно что я вешаюсь просто. А еще я хочу контролировать контекст чтобы не лазил где попало.
PS если его попросить расписать смысл больших и сложных кусков которые он генерит то в половине случаев оказывается что они нафиг не нужны, еще в половине половины скажет тоже самое после указания как можно упростить
Интересно. Я пользуюсь Desktop с кучей (своих) MCP. Code тоже как-то не подошел. Проекты большие, но обработка идёт фрагментами с контекстом, чтобы не усреднять шум, иначе получается ерунда, да. Весь секрет тут в том, как ему подавать контекст, сорц и инструменты для коллаборации
Но я работаю через веб
Через веб он сильно хуже работает, там половина дела это системный промпт который учит модель как именно делать. Не нравится КлаудиКод, есть полно альтернатив. А ограничения, куда моделям можно лезть, куда нельзя, наверное, у всех тулз есть. Кроме копилота, эту козлину я так и не отучил не лазить в .env Во время review uncommitted changes.
ClaudeCode работает так медленно что я вешаюсь просто
Вот и ответ на ваш вопрос: где все эти вагоны нового софта. С ЛЛМ выигрыш по времени если и есть, то небольшой.
Через веб он сильно хуже работает, там половина дела это системный промпт который учит модель как именно делать
у 4.5 сильно сократили промт, он стал лучше рассуждать, меньше зацикливаться, свободней рассуждать. Короче яички ему отпустили. К тому же не согласен, мне удавалось его убеждать прям магию тварить местами.
есть полно альтернатив
Мне не нравится сам принцип работы.
А ограничения
Дело в первую очередь именно в контексте. В вебе: вот референс, вот директивы, обсуждаем, генери. У клод кода: ага, понял, угу и полез совершенно не туда, офигенно. Мне нужно чтобы он экономил мне время а не тратил.
ЛЛМ выигрыш по времени если и есть, то небольшой.
Я ровно об этом и говорю. Везде крики, хайп, оу, ай, ухххх. А на деле, какой мне толку от него? В теории выигрыш мог быть от того что я занимаюсь другими делами пока он думает, но пока модели не отучаться убедительно врать, их скорость сомнительна (в широком смысле). Даже более того, я пробовал массовые операции: в итоге получил 10-15 вставок поперек тел других функций.
Но, как я сказал, именно мне клод очеьн нравится и подходит. Так быстро создавать сервисы уровня ядра я даже мечтать не мог, причем даже получается 6-12 итераций за 1 контекст, так что по сути все сценарии которые я мог вообразить + оптимизация + элегантность вот они, за несколько дней с нуля.
А ну и еще мне нравится что можно допросить с пристрастием по поводу технологий. Я очень страдал от непонимания смысла фронтовых приседаний, а когда начинаешь запрашивать список аргументов в пользу каждого, выясняется что аргументов и нет, сплошные карго культы. Зато я теперь понимаю как мои сотрудники себя чувствуют, когда спрашивают что нить вроде "это очень клево, почему все так не делают", а я даже не знаю что им ответить.
Правда иногда получается забавно. Например если писать TS классы с методами/свойствами private static #field: boolean; public _field; etc. То он иногда пытается убедить что это не нужно, излишне итд, но после цепочки вопросов про рефлексию и компиляторы, выясняется что если это излишне может и вызовет огромное количество приседаний на ровном месте, а смысл в том примерно никакой, просто так никто не делает.
Ну так ИИ и ревьют.
Иначе то, что ИИ генерирует я бы без переписывания в продакшн так не пускал.
Легкий гуглинг показал что движок анрила имеет 2млн строк, ядро линя 15 млн, вин хп 45 млн.
То есть масштабы сложности видно. Предположу что более менее программа с богатым функционалом, например гимп и опеншот, имеют на борту как раз около млн строк кода.
Я не программист, но предположу что все программы модульные, и поэтому пишутся раздельно частями. Но все равно мне кажется что нейронки сейчас не могут повторить тот же гимп по промту. Кажись сам промт будет больше чем исходный код программы. Поэтому эти нейронки частями пишут нужный функционал, а уже после их собирают в нечто рабочее.
Да и кажется вряд ли простым смертным дадут доступ к нейронке которая будет плодить софт. Разумеется по финансовым причинам.
Да не важно могут или нет. ИИ технология конечно очень крутая, но со всех сторон так много орут про написание кода, а где результаты? софта не стало больше, он не стал выходить быстрее. А гугл говорит что 50% кода пишут ИИ. Следовательно одно из двух утверждений ложное. Но одно мы можем проверить. Следовательно гугл врет.
PS знаете, во время золотой лихорадки, я бы заявления продавцов лопат делил бы на 25
Хорошая модульность это исключение, большинство проектов в той или иной степени монолитны, ибо так проще. ИИ большой проект сам не потянет по определению, т.к. постоянная память фиксирована (веса в сети), а в контекст все не влезет.
Я себе сгенерировал простую HTML с JavаScript, чтобы картинки по слоям подгружать и в маску прозрачности рисовать. На этом я практически забил на гимпы и фотошопы, потому что остальное решает генерация изображения.
Насколько весь этот функционал востребован, это вопрос. Но появилась возможность простого доступа к отдельным функциям, которые, имея каркас, легко навешать и дополнить тем же ИИ.
генеральный директор Google Сундар Пичаи рассказал
Так он там сидит ровно для того, чтобы это фуфло толкать. Вспомните высказывания нашего Грефа. На один факт вагон фантазий.
Серьезно обсасывать джинсу от чейрмэнов не комильфо.
Нет там никакого выигрыша. Попалась хорошая заметка по теме (автор неизвестен):
Риск когнитивной атрофии вследствие чрезмерной зависимости от систем ИИ
Человеческий мозг всегда идет по пути наименьшего сопротивления за исключением редких сценариев наличия воли для поиска и выбора краткосрочно более сложного пути, но долгосрочного более выигрышного и/или стабильного пути.
Нейронные связи, отвечающие за определенные навыки (критический анализ, системный анализ причинно-следственных связей, способность к планированию, установление динамических иерархических связей, оперирование высокоуровневыми абстракциями, укрепляются при регулярном использовании.
Когда эти функции делегируются ИИ, соответствующие нейронные связи активируются реже, что со временем приводит к их ослаблению. Мозг, по сути, оптимизирует свои ресурсы, "упраздняя" невостребованные когнитивные функции.
Невозможно перескочить через эволюционную последовательность, нельзя развить более сложные навыки без развития и закрепления базовых навыков.
ИИ может предоставить практически неограниченный доступ к декларативным знаниям, но он лишает человека необходимости самостоятельно проходить через процесс проб и ошибок, который формирует глубокое, интуитивное процедурное знание с широким развитием когнитивных навыков, описывающие фундаментальные конструкции и законы этого мира.
Сложные когнитивные навыки требуют не просто анализа отдельных данных, а их синтеза в целостную картину. Речь идет о крайне сложном междисциплинарном взаимодействии в динамической среде, где идет непрерывная балансировка вероятностями и иерархиями.
ИИ-системы часто предоставляют готовый ответ или решение, скрывая процесс анализа и синтеза в "черном ящике". Пользователь получает результат, не понимая, как он был достигнут, что подрывает способность видеть взаимосвязи, оценивать систему в целом и прогнозировать каскадные эффекты от принимаемых решений.
Другими словами, люди теряют способностью к пониманию процедурных операций – как происходит кристаллизация готового решения, утрачивается способность к пониманию причинно-следственных связей, структурных характеристик и алгоритмов, логики взаимодействия и иерархии, а следовательно, люди утрачивают способность сепарации токсичных, ошибочных, либо хрупких решений от правдивых, устойчивых и стабильных.
Эксперт от новичка отличается тем, что способен практически сразу выловить ошибку еще до упаковки финального продукта, поняв момент искажения, предпринимая вариации для решения проблемы и/или улучшения результата. Новичок же за веру принимает любое выходное решение вне зависимости от правильности и/или надежности.
Есть сценарии, где ИИ полезен, когда берет на себя рутинные и вычислительно сложные операции (первичный сбор данных, сортировка информации, сравнение, обобщение и сопоставление больших массивов данных).
Это освобождает ресурсы для решения задач более высокого порядка: постановка целей, стратегическое планирование, творческий синтез, принятие решений в условиях неопределенности, но в условиях, когда у человека развиты первичные навыки по сбору, обработке, сравнению и обобщению информации).
Однако, по мере развития ИИ человечество передаст ИИ не только рутину, но и сам процесс анализа, принятия решений и генерации идей, что неизбежно ведет к атрофии не только базовых навыков по работе с информацией, но и творческих, алгоритмических, системных и навыков более высшего порядка по фундаментальному пониманию основ мироздания.
Созревание эксперта - это не накопление информации, а последовательное восхождение по эволюционной лестнице, где развитие совокупности когнитивных навыков имеет нелинейную зависимость.
Это означает, что ИИ вышибает ментальное и интеллектуальное созревание на начальном и среднем этапе, что консервирует человечество на крайне низкой глубине когнитивной эволюции.
Практически все человечество под угрозой деградации, но люди, рожденные после 2010 года в особой опасности, т.к. не знают мира без ИИ и все всяких сомнений будут намного тупее, чем более взрослое поколение, а следующее поколение еще тупее, чем существующее.
Всё то же самое можно сказать про гугл и стековерфлоу или, например, про книги. Люди из них получают готовые знания вместо того, чтобы самим набивать шишки )
Не совсем. В вашем примере люди именно что получают готовые знания, которые запоминают и далее используют. А через условный вайбкодинг люди получают готовый результат. Напоминает известную идиому про удочку и рыбу.
У Дэвида Дойча в книге "Структура реальности" есть хорошее развёрнутое обсуждение важности понимания, в его случае в физике, но суть примерно та же.
Ну вот выражение 50 процентов кода, не значит 50 процентов работы. Вот у меня машина с автоматической коробкой, по сравнению с механикой берет на себя ну реально половину работы, мне только руль крутить и на 2 педали нажимать. Но без меня машина не проедет пол пути. Она проедет 0% пути.
Почти 50% кода в Google пишет ИИ — статистика с мероприятия Gemini at Work