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.
На мой взгляд самое опасное со стороны компаний, это то, что ожидания по скорости и качеству работы возрастают в большее количество раз.
Например: Раньше можно было сказать 1 экран ~ 1-3 дня (зависит от бизнес целей экрана и логики, но усредненно), с ai в целом можно сделать целиком прототип за 1-3 дня.
И самая большая здесь печалька - раз ты можешь делать х10 работы, то теперь:
Раз ты умеешь делать х10, значит все задачи должны ускориться в х10
Доход не только останется прежним, но и упадет.
Оплачиваешь AI тулы за свой счет
Ресерчишь AI тулы в свободное время (потому что бизнесу мгновенной ценности от ресерча нет, ресерч может закончиться успешно или совсем не успешно)
Но здесь есть нюанс, для работы с ai требуется в несколько раз больше скилов:
Нужно ревьюить гиганское кол-во кода (code review)
Нужно работать с накоплением промптов, паттернов (pattern review)
Нужно обучаться новому стеку, новым подходам разработки, ресерчить что больше подходит с разработкой ai
Чаще пилить микротулы
Организовывать работу которая будет качественнее (tdd, ddd, промпты валидаторы), чтобы в следующей итерации было на что опираться и с точки зрения автоматизаций, но и с точки зрения промптов
Плюс прототип != прод. Если нужно докатывать до прода, то не исключено что нужно будет сделать несколько итераций, где-то допиливать руками, или в некоторых случаях вообще соьрать 1-5 прототипов, потетстить идеи, а потом пересобрать еще раз.
Плюс нужно дополнительно выстраивать общение с другими разработчиками, дизайнерами чтобы они понимали ограничения, на что стоит обращать внимание в прототипе, на что - нет. Как именно транслировать дизайн в код, анимации и т.д.
Прежде всего решал проблему не для заказчиков, а для самого себя, так как этот пост не про успешный успех, а про то, как решил свою личную проблему при разработке с использованием AI.
ЦА тут такой же любой разработчик который только начинает работать с любыми AI тулами - Cursor, Cline, Claude, Windsurf etc..
Скорее всего вопрос “это же не я пишу а машина" возникнет не у всех людей, но надеюсь, что у тех которых возникнет - мой пост как-нибудь поможет.
Поэтому речь не совсем про "раньше было бездуховное А, а стало высокоморальное Б”, а про обычную day-to-day работу непосредственно с кодом и продуктом.
Да, в конце поставил ссылку на канал, так как для меня в данный момент телеграм - это хранилище информации которым хотел поделиться в рамках опыта который описал в посте
да, lodash 🔥 изначально хотел написать побольше статью, чтобы была совсем language agnostic, чтобы показать примеры и из js, rust, go, но со временем пока не вышло:)
очень рекомендую при разработке в вебе для всех сервисов которые имеют доступ к web api, или импортируют web библиотеки писать моки библиотек, и основную часть разработки вести как desktop приложение - это сильно убыстряет разработку, потому что desktop поддерживает hot reload, а веб к сожалению нет, и вроде бы это и не планируется.
В таком случае разработку даже можно поделить на несколько частей чтобы ускорить и распараллелить 1 - разработка верстки / дизайна / логики экранов (через desktop) 2 - разработка веб фич как отдельных api - библиотек со своими моками или другими платформенными фичами (отдельно как wrapper API) 3 - тестирование / допилка в вебе готового приложения (desktop) и web api
Information
Rating
Does not participate
Registered
Activity
Specialization
Mobile Application Developer, Application Developer
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.
На мой взгляд самое опасное со стороны компаний, это то, что ожидания по скорости и качеству работы возрастают в большее количество раз.
Например:
Раньше можно было сказать 1 экран ~ 1-3 дня (зависит от бизнес целей экрана и логики, но усредненно), с ai в целом можно сделать целиком прототип за 1-3 дня.
И самая большая здесь печалька - раз ты можешь делать х10 работы, то теперь:
Раз ты умеешь делать х10, значит все задачи должны ускориться в х10
Доход не только останется прежним, но и упадет.
Оплачиваешь AI тулы за свой счет
Ресерчишь AI тулы в свободное время (потому что бизнесу мгновенной ценности от ресерча нет, ресерч может закончиться успешно или совсем не успешно)
Но здесь есть нюанс, для работы с ai требуется в несколько раз больше скилов:
Нужно ревьюить гиганское кол-во кода (code review)
Нужно работать с накоплением промптов, паттернов (pattern review)
Нужно обучаться новому стеку, новым подходам разработки, ресерчить что больше подходит с разработкой ai
Чаще пилить микротулы
Организовывать работу которая будет качественнее (tdd, ddd, промпты валидаторы), чтобы в следующей итерации было на что опираться и с точки зрения автоматизаций, но и с точки зрения промптов
Плюс прототип != прод. Если нужно докатывать до прода, то не исключено что нужно будет сделать несколько итераций, где-то допиливать руками, или в некоторых случаях вообще соьрать 1-5 прототипов, потетстить идеи, а потом пересобрать еще раз.
Плюс нужно дополнительно выстраивать общение с другими разработчиками, дизайнерами чтобы они понимали ограничения, на что стоит обращать внимание в прототипе, на что - нет. Как именно транслировать дизайн в код, анимации и т.д.
спасибо за комментарий!
Примеры есть и у меня и у других людей, подумаю как оформить в статью)
Спасибо большое!
Спасибо за вопрос!
Моя причина простая - давно работаю с fvm , и для меня - it just works.
Puro довольно новая и интересная штука, слежу за ней давно, но руки потестить на продовых проектов пока не дошли.
Есть возможность поделиться хорошими примерами по работе с puro?:)
Прежде всего решал проблему не для заказчиков, а для самого себя, так как этот пост не про успешный успех, а про то, как решил свою личную проблему при разработке с использованием AI.
ЦА тут такой же любой разработчик который только начинает работать с любыми AI тулами - Cursor, Cline, Claude, Windsurf etc..
Скорее всего вопрос “это же не я пишу а машина" возникнет не у всех людей, но надеюсь, что у тех которых возникнет - мой пост как-нибудь поможет.
Поэтому речь не совсем про "раньше было бездуховное А, а стало высокоморальное Б”, а про обычную day-to-day работу непосредственно с кодом и продуктом.
Надеюсь что ответил на вопрос.
Спасибо за комментарий.
Да, в конце поставил ссылку на канал, так как для меня в данный момент телеграм - это хранилище информации которым хотел поделиться в рамках опыта который описал в посте
да, lodash 🔥 изначально хотел написать побольше статью, чтобы была совсем language agnostic, чтобы показать примеры и из js, rust, go, но со временем пока не вышло:)
статья классная 🔥 спасибо!
очень рекомендую при разработке в вебе для всех сервисов которые имеют доступ к web api, или импортируют web библиотеки писать моки библиотек, и основную часть разработки вести как desktop приложение - это сильно убыстряет разработку, потому что desktop поддерживает hot reload, а веб к сожалению нет, и вроде бы это и не планируется.
В таком случае разработку даже можно поделить на несколько частей чтобы ускорить и распараллелить
1 - разработка верстки / дизайна / логики экранов (через desktop)
2 - разработка веб фич как отдельных api - библиотек со своими моками или другими платформенными фичами (отдельно как wrapper API)
3 - тестирование / допилка в вебе готового приложения (desktop) и web api