Да, это примерно из той же категории, что статьи 3-5 лет назад былы "я был сантехником(дворником, доставщиком и т.п.), прошел буткамп за 2 недели, и теперь я крутой айтишник". Теперь мы пожинаем плоды тех лет - полностью уничтоженный рынок найма, завеленый недоайтишниками.
а вы точно правильно помните происхождения фразы про напильник? Там так-то надо было из трактора, напильником, боевой истребитель получить... Ну так себе продуктивность...
никто не пишет код по 8 часов(за редким исключением - бывали у меня такие проекты и моменты в жизни), но писать чисто код это даже не 50% от времени разработчик, а даже меньше.
Поэтому если человек планирует работать по 4 часа в день, то на написание кода у него останется минут 30 в лучшем случае.
Просто очередная "чудесная" история от маркетологов Cursor AI. Юзер сам по себе на подписку не придет. А загонять надо как можно больше, что бы иметь базу для обучения и для повышения тарифов, когда деньги инвесторов сгорят окончательно.
не то, что бы не нужно. Они просто не думают об этом. Ну стараются не думать. Надеясь, что когда проблема произойдет, то это будет уже не их проблема. У них есть задача вот здесь и сейчас показать экономию и т.п.. Они ее показывают. Сток растет какое-то время, все радуются.
Я когда анализирую решения/советы топ менеджера, все чаще в последнее время вспоминаю следующий анекдот:
Жили-были мыши. Все их обижали. Однажды пришли мыши к сове:
— Мудрая сова, помоги! Все нас едят. Скоро нас не останется.
Что делать ? Подумала сова и говорит:
— Мыши! Станьте ежами! Будете колючими и для охотников недоступны.
фраза была в ключе, что без возможности как-либо оспорить. По сути такие кандидаты как в теневом бане. Их обращения просто висят без процессинга, потом кандидат получает автоматический отчет. Ну и как бы 3 года - это по внутренним документам, но в реальности, фичи чистить эту базу каждые 3 года, пока так еще и нет :D
Ну для начала, мы ведем обсуждение отталкивая от фразы, что компании могут себе позволить увольнять людей одним днем, т.к. за забором очередь и они найму такого же сотрудника через день. Реальность она иная. Они не могут себе такого. Т.к. может уйти не только балласт, но и ключевые сотрудники, которых потом замучаешься заменять.
Что же до вашего примера - основная проблема в этих программистов в том, что их просто не могут найти. Нет, конечно, если люди попали в профессию исключительно из-за пониженной планки на рынке, тогда ой. В остальном - это не конкуренция, а просто повышенный шум на рынке. И либо он утихнет сам (когда бывшие баристы, официанты и т.п. вернутся по местам работы), либо работодателям придется менять способ найма.
Я в своём комментарии специально указал, что ситуация на рынке труда — это про количество, но не про качество. Откуда-то появилось множество хороших сотрудников? Нет. На рынке либо слитые ”вайтишники” с опытом 1–2 года(и в очень ограниченном секторе), либо, наоборот, люди, засидевшиеся в одной компании по 10–15 лет с очень устаревшим стеком и опытом.
С наймом проблемы и со стороны работодателя, и со стороны соискателя. Вы публикуете вакансию (я в США), и на неё прилетает тысяча резюме, адаптированных под позицию с помощью ChatGPT — настолько, что простые фильтры уже не справляются. Процентов 80 из них вообще не из вашей страны (это видно по IP) или требуют спонсирования визы. Из оставшихся 200 — половина теряется. В итоге у нас остаётся около 100 кандидатов. Большая часть не обладает заявленными навыками. Многие ещё и пытаются активно жульничать на интервью, используя тот же ChatGPT, поддельные маски и т.п. (причём софт, который используется в нашей компании для записи интервью, довольно успешно это детектирует. И от выданного процента вероятности — и тут либо просто понижение балла при решении, либо перманентный бан с занесением в чёрный список на 3 года).
Вот просто пример: нужно было нанять менеджера с техническими знаниями. В Индии. 9 месяцев интервью. Девять месяцев. В итоге нанимают человека уже из серии “на безрыбье и рак рыба”. Ждут 3 месяца (в Индии такой цикл найма — об увольнении предупреждают за 2–3 месяца). Человек выходит на работу — и через 5 месяцев увольняется сам 😄. Почти год процесса, потраченные $20-30k на найм и человек даже близко не окупил этого. Уже 4 месяца пытаются найти замену — никого нанять не могут. При этом менеджмент ведёт себя так, как вы и описали: “да там очередь за забором”.
И в целом, найм, который проводился за последние 2 года, особенно среди молодых специалистов, — ужасающего качества. И это логично, потому что при текущем процессе найма работодатель в конце концов просто сдаётся и нанимает хоть кого-то.
Куда мы в итоге прийдет со всем этим - пока не понятно.
“найм по знакомству” в США сейчас просто расцвёл как никогда.
При больших сокращениях, компания теряет возможность нанимать кого либо из-за границы на н-количество времени. И это по текущему законодательству.
А сейчас уже идет речь о еще большем закручивании гаек в этом направлении.
Ну и как бы даже при «очереди за забором» - сейчас там вопрос в количестве, но не в качестве. Стоимость процесса найма бьет все рекорды. Множество вайтишников и других персон, которые использую чатгпт и тп для обмана при найме.
Ну а для сотрудников, которые в компании, увольнения коллег одним днем это демотиватор и значит они сами могут уйти одним днем, вызвав убытки для компании. Кроме того - продуктивность так же понизится.
Только вот это не задача разработчиков. Это задача аналитиков / продакт менеджеров.
а зачем тогда в том дивном мире будущего, описываемом вами, чистые разработчики(а скорее даже кодеры)? Они перестанут быть нужны. Если следовать парадигме "вайи кодинга", то людей со скилами аналитиков / продакт менеджеров (а еще лучше - technical product/program managers) будет более чем достаточно. Плюс архитектор. Данные собрали, AI скормили, агентов запустили, результаты отправили дальше если нужно. Все...
Тестирование - аналогично
тестирование и базовый скелет - вот это да. Эту рутинную работу просто замечательно выполняет LLM.
Это было бы не точное определение. Нокиа это компания со более чем 100 летней историей. В нулевых она просто приобрела большую известность среди обычных потребителей, за счет производства мобильных. Что в свою очередь стало возможным за счет того, что они сосредоточились на радиосвязи, начиная с 60х годов. И до бума потребительской мобильной связи они активно поставляли решения как для военных, так и для бизнес потребителей. Включая первый базовые станции для мобильной связи. Да и сами мобильные они с 80х производят.
Я в процессах уже лет 15. Люди не совершенны. У вас никогда не будет идеальных процессов — как бы вы этого ни хотели. А если и будет, то лишь на короткое время, при удачном стечении обстоятельств.
В реальности я вижу только один путь — логировать абсолютно всё (разговоры, чаты и т.п.) и скармливать это AI. Но тут мы упираемся в этические и юридические проблемы (которые, кстати, вскоре только ужесточатся), влияние на команды, и главное (т.к. бизнес решает) — в стоимость такого решения. Потому что мы ещё даже близко не видим реальной стоимости AI.
Что я имею в виду под “реальной стоимостью AI”? Я буквально вчера разговаривал с коллегой из большой компании, которая активно использует GitHub и Copilot. Кто не знает: примерно месяц назад GitHub объявил, что “баста, карапузики, танцы закончились” — бесплатно останется только базовая модель (сейчас это GPT-4.1), причём без гарантированных мощностей. То есть в часы пик будут и задержки, и непредсказуемые ответы.
Всё остальное — включая GPT-4.1 с гарантированными ресурсами — теперь считается premium requests. Количество таких бесплатных запросов зависит от типа подписки. Стоимость запросов тоже зависит от используемых моделей. К более продвинутым моделям, например GPT-4.5, нужно 50 premium requests и получается $2 за один запрос.
GitHub должен был начать взимать оплату за это с прошлой среды. Что-то пошло не так — интерфейсы пока не готовы, но, как сказали персональному менеджеру компании в пятницу(у меня такой звонок запланирован на следующей недели ;-)), если бы деньги начали списывать, то уже к третьему дню сумма за использование premium-запросов составила бы около $800(это с учетом, что на их подписке 300 premium-запросов в месяц уже бесплатные). А ожидаемые расходы за месяц — минимум $8000 (без учета стоимости базовых лицензий на copilot).
И тут менеджмент немного приуныл, потому что:
Существенного роста продуктивности(что бы прям в разы) они еще не увидели.
Доступ к Copilot сейчас есть только у 25% разработчиков в их компании.
То есть, при 100% покрытии сумма может легко дойти до полумиллиона долларов в год. А скорее всего — даже больше, если все начнут активно использовать тот самый “вайб-кодинг”.
Так что нас ещё ждёт много интересных открытий в ближайшие годы. GitHub — это только первый звоночек. Все остальные пока просто прожигают деньги инвесторов, субсидируя ресурсы.
Если бы не NDA, я бы показала вам коммиты, которые делают мои индусы после 3–4 дней (а то и недель) работы 🙂. Там и на 5 минут изменений в день не наберётся.
А если серьёзно — вот нужно внести буквально пару изменений, но в очень большой продукт уровня энтерпрайз. 10 строк — в одном модуле, ещё 10 — в другом. Итого 20 строк, большую часть из которых можно просто скопировать из документации.
Реальность для очень хорошего сеньора: 10–15 минут на ознакомление с изначальным запросом, от 2 часов до нескольких дней — на анализ того, как эти изменения повлияют на продукт в целом и на разных пользователей. Как лучше внедрить в код. Если нужно - обновить blueprints. В 50–60% случаев потребуется ещё пара встреч с инициатором изменений, чтобы уточнить детали и согласовать, что адаптированное решение действительно будет для него работать.
Добавьте к этому код-ревью, тестирование (которое порой может быть весьма долгим) — и в итоге на эти 20 строк, которые можно набрать за 2–3 минуты, уходит 4–5 часов аналитической работы.
как не пишите код на ассемблере, а пользуетесь одними компиляторами?
переход на компиляторы не забрал алгоритмические задачи с разработчика. Да и и с переходом на компиляторы и сам вектор того же дебага поменялся. Редко когда вы одновременно использовали компилятор, но возвращались в ассемблер для дебага и т.п.. То есть, ваш пример будет работать, когда разработчики смогут 100% переключится в AI как среду для разработки / отладки. Тогда сменится и парадигма самой работы и мышления под эту работу.
Интересно, как же их держат на работе если они "деградировали и не могут решить задачу"?
Никогда не работали в энтерпрайзе? Ну и как, держат десятки тысяч индусов, которые пишут спагетти-код, работающий буквально на честном слове и на пределе серверных мощностей? Кодовая база через пару лет становится настолько нечитаемой, что проще всё переписать с нуля, чем пытаться что-то исправить.
В результате код, который при хорошем подходе мог бы служить основой 10–15 лет, устаревает уже через 3–4 года. Просто из-за решения менеджмента сэкономить и использовать дешёвые ресурсы — будь то недорогие индусы или, как сейчас, AI. Потому что большинство менеджеров в современном мире ориентируются на годовые результаты: сэкономили в этом году миллион — отлично.
Они не думают(ну или все же думают - но такие уж правила игры) о том, что через два года из-за этого решения операционные издержки вырастут на тот же миллион в год, а через пять лет придётся вложить 2–3 миллиона в полное обновление. Это уже будет “проект”, на который выделят деньги, и никто даже не задумается, что никакого проекта не потребовалось бы, если бы изначально не пытались сэкономить.
Это комплексная проблема. Я сейчас смотрю на AI как на замену индусам для MVP. Видел это ещё в конце нулевых и в десятых: клиенты нанимали индусов, те быстро набрасывали хоть как-то работающий продукт, а потом, если бизнес выстреливал и требовал масштабирования, наступал затык. Индусы исчезали, а разработка отдавалась западным разработчикам, которые всё переписывали с нуля.
Есть у меня и примеры, когда код изначально писался по всем правильным принципам, но потом передавался в поддержку дешёвым командам — и за 1–2 года код просто убивался в ноль.
Поэтому все, кто сейчас бездумно перекладывает всю разработку на AI, постепенно превратятся в те самые дешёвые индусские команды, пишущие код за копейки. И не стоит потом удивляться, что на собеседованиях всё равно будут проверять реальные навыки программирования, а не «вайб-кодинг» — и вы просто не сможете пройти такое собеседование.
Ну вот у человека есть 500 бизнесов. Пара из них прогорело - вы реально не будете вкладываться в такого человека?
Потопит их этот браузер еще быстрее... человеческие ресурсы растеряли, средства инвесторов прожигают с рекордной скоростью...
Да, это примерно из той же категории, что статьи 3-5 лет назад былы "я был сантехником(дворником, доставщиком и т.п.), прошел буткамп за 2 недели, и теперь я крутой айтишник". Теперь мы пожинаем плоды тех лет - полностью уничтоженный рынок найма, завеленый недоайтишниками.
а вы точно правильно помните происхождения фразы про напильник? Там так-то надо было из трактора, напильником, боевой истребитель получить... Ну так себе продуктивность...
никто не пишет код по 8 часов(за редким исключением - бывали у меня такие проекты и моменты в жизни), но писать чисто код это даже не 50% от времени разработчик, а даже меньше.
Поэтому если человек планирует работать по 4 часа в день, то на написание кода у него останется минут 30 в лучшем случае.
Просто очередная "чудесная" история от маркетологов Cursor AI. Юзер сам по себе на подписку не придет. А загонять надо как можно больше, что бы иметь базу для обучения и для повышения тарифов, когда деньги инвесторов сгорят окончательно.
не то, что бы не нужно. Они просто не думают об этом. Ну стараются не думать. Надеясь, что когда проблема произойдет, то это будет уже не их проблема. У них есть задача вот здесь и сейчас показать экономию и т.п.. Они ее показывают. Сток растет какое-то время, все радуются.
Я когда анализирую решения/советы топ менеджера, все чаще в последнее время вспоминаю следующий анекдот:
возможно сразу подготовленно все под рейды, для ускорения работы.
Интересно, а не сегодняшний outage с этим увольнением никак не связан? Половина GPC сервисов лежит и положили множество сторонних сервисов.
https://www.tomsguide.com/news/live/google-cloud-down-jun-12-outage
фраза была в ключе, что без возможности как-либо оспорить. По сути такие кандидаты как в теневом бане. Их обращения просто висят без процессинга, потом кандидат получает автоматический отчет. Ну и как бы 3 года - это по внутренним документам, но в реальности, фичи чистить эту базу каждые 3 года, пока так еще и нет :D
Ну для начала, мы ведем обсуждение отталкивая от фразы, что компании могут себе позволить увольнять людей одним днем, т.к. за забором очередь и они найму такого же сотрудника через день. Реальность она иная. Они не могут себе такого. Т.к. может уйти не только балласт, но и ключевые сотрудники, которых потом замучаешься заменять.
Что же до вашего примера - основная проблема в этих программистов в том, что их просто не могут найти. Нет, конечно, если люди попали в профессию исключительно из-за пониженной планки на рынке, тогда ой. В остальном - это не конкуренция, а просто повышенный шум на рынке. И либо он утихнет сам (когда бывшие баристы, официанты и т.п. вернутся по местам работы), либо работодателям придется менять способ найма.
Я в своём комментарии специально указал, что ситуация на рынке труда — это про количество, но не про качество. Откуда-то появилось множество хороших сотрудников? Нет. На рынке либо слитые ”вайтишники” с опытом 1–2 года(и в очень ограниченном секторе), либо, наоборот, люди, засидевшиеся в одной компании по 10–15 лет с очень устаревшим стеком и опытом.
С наймом проблемы и со стороны работодателя, и со стороны соискателя. Вы публикуете вакансию (я в США), и на неё прилетает тысяча резюме, адаптированных под позицию с помощью ChatGPT — настолько, что простые фильтры уже не справляются. Процентов 80 из них вообще не из вашей страны (это видно по IP) или требуют спонсирования визы. Из оставшихся 200 — половина теряется. В итоге у нас остаётся около 100 кандидатов. Большая часть не обладает заявленными навыками. Многие ещё и пытаются активно жульничать на интервью, используя тот же ChatGPT, поддельные маски и т.п. (причём софт, который используется в нашей компании для записи интервью, довольно успешно это детектирует. И от выданного процента вероятности — и тут либо просто понижение балла при решении, либо перманентный бан с занесением в чёрный список на 3 года).
Вот просто пример: нужно было нанять менеджера с техническими знаниями. В Индии. 9 месяцев интервью. Девять месяцев. В итоге нанимают человека уже из серии “на безрыбье и рак рыба”. Ждут 3 месяца (в Индии такой цикл найма — об увольнении предупреждают за 2–3 месяца). Человек выходит на работу — и через 5 месяцев увольняется сам 😄. Почти год процесса, потраченные $20-30k на найм и человек даже близко не окупил этого. Уже 4 месяца пытаются найти замену — никого нанять не могут. При этом менеджмент ведёт себя так, как вы и описали: “да там очередь за забором”.
И в целом, найм, который проводился за последние 2 года, особенно среди молодых специалистов, — ужасающего качества. И это логично, потому что при текущем процессе найма работодатель в конце концов просто сдаётся и нанимает хоть кого-то.
Куда мы в итоге прийдет со всем этим - пока не понятно.
“найм по знакомству” в США сейчас просто расцвёл как никогда.
Там идет запрет на любое спонсирование. Это и h1b и даже га Грин карты не смогут подавать для сотрудников.
При больших сокращениях, компания теряет возможность нанимать кого либо из-за границы на н-количество времени. И это по текущему законодательству.
А сейчас уже идет речь о еще большем закручивании гаек в этом направлении.
Ну и как бы даже при «очереди за забором» - сейчас там вопрос в количестве, но не в качестве. Стоимость процесса найма бьет все рекорды. Множество вайтишников и других персон, которые использую чатгпт и тп для обмана при найме.
Ну а для сотрудников, которые в компании, увольнения коллег одним днем это демотиватор и значит они сами могут уйти одним днем, вызвав убытки для компании. Кроме того - продуктивность так же понизится.
Singularity это прям очень даже...
а зачем тогда в том дивном мире будущего, описываемом вами, чистые разработчики(а скорее даже кодеры)? Они перестанут быть нужны. Если следовать парадигме "вайи кодинга", то людей со скилами аналитиков / продакт менеджеров (а еще лучше - technical product/program managers) будет более чем достаточно. Плюс архитектор. Данные собрали, AI скормили, агентов запустили, результаты отправили дальше если нужно. Все...
тестирование и базовый скелет - вот это да. Эту рутинную работу просто замечательно выполняет LLM.
Это было бы не точное определение. Нокиа это компания со более чем 100 летней историей. В нулевых она просто приобрела большую известность среди обычных потребителей, за счет производства мобильных. Что в свою очередь стало возможным за счет того, что они сосредоточились на радиосвязи, начиная с 60х годов. И до бума потребительской мобильной связи они активно поставляли решения как для военных, так и для бизнес потребителей. Включая первый базовые станции для мобильной связи. Да и сами мобильные они с 80х производят.
Я в процессах уже лет 15. Люди не совершенны. У вас никогда не будет идеальных процессов — как бы вы этого ни хотели. А если и будет, то лишь на короткое время, при удачном стечении обстоятельств.
В реальности я вижу только один путь — логировать абсолютно всё (разговоры, чаты и т.п.) и скармливать это AI. Но тут мы упираемся в этические и юридические проблемы (которые, кстати, вскоре только ужесточатся), влияние на команды, и главное (т.к. бизнес решает) — в стоимость такого решения. Потому что мы ещё даже близко не видим реальной стоимости AI.
Что я имею в виду под “реальной стоимостью AI”? Я буквально вчера разговаривал с коллегой из большой компании, которая активно использует GitHub и Copilot. Кто не знает: примерно месяц назад GitHub объявил, что “баста, карапузики, танцы закончились” — бесплатно останется только базовая модель (сейчас это GPT-4.1), причём без гарантированных мощностей. То есть в часы пик будут и задержки, и непредсказуемые ответы.
Всё остальное — включая GPT-4.1 с гарантированными ресурсами — теперь считается premium requests. Количество таких бесплатных запросов зависит от типа подписки. Стоимость запросов тоже зависит от используемых моделей. К более продвинутым моделям, например GPT-4.5, нужно 50 premium requests и получается $2 за один запрос.
GitHub должен был начать взимать оплату за это с прошлой среды. Что-то пошло не так — интерфейсы пока не готовы, но, как сказали персональному менеджеру компании в пятницу(у меня такой звонок запланирован на следующей недели ;-)), если бы деньги начали списывать, то уже к третьему дню сумма за использование premium-запросов составила бы около $800(это с учетом, что на их подписке 300 premium-запросов в месяц уже бесплатные). А ожидаемые расходы за месяц — минимум $8000 (без учета стоимости базовых лицензий на copilot).
То есть, при 100% покрытии сумма может легко дойти до полумиллиона долларов в год. А скорее всего — даже больше, если все начнут активно использовать тот самый “вайб-кодинг”.
Так что нас ещё ждёт много интересных открытий в ближайшие годы. GitHub — это только первый звоночек. Все остальные пока просто прожигают деньги инвесторов, субсидируя ресурсы.
Если бы не NDA, я бы показала вам коммиты, которые делают мои индусы после 3–4 дней (а то и недель) работы 🙂. Там и на 5 минут изменений в день не наберётся.
А если серьёзно — вот нужно внести буквально пару изменений, но в очень большой продукт уровня энтерпрайз. 10 строк — в одном модуле, ещё 10 — в другом. Итого 20 строк, большую часть из которых можно просто скопировать из документации.
Реальность для очень хорошего сеньора: 10–15 минут на ознакомление с изначальным запросом, от 2 часов до нескольких дней — на анализ того, как эти изменения повлияют на продукт в целом и на разных пользователей. Как лучше внедрить в код. Если нужно - обновить blueprints. В 50–60% случаев потребуется ещё пара встреч с инициатором изменений, чтобы уточнить детали и согласовать, что адаптированное решение действительно будет для него работать.
Добавьте к этому код-ревью, тестирование (которое порой может быть весьма долгим) — и в итоге на эти 20 строк, которые можно набрать за 2–3 минуты, уходит 4–5 часов аналитической работы.
переход на компиляторы не забрал алгоритмические задачи с разработчика. Да и и с переходом на компиляторы и сам вектор того же дебага поменялся. Редко когда вы одновременно использовали компилятор, но возвращались в ассемблер для дебага и т.п.. То есть, ваш пример будет работать, когда разработчики смогут 100% переключится в AI как среду для разработки / отладки. Тогда сменится и парадигма самой работы и мышления под эту работу.
Никогда не работали в энтерпрайзе? Ну и как, держат десятки тысяч индусов, которые пишут спагетти-код, работающий буквально на честном слове и на пределе серверных мощностей? Кодовая база через пару лет становится настолько нечитаемой, что проще всё переписать с нуля, чем пытаться что-то исправить.
В результате код, который при хорошем подходе мог бы служить основой 10–15 лет, устаревает уже через 3–4 года. Просто из-за решения менеджмента сэкономить и использовать дешёвые ресурсы — будь то недорогие индусы или, как сейчас, AI. Потому что большинство менеджеров в современном мире ориентируются на годовые результаты: сэкономили в этом году миллион — отлично.
Они не думают(ну или все же думают - но такие уж правила игры) о том, что через два года из-за этого решения операционные издержки вырастут на тот же миллион в год, а через пять лет придётся вложить 2–3 миллиона в полное обновление. Это уже будет “проект”, на который выделят деньги, и никто даже не задумается, что никакого проекта не потребовалось бы, если бы изначально не пытались сэкономить.
Это комплексная проблема. Я сейчас смотрю на AI как на замену индусам для MVP. Видел это ещё в конце нулевых и в десятых: клиенты нанимали индусов, те быстро набрасывали хоть как-то работающий продукт, а потом, если бизнес выстреливал и требовал масштабирования, наступал затык. Индусы исчезали, а разработка отдавалась западным разработчикам, которые всё переписывали с нуля.
Есть у меня и примеры, когда код изначально писался по всем правильным принципам, но потом передавался в поддержку дешёвым командам — и за 1–2 года код просто убивался в ноль.
Поэтому все, кто сейчас бездумно перекладывает всю разработку на AI, постепенно превратятся в те самые дешёвые индусские команды, пишущие код за копейки. И не стоит потом удивляться, что на собеседованиях всё равно будут проверять реальные навыки программирования, а не «вайб-кодинг» — и вы просто не сможете пройти такое собеседование.