LLM пользуются наверное почти все сегодня. Думаю, большая часть аудитории Хабра потратила свое время на том, чтобы разобраться в этой теме хотя бы поверхностно.
Сама статья - это маркетинговый буллщит, которая дает явно плохие советы уровня "становитесь промпт-инженерами, классическое CS образование и умение программировать не нужно" и прочий бред.
Я более чем уверен, что те, кто наслушается таких советов и скипнет обучение программированию и обучение в вузе, в итоге останутся без работы. Работать будут те, кто заканчивал МГУ, Физтех, Бауманку, МИФИ и прочие вузы технического профиля, учил математику, программирование, базу по компьютерным наукам, а не те, кто просто прошел курсы на которых учили, как правильно промпты писать и что в AGENTS.md надо добавить чтобы вся магия запустилась.
А чем отличается Computer Science образование от AI образования? Несколько лет назад на всех CS направлениях можно было заниматься ИИ темами, писать курсачи и дипломы по машинному обучению, компьютерному зрению, нейронным сетям. И в России, и на западе. Часто курсы по этим предметам были обязательными в учебном плане, где-то на выбор, где-то на отдельных кафедрах этому учили. Но тем не менее это все было частью учебных планов образования по компьютерным наукам.
Ну и математический фундамент в виде матанализа, линейной алгебры, теорвера, математической статистики и дискретки тоже нужен. В чем разница-то?
А зачем брать на работу промпт-инженера или AI-оркестратора, который не умеет программировать и не имеет образования в этой сфере? Как раз-таки наоборот надо идти учиться программировать и изучать Computer Science. Промпты и AI-агенты это просто еще один уровень взаимодействия, да и тот, не полностью абстрагирующийся от кода, так как все равно надо смотреть и проверять, что там чудо-нейросеть написала, ну и корректировки вносить, порой довольно большие.
Если на рынке есть люди, умеющие программировать и имеющие образование, то я в первую очередь буду нанимать этих людей, а не тех, кто просто выучил как промпты писать. Да и нет никакой промт-инженерии как таковой, за промптами сегодня нет какой-либо стройной теории и научной базы, которая определяет какой промпт хорошо подходит для вашей задачи, а какой - нет, да и все это меняется от модели к моделе, от версии к версии, и в целом не постоянно.
Как раз-таки нет, инвесторам нужен рост здесь и сейчас. Деньги нужны здесь и сейчас. Что будет с компанией через год, два, пять, десять лет - большую часть инвесторов не интересует. Есть конечно те, кто вдолгую играет, но они вероятно сидят в каких-то старых индустриях, которые никак с ИИ не связаны.
Статью не читал, пролистал немного, выглядит как реклама какого-то буллщита.
А по теме: работал преподавателем на таких вот айти курсах в жирные ковидные коды. Вел 2 занятия в неделю и проверял домашние задания. Буквально из всего потока 100 человек максимум 2-3 человека было пригодны к работе и пытались как-то учиться и что-то делать, остальное большинство это абсолютные лоускиллы, и в целом грубые и невежливые люди, которым явно тяжело дается интеллектуальная деятельность.
Не хочу никого оскорбить, но переучиваться на программиста после 15 лет работы в такси или принеси-подай на заводе наверное никому не стоит. Только пустая трата времени и денег.
Может быть скоро, а может лет через 10 или 50 - пока что неизвестно. Может ли в теории нейросеть написать более-менее оригинальный и затягивающий сюжет как это было в культовых играх последних 10 лет - Witcher 3, Baldur's Gate 3, Cyberpunk, Expedition 33? Вот именно от начала и до конца, не как помощник к сценаристу/писателю, а сама с нуля, с проработкой общей истории, персонажей, квестов? По сути мы играем только ради этого. Есть конечно сегмент онлайн шутеров и всякого мобильного гейминга, где сюжета нет, а есть только сам процесс, но лично меня такое не интересует уже много лет.
важна модернизация системы «Антиплагиат» по выявлению текстов, сгенерированных ИИ
А есть ли сегодня модели, которые с достоверной точностью выявляют LLM-сгенерированный текст? Причем, чтобы достоверно определить, сколько процентов написано человеком, а сколько - LLM. Мне кажется, что их нет. Есть GigaCheck для текстов на русском языке, но не понятно, насколько он хорош.
Из того, что я видел в универах - почти все студенты сейчас генерируют нейрослоп и выдают это за свои лабы, курсовые и дипломы. Если раньше при списывании лабы или курсача все равно надо было вникнуть что происходит в авторском решении и потом переделать его под свой вариант задачи, то теперь люди даже не думают и не ищут информацию самостоятельно, а просто сгружают условие в нейронку и копипастят ответ из нее. Ну или просто ждут пока Cursor/Codex/Claude Code/OpenCode напишет им код. Видел дипломные работы студентов этого года на моей кафедре, почти у всех РПЗ написана нейронками.
Впрочем, комиссии ГЭК на это все равно, как и научным руководителям. Когда я писал диплом и потом защищал, мой научный руководитель даже ни разу его не читал, потому что ему было лень. Да и студентов дипломников у одного научника по 8-15 человек каждый год, со всеми работать сложно, плюс возраст у большинства преподавателей уже не особо позволяет. Кажется, что уровень образования на ИТ направлениях сейчас драматически снижается и в целом оно станет скорее мусорным, даже если в топ вузе получено.
В любом случае спрос на такие AI-детекторы сейчас очень большой. Но тут все равно будет гонка, потому что LLM со временем могут натренировать так, чтобы она писала более "человеческий" текст и детекторы придется тюнить по новой.
Мне кажется мало кто захочет тратить время на просмотр фильмов, где актеры будут сгенерированы. И тем более идти в кинотеатр и платить за сеанс. Не совсем понятно, кто и как будет на этом зарабатывать деньги. Разве что это фильмы с каким-то очень необычным или глубоким сюжетом от непризнанных гениев мысли, которым почему-то не хватило денег на найм актеров и которые решили воспользоваться нейросетями для генерации контента.
Может конечно случится технологический рывок, и нейросети смогут генерировать видеоряд длиной в полтора-два-три часа неотличимый от настоящей съемки, но для меня это звучит как научная фантастика на данный момент.
Будут спрашивать с оператора ИИ. Ну или кто там за этой чудо-машиной присматривать будет, может быть нынешние менеджеры, лиды и сеньоры.
А так, неоднократно видел в своей карьере как разработчиков увольняли с позором из-за бага на проде. Теперь будут менеджеров увольнять (или кто там останется к тому моменту).
Статья выглядит как маркетинговый буллщит. Так еще и открыто предлагается за 20 долларов какую-то там подписку покупать. При этом технической информации почти нет, советы уровня, "купите подписку" и "делайте хорошо, плохо не делайте", параллельно разбавленные рекламой своего ТГ канала.
И все это приправлено высказываниями уровня: > будущее уже наступило > мир уже поменялся > мир перевернулся > эра пишуших код людей закончилась > все давно прогают с AI и прочей подобной чепухой.
По теме статьи - я ожидал увидеть больше деталей, советов и конкретных примеров как писать спеки и результатами того
Но судя по тому, что автор - всю свою жизнь работал то фаундером в криптостартапах, то CTO, то CDO в каких-то мутных местах и, судя по всему, реального опыта разработки у него почти нет, ему приходится выживать как получится. Раньше крипта была на хайпе - надо было про крипту писать, сейчас вот деньги в LLM появились, надо срочно к этой тусовке примазываться и создавать хайп и шум вокруг себя, потом дальше что-то появится, и автор пойдет другие вещи рекламировать.
Так епам брал помойные проекты в американском и европейском энтерпрайзе, всякую не особо секретную госуху и прочую шелуху. И епам - это галера, а не бигтех.
с отсутствием банальнейших синтаксических конструкций
Каких именно?
Если бы это было истиной, то 99% бэкэндов были бы написаны на Python
На самом деле очень много проектов на рынке написано на питоне. Даже в энтерпрайзе лично видел большие монолитные финтех молотилки написанные целиком на питоне.
разрешите узнать, в какие конкретно компании рос бигтеха вы проходили интервью за последнее время
Яндекс и Авито. Май-июнь прошлого года. Приходил на собесы с опытом на джаве, получил офферы в команды, которые только на Го пишут. Но по итогу никуда отказался и никуда не пошел, так как требовали быть в РФ в офисе.
Низкая популярность дотнета обусловлена тем, что где-то до середины 2010х годов его нельзя было запустить под линукс. То есть надо было держать windows server, чего почти никто делать не хотел. Потом конечно когда стало понятно, что linux+контейнеры это будущее, а Сатья сменил Балмера, в MS таки сделали версию для линуха, но было уже чутка поздновато, так как все бигтехи к тому моменту уже плотно сидели на java, питоне, руби, пхп и прочих кроссплатформенных решениях. Собственно поэтому нигде в американском бигтехе кроме самого MS нет .NET.
А платить майкрософту - фууу, старье дорогое
Ну так и есть. А зачем платить майкрософту, когда есть бесплатные опенсорсные решения? Я вот никогда не возьму win server за деньги вместо бесплатного linux.
Ну, справедливости ради .NET и прочие технологии тоже с запада привезли, а не откуда-то еще. И Microsoft тоже с российского рынка нынче ушел, как и Гугл, и Оракл.
В моем универе так вообще Microsoft целые лекции организовывал в середине 00х годов, на которых рекламировали .NET. В целом дотнет был популярен в России какое-то время, но сейчас эти времена прошли окончательно, судя по рынку вакансий и на чем в больших ру компаниях пишут.
Но вот писать статьи? Не знаю. Сам был вынужден не так давно писать статьи в научные журналы для галочки, к счастью достаточно было журналов РИНЦ, поэтому я нашел те, где нет рецензирования и где за деньги любой шлак публикуют... В итоге нагенерил огромное количество нейрослопа, даже читать его не стал, оплатил и опубликовал. И я думаю такого все больше и больше в науке будет. Даже в уважаемых журналах, где публикуют только статьи с рецензиями.
выгребает говно, созданное всей командой из-за выбранного языка
В любом языке полно неочевидных моментов и костылей. Полно таких же статей про Rust/Python/C#/C++ и другие языки. Го тут ничем не отличается. Все нюансы языка, которые в статье перечислили, иногда спрашивают у джунов и стажеров при трудоустройстве, это довольно известные недостатки языка, про которые везде написано и про которые все знают.
Каких-то супер специфичных знаний в гигантском объеме у гошников нет, этот язык кратно проще чем Rust или C++.
Есть просто люди, которым в целом нормально писать на Go, а есть те, которые по каким-то причинам яростно этому сопротивляются. Есть и люди, которые яростно сопротивляются Rust (и которые пишут на Go/C++/Java) и наоборот. Это просто психология такая. В реальном проде в целом все равно на язык, чем проще, тем лучше.
Поэтому при трудоустройстве в бигтех компании никто досконально не спрашивает тонкости java или с++ или python. Есть алгоритмические секции (которые все решают на питоне) и дизайн секции, где код писать почти никогда не нужно. И алго секция идет в режиме зачет/незачет, а вот грейд кандидата уже оценивается по дизайн секции. Можно всю кодинг секцию сдать на питоне, но прийти в команду писать на С++ или на Go или Java.
Это финтех. Гигантский монолит на джаве и несколько микросервисов вокруг него на питоне. Вся эта машинерия в сутки считает миллионы долларов. Довольно серьезный уровень, где нужно чтобы все работало 24/7. Вполне энтерпрайз, имхо...
Да и российские маркетплейсы, которые на Go написаны, вполне очень хардкорный уровень. Пусть и не энтерпрайз в классическом понимании.
LLM пользуются наверное почти все сегодня. Думаю, большая часть аудитории Хабра потратила свое время на том, чтобы разобраться в этой теме хотя бы поверхностно.
Сама статья - это маркетинговый буллщит, которая дает явно плохие советы уровня "становитесь промпт-инженерами, классическое CS образование и умение программировать не нужно" и прочий бред.
Я более чем уверен, что те, кто наслушается таких советов и скипнет обучение программированию и обучение в вузе, в итоге останутся без работы. Работать будут те, кто заканчивал МГУ, Физтех, Бауманку, МИФИ и прочие вузы технического профиля, учил математику, программирование, базу по компьютерным наукам, а не те, кто просто прошел курсы на которых учили, как правильно промпты писать и что в AGENTS.md надо добавить чтобы вся магия запустилась.
А чем отличается Computer Science образование от AI образования? Несколько лет назад на всех CS направлениях можно было заниматься ИИ темами, писать курсачи и дипломы по машинному обучению, компьютерному зрению, нейронным сетям. И в России, и на западе. Часто курсы по этим предметам были обязательными в учебном плане, где-то на выбор, где-то на отдельных кафедрах этому учили. Но тем не менее это все было частью учебных планов образования по компьютерным наукам.
Ну и математический фундамент в виде матанализа, линейной алгебры, теорвера, математической статистики и дискретки тоже нужен. В чем разница-то?
А зачем брать на работу промпт-инженера или AI-оркестратора, который не умеет программировать и не имеет образования в этой сфере? Как раз-таки наоборот надо идти учиться программировать и изучать Computer Science. Промпты и AI-агенты это просто еще один уровень взаимодействия, да и тот, не полностью абстрагирующийся от кода, так как все равно надо смотреть и проверять, что там чудо-нейросеть написала, ну и корректировки вносить, порой довольно большие.
Если на рынке есть люди, умеющие программировать и имеющие образование, то я в первую очередь буду нанимать этих людей, а не тех, кто просто выучил как промпты писать. Да и нет никакой промт-инженерии как таковой, за промптами сегодня нет какой-либо стройной теории и научной базы, которая определяет какой промпт хорошо подходит для вашей задачи, а какой - нет, да и все это меняется от модели к моделе, от версии к версии, и в целом не постоянно.
Как раз-таки нет, инвесторам нужен рост здесь и сейчас. Деньги нужны здесь и сейчас. Что будет с компанией через год, два, пять, десять лет - большую часть инвесторов не интересует. Есть конечно те, кто вдолгую играет, но они вероятно сидят в каких-то старых индустриях, которые никак с ИИ не связаны.
Статью не читал, пролистал немного, выглядит как реклама какого-то буллщита.
А по теме: работал преподавателем на таких вот айти курсах в жирные ковидные коды. Вел 2 занятия в неделю и проверял домашние задания. Буквально из всего потока 100 человек максимум 2-3 человека было пригодны к работе и пытались как-то учиться и что-то делать, остальное большинство это абсолютные лоускиллы, и в целом грубые и невежливые люди, которым явно тяжело дается интеллектуальная деятельность.
Не хочу никого оскорбить, но переучиваться на программиста после 15 лет работы в такси или принеси-подай на заводе наверное никому не стоит. Только пустая трата времени и денег.
Может быть скоро, а может лет через 10 или 50 - пока что неизвестно. Может ли в теории нейросеть написать более-менее оригинальный и затягивающий сюжет как это было в культовых играх последних 10 лет - Witcher 3, Baldur's Gate 3, Cyberpunk, Expedition 33? Вот именно от начала и до конца, не как помощник к сценаристу/писателю, а сама с нуля, с проработкой общей истории, персонажей, квестов? По сути мы играем только ради этого. Есть конечно сегмент онлайн шутеров и всякого мобильного гейминга, где сюжета нет, а есть только сам процесс, но лично меня такое не интересует уже много лет.
А есть ли сегодня модели, которые с достоверной точностью выявляют LLM-сгенерированный текст? Причем, чтобы достоверно определить, сколько процентов написано человеком, а сколько - LLM. Мне кажется, что их нет. Есть GigaCheck для текстов на русском языке, но не понятно, насколько он хорош.
Из того, что я видел в универах - почти все студенты сейчас генерируют нейрослоп и выдают это за свои лабы, курсовые и дипломы. Если раньше при списывании лабы или курсача все равно надо было вникнуть что происходит в авторском решении и потом переделать его под свой вариант задачи, то теперь люди даже не думают и не ищут информацию самостоятельно, а просто сгружают условие в нейронку и копипастят ответ из нее. Ну или просто ждут пока Cursor/Codex/Claude Code/OpenCode напишет им код. Видел дипломные работы студентов этого года на моей кафедре, почти у всех РПЗ написана нейронками.
Впрочем, комиссии ГЭК на это все равно, как и научным руководителям. Когда я писал диплом и потом защищал, мой научный руководитель даже ни разу его не читал, потому что ему было лень. Да и студентов дипломников у одного научника по 8-15 человек каждый год, со всеми работать сложно, плюс возраст у большинства преподавателей уже не особо позволяет. Кажется, что уровень образования на ИТ направлениях сейчас драматически снижается и в целом оно станет скорее мусорным, даже если в топ вузе получено.
В любом случае спрос на такие AI-детекторы сейчас очень большой. Но тут все равно будет гонка, потому что LLM со временем могут натренировать так, чтобы она писала более "человеческий" текст и детекторы придется тюнить по новой.
Мне кажется мало кто захочет тратить время на просмотр фильмов, где актеры будут сгенерированы. И тем более идти в кинотеатр и платить за сеанс. Не совсем понятно, кто и как будет на этом зарабатывать деньги. Разве что это фильмы с каким-то очень необычным или глубоким сюжетом от непризнанных гениев мысли, которым почему-то не хватило денег на найм актеров и которые решили воспользоваться нейросетями для генерации контента.
Может конечно случится технологический рывок, и нейросети смогут генерировать видеоряд длиной в полтора-два-три часа неотличимый от настоящей съемки, но для меня это звучит как научная фантастика на данный момент.
Будут спрашивать с оператора ИИ. Ну или кто там за этой чудо-машиной присматривать будет, может быть нынешние менеджеры, лиды и сеньоры.
А так, неоднократно видел в своей карьере как разработчиков увольняли с позором из-за бага на проде. Теперь будут менеджеров увольнять (или кто там останется к тому моменту).
Все так. Я вот на новогодних праздниках при помощи ИИ написал свой Амазон и уже стал вторым Джеффом Безосом. Торопитесь и вы, а то скоро будет поздно.
Статья выглядит как маркетинговый буллщит.
Так еще и открыто предлагается за 20 долларов какую-то там подписку покупать. При этом технической информации почти нет, советы уровня, "купите подписку" и "делайте хорошо, плохо не делайте", параллельно разбавленные рекламой своего ТГ канала.
И все это приправлено высказываниями уровня:
> будущее уже наступило
> мир уже поменялся
> мир перевернулся
> эра пишуших код людей закончилась
> все давно прогают с AI
и прочей подобной чепухой.
По теме статьи - я ожидал увидеть больше деталей, советов и конкретных примеров как писать спеки и результатами того
Но судя по тому, что автор - всю свою жизнь работал то фаундером в криптостартапах, то CTO, то CDO в каких-то мутных местах и, судя по всему, реального опыта разработки у него почти нет, ему приходится выживать как получится.
Раньше крипта была на хайпе - надо было про крипту писать, сейчас вот деньги в LLM появились, надо срочно к этой тусовке примазываться и создавать хайп и шум вокруг себя, потом дальше что-то появится, и автор пойдет другие вещи рекламировать.
Так епам брал помойные проекты в американском и европейском энтерпрайзе, всякую не особо секретную госуху и прочую шелуху. И епам - это галера, а не бигтех.
Каких именно?
На самом деле очень много проектов на рынке написано на питоне. Даже в энтерпрайзе лично видел большие монолитные финтех молотилки написанные целиком на питоне.
Яндекс и Авито. Май-июнь прошлого года. Приходил на собесы с опытом на джаве, получил офферы в команды, которые только на Го пишут. Но по итогу никуда отказался и никуда не пошел, так как требовали быть в РФ в офисе.
Повышение по грейду и по зарплате в 2026? Забудьте. Не выгнали на мороз и на том спасибо.
Низкая популярность дотнета обусловлена тем, что где-то до середины 2010х годов его нельзя было запустить под линукс. То есть надо было держать windows server, чего почти никто делать не хотел.
Потом конечно когда стало понятно, что linux+контейнеры это будущее, а Сатья сменил Балмера, в MS таки сделали версию для линуха, но было уже чутка поздновато, так как все бигтехи к тому моменту уже плотно сидели на java, питоне, руби, пхп и прочих кроссплатформенных решениях. Собственно поэтому нигде в американском бигтехе кроме самого MS нет .NET.
Ну так и есть. А зачем платить майкрософту, когда есть бесплатные опенсорсные решения? Я вот никогда не возьму win server за деньги вместо бесплатного linux.
Ну, справедливости ради .NET и прочие технологии тоже с запада привезли, а не откуда-то еще. И Microsoft тоже с российского рынка нынче ушел, как и Гугл, и Оракл.
В моем универе так вообще Microsoft целые лекции организовывал в середине 00х годов, на которых рекламировали .NET. В целом дотнет был популярен в России какое-то время, но сейчас эти времена прошли окончательно, судя по рынку вакансий и на чем в больших ру компаниях пишут.
С LLM стало проще читать чужие статьи, это факт.
Но вот писать статьи? Не знаю. Сам был вынужден не так давно писать статьи в научные журналы для галочки, к счастью достаточно было журналов РИНЦ, поэтому я нашел те, где нет рецензирования и где за деньги любой шлак публикуют... В итоге нагенерил огромное количество нейрослопа, даже читать его не стал, оплатил и опубликовал. И я думаю такого все больше и больше в науке будет. Даже в уважаемых журналах, где публикуют только статьи с рецензиями.
По количеству упоминаний того или иного языка в поисковой выдаче. Может быть немного по-другому, но основа рейтинга такая.
Почти нисколько.
Так и есть.
Реальные рейтинги можно у гитхаба посмотреть. Там явно лидируют очевидные лидеры - Typescript и Python.
В любом языке полно неочевидных моментов и костылей. Полно таких же статей про Rust/Python/C#/C++ и другие языки. Го тут ничем не отличается. Все нюансы языка, которые в статье перечислили, иногда спрашивают у джунов и стажеров при трудоустройстве, это довольно известные недостатки языка, про которые везде написано и про которые все знают.
Каких-то супер специфичных знаний в гигантском объеме у гошников нет, этот язык кратно проще чем Rust или C++.
Есть просто люди, которым в целом нормально писать на Go, а есть те, которые по каким-то причинам яростно этому сопротивляются. Есть и люди, которые яростно сопротивляются Rust (и которые пишут на Go/C++/Java) и наоборот. Это просто психология такая. В реальном проде в целом все равно на язык, чем проще, тем лучше.
Поэтому при трудоустройстве в бигтех компании никто досконально не спрашивает тонкости java или с++ или python. Есть алгоритмические секции (которые все решают на питоне) и дизайн секции, где код писать почти никогда не нужно. И алго секция идет в режиме зачет/незачет, а вот грейд кандидата уже оценивается по дизайн секции. Можно всю кодинг секцию сдать на питоне, но прийти в команду писать на С++ или на Go или Java.
Это финтех. Гигантский монолит на джаве и несколько микросервисов вокруг него на питоне. Вся эта машинерия в сутки считает миллионы долларов. Довольно серьезный уровень, где нужно чтобы все работало 24/7. Вполне энтерпрайз, имхо...
Да и российские маркетплейсы, которые на Go написаны, вполне очень хардкорный уровень. Пусть и не энтерпрайз в классическом понимании.