Что значит не знаю? Мне нужно было создавать релиз на гитхабе, генерировать по коммитам ноутсы и публиковать в npm. Я могу проверить что джоба работает и делает то что мне нужно
Если верхнеуровнего брать, какой-то проект небольшой. Сайт простой или телеграм бота. За сколько вы сами сделаете? И за сколько сделает ИИ. А если стэк на котором надо писать вам не знаком? Или вы допустим вообще бэкендер и не умеете верстать? А хотите сделать сайт. Сколько времени вам без ИИ бы потребовалось чтобы найти примеры, адаптировать верстку, самому что-то изучить - я думаю немало, это как минимум дни. А тут вам ИИ сделает за 15 минут что-то, да пусть неидеально, выглядящее шаблонно, но с этим уже можно работать и улучшать.
Или вот у меня пример - я настраивал github actions для своего проекта. Раньше я их никогда не писал, думаю чтобы почитать доки, разобраться и что-то сделать, у меня ушло бы много часов. А тут это буквально заняло 15 минут + время на то чтобы проверить работу. И таких примеров можно кучу придумать.
Не надо сравнивать ваш основной стэк, в котором вы разбираетесь. Мы же говорим про личные проекты, которые не состоят только из одного бэкенда или фронтенда. Там нужно всё, и вряд ли вы всё умеете делать хорошо и быстро.
Если делать в одного небольшие проекты, ускорение в 10-20х это реальность, а часто это даже качественная разница, без ИИ бы просто не стали такие проекты делать, то есть вместо нуля какой-то результат.
Другое дело там где появляется команда, ускорение резко снижается, закон Брукса никто не отменял. И поэтому в крупных огранизациях реальный прирост от ИИ будет не сильно больше 10%.
Если вы пока не ощутили прироста личной продуктивности во много раз - вы пока еще не потратили достаточно время разобраться как это работает, иначе вы бы не писали такой комментарий.
Какая по большому счету разница кто код написал и нарисовал арт, если игра работает? В игре вообще главное - это механики и геймдизайн, потом уже графика, и только в самом конце код. Если игра работает, какая разница какого качества код. А вот придумать геймплей - это вообще основная задача, если вы делаете игру. Если конечно игра вся багованная к примеру - значит тот кто ее делает - недостаточно постарался и заслуживает критики. Но тут не важно написан код руками или ИИ - баги могут быть и там и там.
Не очень уместное сравнение, полуфабрикаты, это скорее использовать готовые фреймворки и наборы ассетов.
А вообще говорить про то что в 2026 году может заинтересуетесь программированием - как-то странно. Тут уже те кто много лет программировал - перестают код писать руками, и вообще даже читать. Даже например Роберт Мартин) Скорее нужно изучать общие вещи - архитектуру, ci/cd, как устроено тестирование, методики управления проектами и так далее. Ну и конечно изучать как устроены ИИ-агенты и как с ними работать. Вот эти вещи скорее стоит порекомендовать сейчас, а не изучать программирование. Скорей всего через несколько лет писать код, это будет как изучать матанализ - в вузах это надо будет делать, а на практике применяться только в узких областях. При этом неплохо бы было понимать как это работает, ориентироваться и иметь теоретическую базу, но делать что-то руками - этот навык уже будет забываться...
Да, пускай ллм не подходит под критерии сознания, но если она так умело имитирует сознание, что не отличишь от человека, общается, принимает решения, выполняет действия. Какая разница что это алгоритм который можно описать в виде конечного автомата? Если на практике она будет обладать всеми признаками сознания, чтобы для наблюдателя со стороны было сознание. И как доказать вообще что у человека есть сознание? Да, мозг устроен по-другому чем компьютер, более сложно, но по факту мы такие же машины, и наше "сознание" это просто следствие высокого уровня интеллекта.
Вопрос, насколько реально полезна 27b модель в реальных задачах. В сравнении например с deepseek v4 flash который почти безлимитный в подписке opencode go или ollama cloud, и есть много других провайдеров, в том числе кто хостит модели в РФ
В офисе больше отвлекающих факторов. Это факт. Поболтать с коллегой за соседним столом - 15 минут, пойти навести чай и остаться на кухне на 40 минут потому что там обсуждают философские вопросы, поиграть в настольный теннис - 30 минут, пойти на обед на целый час, тогда как дома еда занимает от силы полчаса, курящие ещё постоянно бегают на перекур. А ещё на удалёнке так как не надо тратить время на дорогу, можно вечером подольше поработать, если много работы. И офис конечно эмоционально лучше влияет на сотрудника - в офисе весело, но говорить про лучшую продуктивность, ну как будто вы никогда не работали в айтишном офисе, просто смешно. Звучит как мантра для самоубеждения для тех кто во что бы то ни стало хочет загнать людей в офис
Ковид показал, что мир вообще не рухнет если офисные работники будут работать из дома. Но люди до сих пор цепляются за прошлое..
Я не знаю в какой вы корпорации работали, но в реальной работе программиста написание кода занимает 30-40% времени. Остальное - изучение требований и коммуникации. И программист прежде всего должен понимать продукт - что он делает и зачем. А кодера который по готовым требованиям реализует функцию ИИ точно заменит первым
Сомнительно звучит. ИИ не может видеть всю картину целиком и как раз хорошо справляется с отдельными задачами, а принимать решения по архитектуре должен как раз человек, если отдать это на откуп ИИ - код быстро превратится в кашу. Код написать - это вообще тривиальное занятие, если есть рельсы в виде архитектуры, стека технологий, задокументированного процесса, если это делать руками, то кажется что занимаешься чем-то не тем
А возможность того, что с ИИ агентом может быть сгенерирован качественный рабочий код не рассматривается? Или что человек руками напишет мусорный код? Кажется, что если код написан ИИ-агентом не означает по-умолчанию, что он плохой
А разве разработка это печатать код на клавиатуре? Разработка - это продумывать технические решения и как они впишутся в существующую архитектуру. Этого ИИ у вас не отбирает, думать за вас оно не будет, но может избавить от рутинного набирания кода на клавиатуре
Deepseek V4 pro хоть и неплохая модель, но сильно уступает Opus 4.7 и GPT 5.5. Простой пример - игнорирование инструкций. Буквально сегодня словил, у меня в AGENTS.md, который к слову небольшой, прописано что модель ничего сама не должна коммитить, без явного указания. А дипсик увлекся реализацией задаче, и когда все сделал, радостно сообщил что изменения залиты в гит. И это проявляется и других мелочах - забудет обновить доки, учесть какой-то сценарий который есть в плане. И это наблюдается и у других китайских моделей: Kimi, Glm, Qwen. Да, это правится промтами и дополнительной верификацией и софтверными ограничениями, но это выливается в то, что надо потратить больше времени и усилий и времени чтобы получить приемлемый результат.
Круто! Удачи вам с игрой. Сам в школьные и универские годы фанател от Football Manager, а позже увлекался геймдевом изучал Godot. Но с работы пока так и не уволился чтобы делать свою игру..
Что значит не знаю? Мне нужно было создавать релиз на гитхабе, генерировать по коммитам ноутсы и публиковать в npm. Я могу проверить что джоба работает и делает то что мне нужно
Если верхнеуровнего брать, какой-то проект небольшой. Сайт простой или телеграм бота. За сколько вы сами сделаете? И за сколько сделает ИИ. А если стэк на котором надо писать вам не знаком? Или вы допустим вообще бэкендер и не умеете верстать? А хотите сделать сайт. Сколько времени вам без ИИ бы потребовалось чтобы найти примеры, адаптировать верстку, самому что-то изучить - я думаю немало, это как минимум дни. А тут вам ИИ сделает за 15 минут что-то, да пусть неидеально, выглядящее шаблонно, но с этим уже можно работать и улучшать.
Или вот у меня пример - я настраивал github actions для своего проекта. Раньше я их никогда не писал, думаю чтобы почитать доки, разобраться и что-то сделать, у меня ушло бы много часов. А тут это буквально заняло 15 минут + время на то чтобы проверить работу. И таких примеров можно кучу придумать.
Не надо сравнивать ваш основной стэк, в котором вы разбираетесь. Мы же говорим про личные проекты, которые не состоят только из одного бэкенда или фронтенда. Там нужно всё, и вряд ли вы всё умеете делать хорошо и быстро.
Если делать в одного небольшие проекты, ускорение в 10-20х это реальность, а часто это даже качественная разница, без ИИ бы просто не стали такие проекты делать, то есть вместо нуля какой-то результат.
Другое дело там где появляется команда, ускорение резко снижается, закон Брукса никто не отменял. И поэтому в крупных огранизациях реальный прирост от ИИ будет не сильно больше 10%.
Если вы пока не ощутили прироста личной продуктивности во много раз - вы пока еще не потратили достаточно время разобраться как это работает, иначе вы бы не писали такой комментарий.
Какая по большому счету разница кто код написал и нарисовал арт, если игра работает? В игре вообще главное - это механики и геймдизайн, потом уже графика, и только в самом конце код. Если игра работает, какая разница какого качества код. А вот придумать геймплей - это вообще основная задача, если вы делаете игру. Если конечно игра вся багованная к примеру - значит тот кто ее делает - недостаточно постарался и заслуживает критики. Но тут не важно написан код руками или ИИ - баги могут быть и там и там.
Не очень уместное сравнение, полуфабрикаты, это скорее использовать готовые фреймворки и наборы ассетов.
А вообще говорить про то что в 2026 году может заинтересуетесь программированием - как-то странно. Тут уже те кто много лет программировал - перестают код писать руками, и вообще даже читать. Даже например Роберт Мартин) Скорее нужно изучать общие вещи - архитектуру, ci/cd, как устроено тестирование, методики управления проектами и так далее. Ну и конечно изучать как устроены ИИ-агенты и как с ними работать. Вот эти вещи скорее стоит порекомендовать сейчас, а не изучать программирование. Скорей всего через несколько лет писать код, это будет как изучать матанализ - в вузах это надо будет делать, а на практике применяться только в узких областях. При этом неплохо бы было понимать как это работает, ориентироваться и иметь теоретическую базу, но делать что-то руками - этот навык уже будет забываться...
А с нейронкой сделать это разве не "сам"? Вы же не говорите что духовка приготовила вам ужин
Да, пускай ллм не подходит под критерии сознания, но если она так умело имитирует сознание, что не отличишь от человека, общается, принимает решения, выполняет действия. Какая разница что это алгоритм который можно описать в виде конечного автомата? Если на практике она будет обладать всеми признаками сознания, чтобы для наблюдателя со стороны было сознание. И как доказать вообще что у человека есть сознание? Да, мозг устроен по-другому чем компьютер, более сложно, но по факту мы такие же машины, и наше "сознание" это просто следствие высокого уровня интеллекта.
Не раскрыта тема сколько это будет стоить. Или Телеграм будет предоставлять хостинг бесплатно?
Вопрос, насколько реально полезна 27b модель в реальных задачах. В сравнении например с deepseek v4 flash который почти безлимитный в подписке opencode go или ollama cloud, и есть много других провайдеров, в том числе кто хостит модели в РФ
В офисе больше отвлекающих факторов. Это факт. Поболтать с коллегой за соседним столом - 15 минут, пойти навести чай и остаться на кухне на 40 минут потому что там обсуждают философские вопросы, поиграть в настольный теннис - 30 минут, пойти на обед на целый час, тогда как дома еда занимает от силы полчаса, курящие ещё постоянно бегают на перекур. А ещё на удалёнке так как не надо тратить время на дорогу, можно вечером подольше поработать, если много работы. И офис конечно эмоционально лучше влияет на сотрудника - в офисе весело, но говорить про лучшую продуктивность, ну как будто вы никогда не работали в айтишном офисе, просто смешно. Звучит как мантра для самоубеждения для тех кто во что бы то ни стало хочет загнать людей в офис
Ковид показал, что мир вообще не рухнет если офисные работники будут работать из дома. Но люди до сих пор цепляются за прошлое..
Или начал работать после 10, сходил на дейлик в 11, потом обсудил задачи с коллегами и в час дня начал писать код
Я не знаю в какой вы корпорации работали, но в реальной работе программиста написание кода занимает 30-40% времени. Остальное - изучение требований и коммуникации. И программист прежде всего должен понимать продукт - что он делает и зачем. А кодера который по готовым требованиям реализует функцию ИИ точно заменит первым
Сомнительно звучит. ИИ не может видеть всю картину целиком и как раз хорошо справляется с отдельными задачами, а принимать решения по архитектуре должен как раз человек, если отдать это на откуп ИИ - код быстро превратится в кашу. Код написать - это вообще тривиальное занятие, если есть рельсы в виде архитектуры, стека технологий, задокументированного процесса, если это делать руками, то кажется что занимаешься чем-то не тем
А возможность того, что с ИИ агентом может быть сгенерирован качественный рабочий код не рассматривается? Или что человек руками напишет мусорный код? Кажется, что если код написан ИИ-агентом не означает по-умолчанию, что он плохой
Водитель экскаватора тоже сам не выкопает огромную яму, но из-за этого он разве перестает быть специалистом?
А разве разработка это печатать код на клавиатуре? Разработка - это продумывать технические решения и как они впишутся в существующую архитектуру. Этого ИИ у вас не отбирает, думать за вас оно не будет, но может избавить от рутинного набирания кода на клавиатуре
Deepseek V4 pro хоть и неплохая модель, но сильно уступает Opus 4.7 и GPT 5.5. Простой пример - игнорирование инструкций. Буквально сегодня словил, у меня в AGENTS.md, который к слову небольшой, прописано что модель ничего сама не должна коммитить, без явного указания. А дипсик увлекся реализацией задаче, и когда все сделал, радостно сообщил что изменения залиты в гит. И это проявляется и других мелочах - забудет обновить доки, учесть какой-то сценарий который есть в плане. И это наблюдается и у других китайских моделей: Kimi, Glm, Qwen. Да, это правится промтами и дополнительной верификацией и софтверными ограничениями, но это выливается в то, что надо потратить больше времени и усилий и времени чтобы получить приемлемый результат.
Круто! Удачи вам с игрой. Сам в школьные и универские годы фанател от Football Manager, а позже увлекался геймдевом изучал Godot. Но с работы пока так и не уволился чтобы делать свою игру..
Качество зависит от модели которую используете, от инструмента, он того как в проекте настроены рулы, от вашего промта.
Кстати у обсидиана с недавних пор есть свой cli, с помощью которого ИИ агент сможет в привычном для себя виде работать с заметками