Говнокод

Всем привет! В настоящее время очень активно насаждается использование AI программистам, так было в зелёном банке, в котором я отработал последние три года. Использование AI-помощников в основном продвигалось у нас сверху, людьми, которые никак не связаны с IT и не имеют технического образования. В общем я хочу подсветить те проблемы, которые наблюдал за время работы, когда джуны взаимодействовали с AI для написания кода, такими как ChatGPT, GigaChat или YandexGPT.

Статья рассчитана на людей, которые пропагандируют эти инструменты и не разбираются в них, возможно это поможет им лучше понять, сильные и слабые стороны использования AI-помощников. Впрочем, прошу под кат всех желающих, в любом случае я постараюсь не использовать код, а передать именно суть на примерах из своего личного опыта.

Приветствую друзья, как ни странно, но оказывается, что мои статьи кто-то критикует, что имеет право на жизнь и это мне лично пойдет на пользу, поскольку я в душе не чаю, насколько сложный проект я решил на себя взвалить. С одной стороны игровой движок, с другой стороны - профессиональная радиоэлектроника, поскольку вы планах еще сделать систему 3Д моделирования ЭМ полей и совместно с движком создать динамическую систему расчетов. в которых будет ни только ЭМ, но радиоэлектроника и рендеринг физики на уровне взаимодействия масс, с чем активно справиться игровой движок типа UNITY (на Unreal Engine может не хватить сил/моли страхи и опасения). поскольку сам проект на старте, хотелось бы правильного восприятия - это диалоги с ИИ, элементы ручного текста присутствуют, но все это на уровне черновиков с целью найти увлеченных шибзиков, которые могли бы заинтересоваться проектом и совместно поработать. так что сейчас скучная часть для тех, кто ждет отсутствие эмоций и больше тех-вопросов, чем...

Анализ глаголов восприятия в прозе Паустовского с помощью Python: подход цифрового гуманитария для NLP-разработчиков.

Есть у меня один знакомый. Преподаватель. Примерно, раз в месяц принимает экзамены у студентов, с курсов повышения квалификации. Студенты решают задания на компьютерах, а он ходит между ними, вопросы задает и двойки ставит.

Только вот, ходить приходится с бумажными ведомостями, которые постоянно падают. Студенты в них подглянуть наровят. Если в ведомости надо что-то исправить, то приходится зачеркивать и грязь разводить. А затем, результаты надо внести в компьютер.

И настолько эта возня с бумагой его достала, что знакомый решил:
"Хватит это терпеть! Говорят, в соседнем дворе бабушка сама написала себе "ЦИАН" (находясь под воздействием). А я что? Лысый что-ли?!
Вон, даже курсы по вайбкодингу продаются! Напишу сам себе электронную ведомость!
Ведь может же сейчас обычный человек написать любую программу. Ну не будут же врать в Интернете."

Публикуем новый полный перевод хрестоматийной статьи Эдсгера Дейкстры. Этот текст, опубликованный в 1968 году в журнале Communications of the ACM в формате письма в редакцию, заложил основы структурного программирования, впервые строго аргументировав отказ от оператора go to в пользу использования циклов и условных конструкций.

Как Python помогает находить симметрии в поэтическом тексте. Простой код для поиска палиндромов (слов и фраз, читающихся одинаково в обе стороны) в творчестве Владимира Маяковского.

Творческие секреты поэтессы глазами кода. Что анализ фонетики на Python рассказывает о «шестидесятниках».

Детекция мусора в гречке с помощью нейросети YOLO8n + попытки в real-time детекцию (Docker + FastApi, Gradio, TensorFlow Lite) + предложение добавить такую фичу в приложения продуктовых магазинов. За результатами приглашаю в статью.

Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше «холодных» стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

Всем привет! Если вы как и я задавались вопросом "а что там у гуглов", когда находили какую-то новую крутую софтину, смело полагая что если уж есть такое чудо, то у гуглов должно быть что-то еще лучше - то у нас с вами много общего.

И вот сегодня, вместо того чтобы продолжать вайбкодить в клоде, я вдруг вспомнил, что пару месяцев назад слышал что-то про Jules. Тогда меня это не заинтересовало, но недавно где-то еще в комментариях всплыло и я понял что пришло время смотреть агента от гугл.

Это начинается незаметно. Сначала — просто «временное решение». Потом — «сделаем рефакторинг». Но «потом» не наступает никогда. Мы называем это техническим долгом, словно он когда-то будет погашен, но прекрасно знаем — чаще всего это просто красивое описание хаоса. 

Где заканчивается слово и начинается образ? Использую Python для поиска особенностей творчества К.Г. Паустовского.

Сравнил Пушкина и Ершова с помощью Python и пытался найти автора "КОнька-горбунка" среди цифр и кода.

Как «Про это» стало первой киберпоэмой. Стихотворение, которое впервые в истории использовало фотоколлаж, разбивку строк по принципу «лесенки» и типографские эксперименты, напоминающие современные веб-дизайн?

Можно ли с помощью Python и математических метрик лучше понять поэзию? В этой статье я покажу, как с помощью кода можно количественно сравнить стили Александра Пушкина и Михаила Лермонтова.

Маршак хорошо переводил Шекспира, но насколько он был близок к оригиналу? Сохранен ли у него ритм, размер, смысл и структура? Установлю это математически точно с помощью Python.

Всем привет! Недавно я делился своим обзором на Devin, в котором рассказал как потратил 500 долларов на вайбкодинг AI‑редактора и остался не особо доволен – он хоть и справился, но было дорого и долго. Продолжаю поиск своего идеального кодинг‑агента и сегодня разбираюсь в Codex от OpenAI.

Почему команда из 200 разработчиков оценивает задачу в 6 месяцев, когда стартап из 10 человек делает её за месяц? Почему продукты со временем теряют способность к инновациям, даже имея все ресурсы? Ответ не в технологиях. Ответ — в ментальных ограничениях.

В современном управлении продуктом существует множество моделей приоритизации — RICE, ICE, MoSCoW, WSJF. Все они основаны на одном принципе: максимальный эффект при минимальных затратах. Матрица Эйзенхауэра и правило Парето стали классикой продуктового менеджмента.

Но есть фундаментальная проблема: эти модели рассматривают ресурсы как константу. В реальности же с каждым спринтом продукт накапливает "кредитную задолженность" — технические, бизнес- и продуктовые долги, которые создают не только объективные препятствия, но и ментальные ограничения. Психологические барьеры, которые сужают рамки для инноваций еще до того, как команда начнет оценивать их реализуемость.

Возникает парадокс приоритизации. Простая задача в начале жизни продукта может стать сложной через год. Изменение, которое раньше занимало неделю, теперь требует месяца. И самое опасное — команда начинает воспринимать эту повышенную сложность как неизбежность, формируя ментальные ограничения, которые отсекают амбициозные идеи еще на стадии обсуждения.

Взгляд на интеграцию ИИ в программирование от опытного программиста (миллион строк кода я, наверное, написал за всю жизнь). Текст писал я сам, это не мусор от GPT, ИИ здесь только исправил ошибки.
Если дать этот текст ИИ на фактчек, то он может как полностью подтвердить мою статью кучей проверенных фактов, так и полностью опровергнуть, и тоже с кучей фактов, т.е. по сути будет заниматься черри-пикингом - всё зависит от формулировки вопроса. И где же тогда правда? Правда, я думаю, у тех, кто в этой среде годами работает и получает много опыта как разработки с ИИ, так и без него. Т.е. имеет хоть какие-то экспертные знания. В этой статье мнение одного из таких людей. Мнения одного человека, конечно, мало, нужно обобщать опыт сотен людей из разных сфер программирования. Я вношу в это обобщение свой небольшой вклад.

Я уволился из своей первой работы SRE‑инженером после особенно тяжелой недели дежурства. Семь ночей подряд я просыпался от PagerDuty. Семь ночей подряд я чинил одну и ту же проблему с памятью, которую никто не хотел исправлять «по‑настоящему», потому что «горячий фикс же работает». На восьмое утро я пришел в офис и положил заявление на стол.

Это было пять лет назад. С тех пор я прошел через четыре компании, построил on‑call процессы с нуля в двух из них, и научился главному: дежурства не должны убивать людей. Физически и морально. Давайте поговорим о том, как построить on‑call ротацию, которая не приведет к массовым увольнениям.