Хабр Курсы для бэкендеров
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток Бэкенд доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 20
Давно открыл для себя силу и мощь design.md и plan.md. Ещё делаю оформление задач: берём тикет из Jira или просто кратко описываем задачу, а агент на основе кода формирует детальное описание. Потом решил это всё автоматизировать и сейчас пишу свой harness https://github.com/seko99/AgentWeaver Уже и базовые функции git и diff view туда затащил, в IDE только навигация по коду и дебаг.
Странное впечатление. Много статей, как стали программировать с ИИ. Но очень мало, что в результате сделано с ИИ. Вот лежит на GitHub востребованный продукт не очень большого размера для платформ Win, Lin, macOS, но нет для Android и iOS. И не видно, чтобы кто-то взял LLM и портировал на эти платформы.
Ну чуда не случилось. Просто программировать и в результате создавать больше багов стало быстрее. Все равно что бы вы с бешеной скоростью не производили. Всегда упрется в отдел тестирования. Ну в целом если ответить на ваш вопрос. То чуда то нет. Можно ваше востребованное переписать на нужную платформу при помощи LLM. Но все равно без тестировщиков которые проверят и вас ткнут носом в баги вы никуда не денетесь... В общем программисты стали более эффективные но узкое горлышко в виде тестировщиков все равно их сдерживает........................
Ну выж лукавите. Теперь можно быстро сгенерировать гарантированно успешно завершающиеся тесты. Очень много тестов. Тучи тестов.
Так что с тестированием вопрос решен
/S
Если программисты стали эффективнее, то, наверное, повысилась автоматизация? Экономические показатели выросли? Обороты в IT растут? Наверное, можно посмотреть статистику такого роста? Правда ведь?
В результате теперь нужно меньше программистов и их массово увольняют
и через @ указать файлы, в которые нужно посмотреть или которые нужно исправить.
а если неизвестно какие файлы нужны или их несколько десятков/сотен ? или файлы нужно создать с нуля ?
Да я не знаю, зачем там автор что-то указывает. Агент и без этого прекрасно находит, где и что нужно править.
Если можно указать, почему бы это не сделать?.. И инструкция будет точнее, и агент меньше токенов потратит на анализ.
это какой агент так умеет ? когда последний раз пробовал кажется aider - требовалось указать файлы
собираюсь использовать с локальной LLM, так что токены не важны, больше для экспериментов
Как программировал 10 лет назад (всего программирую 22 года), так и продолжаю: открыл Vim и вперёд. Автозавершением не пользуюсь с тех пор, как меня стали раздражать всплывалки, никому ни за что не плачу. Для навигации по коду - ctags.
У меня обратное наблюдение. После года интенсивной работы с LLM стал больше времени тратить на формулировку задачи до промпта — размытое ТЗ даёт мусорный код, и экономия пары секунд на автокомплите не покрывает потерь на разборе галлюцинаций. Похоже, автокомплит и осознанный промпт — это два разных модуса, и переключаться между ними сложнее, чем кажется.
Не понял, почему статью заминусовали.
Автор описал интересные идеи, в частности подход к поиску багов.
С пол года как тоже перестал писать код руками. Впечатления пока смешанные.
В пет проекте от агентного кодинга очевидный профит. Ковыряться в сложной логике после рабочего дня или в выходной без зарплаты обычно было ужасно лень. Но с агентом энтузиазм снова вернулся. Можно все переделывать и проверять идеи хоть каждый вечер. Код получается странноватый, но кроме меня в проекте никого нет, так что некоторая его спагетификация для меня не проблема.
В продукте на работе польза менее очевидна. С одной стороны, я пишу за час код, с которым раньше возился бы две недели. Или обнаруживаю причины сложных проблем попивая чай и прочитывая новости, задавая агенту направление поиска и ожидая результатов.
С другой стороны, мне по прежнему нужно убедить себя и коллег, что этот новый код делает в точности то что нужно, имеет оптимальную архитектуру и в его логике ничего не упущено. Раньше я получал нужное понимание пока писал код. Теперь мне надо открыть диф и упорно въезжать в логику которую я не писал пока ощущение "приемлемо" не превратится в уверенность что предусмотрено все и больше нечего улучшать. В итоге на все вместе уходит примерно столько же времени как раньше. При этом есть ощущение что вот вот случится прорыв, количество накопленного опыта работы с агентом перейдет в качество и я начну щёлкать по pbi в день, но пока по разным непонятным причинам этого не происходит.
ЛЛМ это не интеллект, а просто способ сжатия данных с потерями. Использую просто для создания черновиков, обсуждения идей. Против использования агентских режимов - вот тебе кодовая база, сделай красиво
Как я за последний год стал программировать по-новому
Я стал
больше читать и анализировать старый код.
видеть не одно локально оптимальное решение, а целую гроздь возможных локальных и глобальных рефакторингов
видеть каскады ошибок в легаси, когда одно плохое решение тянет за собой несколько других
не искать лучшее, но останавливаться когда нашёл достаточно хорошее
не слушать помощников на стадии выбора архитектурных решений
проектировать в абстракциях, без реализации
делать быстрые spikes для проверки гипотез боем, понимая что это ещё не prod ready
фиксировать принятые ADR, их причину, приоритеты и контекст
откладывать ADR до момента когда это действительно нужно, иначе ты вгоняешь себя в ненужные рамки
планировать работу на месяцы
иногда пускать пыль в глаза менеджерам показывая гениальные и красивые решения, реализованные LLM - demo, но не prod ready
медитировать, отказаться от быстрого цикла поощрений
избегать ai brain fry
Не научился:
находить достаточно большие куски времени чтобы успеть погрузиться в задачу: их просто нет, нужно забирать их с боем
Погодите, где же тут LLM? Их почти нет.
реальный сдвиг это углубление в архитектуру и работу со сложностью, а не освоение "AI"-инструментов. Это идёт против хайпа
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Как я за последний год стал программировать по-новому. А как вы?