Комментарии 5
Ну, да, примерно так и есть, за исключением конкретных деталей весьма однозначных на сегодняшний день, для публичных средств ;-)
Но точно ли автор программист, а главное человек?
Ведь все "новые навыки", включая "промпт-инжениринг" за который плотно взялись инфоцигане, так вот, всё необходимое у взрослого программиста уже есть!
В чём и развод, собственно, "...формулирование мыслей с точностью..." это про программистов, понимаете, "покупать дёшево - продавать дорого" это про трейдеров, а поставить мат королю, про гроссмейстеров...
Я, если что, генерацией кода (ассемблерного) ещё со времён Speccy балуюсь, и это помогло понять многое. И промпты вроде "пусть все дефайны станут параметрами по умолчанию, которые могут быть изменены ключами вызова программы" писались уже лет десять тому...
А то, что сегодня разворачивается на публике, это лишь прелюдия к разговору об интеллекте вообще. "Нейросеть" как "двое из ларца" и картинку нарисует, и песенку споёт, и код напишет и дальше больше, но а вы-то кто-такой... и зачем... И что из этого следует...
Если раньше вся эта экзистенция занимала лишь умы маньяков, то когда она войдёт в каждый дом, этого будет уже не развидеть!
So, всё остаётся при своём, меняется только искусственное деление на физиков и лириков в массовом сознании, с которым и ведётся работа.
Согласен, ядро навыков — умение четко формулировать мысли, декомпозировать задачи, анализировать код — у хорошего программиста есть. Это база. Статья и не утверждает обратного. Ключевое отличие, на мой взгляд, в их адаптации и углублении под специфику работы именно с вероятностными моделями (LLM), а не детерминированными генераторами или компиляторами из прошлого.
Термин «промпт‑инжениринг» затаскали, но суть — необходимость эффективно общаться с этим новым типом инструмента. Промптинг для LLM — это не просто точная формулировка задачи, как для человека или старого генератора. Это скорее управление вероятностями: понимание, как модель «думает» (в кавычках, конечно), как её подтолкнуть в нужную сторону через контекст и примеры, как работать с её ограничениями и галлюцинациями, чтобы получить предсказуемый в достаточной степени результат.
Мой бэкграунд действительно немного шире «классического» программиста — я много лет занимался интерактивным дизайном (начиная еще с Flash), создавая приложения с нуля, от UI/UX до реализации. Я привык оперировать не только строгой логикой, но и образами, что ближе к дизайнерскому подходу к объяснению сложных вещей. В заметках я уделяю много внимания процессу работы, взаимодействию с инструментом (LLM), опыту разработчика. Я привык думать о UX — в данном случае, о DX (Developer Experience).
Сама идея «выращивания» кода — органического, итеративного процесса, где код растет внутри существующей структуры — очень созвучна дизайн‑мышлению, где решение эволюционирует и интегрируется в контекст. Это отличается от чисто инженерного подхода «спроектировать → построить».
Мой подход «середины спектра», фокус на ускорении рутины и освобождении времени для более концептуальных и творческих задач — это прагматизм человека, которому нужно «сделать работающий продукт» (дизайн + код). Именно этот бэкграунд «дизайнер + программист» позволяет мне взглянуть на использование LLM под другим, более широким углом, фокусируясь на процессе, опыте и интеграции.
"Нейросеть" как "двое из ларца" и картинку нарисует, и песенку споёт, и код напишет и дальше больше, но а вы-то кто-такой... и зачем... И что из этого следует...
Может быть, творчество теперь — это не создание артефактов (кода, картин, песен), а поиск новых вопросов, идей, связей?
Любой инструмент не плох и не хорош сам по себе, оценка всегда относится к уместности и умеренности использования того или иного инструмента. Возможно, в статью следовало бы отдельным списком добавить случаи, когда завышенные ожидания порождают негативный опыт работы с нейронками:
Неполное или двусмысленное описание задачи (телепатию не завезли).
Игнорирование ограничений в знаниях (особенно при использовании новинок).
Переоценка способности к комплексному рефакторингу (ограничения контекста и внимания).
Проблемы оптимальности и безопасности (ограничения многофакторности).
Ожидание идеального и безошибочного кода (а кто без греха).
Недооценка необходимости итеративного взаимодействия (копилот, а не автопилот).
И так далее...
LLM: Практика «выращивания кода»