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 13
Если вы решаете нетиповую задачу, не факт что стоит писать для нее промт - скорее всего вы потратите больше времени на "объяснения" с AI, чем напишите это сами
В этом же и есть весь смысл использования нейросетей. Да, я могу написать это сам, но с нейросетью поговорить интереснее, и возможно она подкинет вариант лучше. да, нейросеть не сможет корректно решить большую, сложную задачу, но только потому, что ее надо было разделить, уточнить и сформировать - если это не сделать, человек тоже ошибется.
Нейросеть хорошо помогает контролировать себя самого (ну или рефлексировать).
Вход в ИТ для молодых разработчиков станет очень высокоуровневым
Сейчас на это наслаивается кризис, и он не навсегда. Я не считаю, что требования для входа в IT стали или станут выше - просто отсеялись те, кто не является ITшником в действительности - их заменил ИИ, который не является настоящим программистом.
Страшно подумать, сколько знаний я упустил, доверив траблшутинг бездушной машине!
Этого момента не понял. Наоборот раньше некоторые проблемы вечно были в серой зоне понимания. А сейчас нейронка внятно объяснит и терпеливо стерпит сто уточняющих вопросов. И это как раз позитивный паттерн работы с AI. В отличие от бездумного вайб-шитпостинга.
Я не совсем про поиск проблем (если я правильно вас понял ) в коде. Я скорее про анализ конкретной проблемы.
Раньше часто приходилось читать статьи на learn.microsoft.com , а то и не одну. Особенно если сходу не удалось найти решение на stack overflow. В ходе анализа много информации структурировалось. Появлялось понимание как все устроено.
Нейрона тоже даёт пояснения, но они довольно сжатые. Возможно она даёт дополнительные пруды на статьи, но я пока этого не видел.
Конечно, если использовать копилота для детального разбора проблемы, - это помощь, а не вред. Опасность начинается, когда глянул на заплатку от помощника, кивнул "а, понятно", и переключился на следующую задачу. И всё, не родился "сын ошибок трудных"...
Так в соседней статье дан ответ - "код становится одноразовым". Сломался или нужен новый - ррраз и за пару часов/дней нейронка напишет другой. Тесты прошёл? Вроде, прошёл. В прод его!
PS Другое дело, что, пока пишется новый, бизнес стоит, но последствия этого как-то не обсуждаются
В статье очень точно описаны и мои наблюдения. Главное в работе инженера-программиста - это постоянно развиваться, продумывать наиболее оптимальные паттерны, подходящие конкретному проекту и коллегам (чтобы им тоже было просто читать, править, переиспользовать).
А это можно сделать только путем копания в документации, дебаггинге стек-трейсов, изучением ядра внешних библиотек и "вымучиванию" кода проекта. Тогда это становится твоим "капиталом" - именно общий подход к решению любых задач на любом стеке.
ИИ предлагает вероятностный код как со StackOverflow, ты его просматриваешь и не вчитываешься - задачу решает, тесты проходят, стиль немного "не твой", ну и ладно. И сразу же теряешь экспертизу, потому что не сам прошел путь написания, не выстрадал решение и оно не стало твоим "капиталом" - это просто копи-паста, которая не развивает как инженера.
Даже в рутинных задачах лучше заниматься кодом самому - видишь, где можно оптимизировать, где сделать автогенерацию, например readFile -> regexp(endpoints) -> writeFiles(boilerplate service + tests + types). Иногда приходят мысли об изоляции или наоборот универсализации для сокращения кода и удобства управления. В итоге через какое-то время достаточно 1 строчки кода для нового функционала - остальное генерируется стандартно, стабильно, отказоустойчиво, без лишней когнитивной нагрузки и за 0.01с при изменении файлов, которые наблюдаются file watcher.
И получается что "30% экономии времени с ИИ" превращается в "через год все заросло дубляжом и легаси, потому что не оптимизировалось и упрощалось вживую" + "ухудшились навыки как инженера на 30%, потому что разучился тщательно продумывать решения". В итоге - деградация и скатывание в написание промптов и оркестрацию.
На начальном этапе это совсем не заметно - сейчас экспертиза, навыки, понимание есть, как и работает архитектурное и инженерное мышление. Поэтому все графики работы с ИИ показывают вначале бурный рост. А потом - сильное замедление по разным причинам, которые много раз описывали, и деградация квалификации - лишь один из факторов.
Здравствуйте!
Это квинтэссенция моего вывода о том, что всплеск использования AI ассистентов может сильно уронить уровень знаний программистов
Спасибо за то, что добавили сильных аргументов.
Кстати в статье совсем забыл написать про безопасность . И я не совсем про креды, хотя это тоже важно.
Но сейчас меня волнует интеллектуальная собственность. Как вы думаете есть ли опасность что AI начнет писать кому то программы по нашему коду, Тогда любой программный продукт можно с легкостью повторить.
Я думаю, что "наш код" никогда не был чем-то особо секретным. Я фронтендер, весь js код в любом случае должен быть прочитан браузером, а техники "защиты" в виде обфускации не работают, т.к. ключ декодирования все равно должен быть доступен браузеру, а значит - всем кто заходит на сайт. Поэтому по большей части используют просто минификацию, а провести реверс-инжениринг и сделать клон - не такая уж сложная задача и для человека (я много так не-опенсорс библиотек "форкал" и дорабатывал еще лет 15 назад). Для ИИ просто это все намного проще.
По бэку сложнее, но опять же все публичные контракты можно вытянуть и вывести логику через эксперименты в Postman, и запрограммировать на любом удобном языке. Главная ценность в ИТ с давних пор - не код и логика, а данные и привязка аудитории. Так, никому не нужен клон Telegram - его код спокойно лежит в опенсорсе, потому что у клона не будет аудитории. А у клона Хабра - не будет данных и опять же лояльности посетителей.
Так что ИИ не приносит тут ничего нового, если не давать доступ к прод-базе, и уж тем более не сможет эффективно привлекать аудиторию, потому что не имеет мышления людей и понятий о "красоте" или "удобстве".
Отвлекался. Касаемо таких проектов я согласен.
Но есть ведь и R&D. Например, у нас есть много реализованных алгоритмов по обработке и предобработке изображений, готовые конфигурации нейросетей и т.п. По факту интеллектуальный труд.
Думаю кто-нибудь из наших заказчиков однажды решит проверить, какой алгоритм разработает нейросеть. Будет интересно если она ему выдаст копию нашей разработки . Доказывай потом, что не верблюд )))
Но мы пока в такие проекты нейронки не пускаем.
С точки зрения именно профессии "программист" все верно и точно. Но, что если ИИ действительно научится заменять программистов? Сейчас сказать точно нет или точно да - нельзя.
Если нет, не заменит - то тут понятно, якобы растеряем навыки. Хотя я наоборот учусь интересным подходам у ИИ. Если бы я с нуля вайбеодил на ИИ, то там и терять нечего, навыка - нет. Врядли вы отупеете и забудете все, максимум не станете супер профи в программировании
А вот если да, заменит - тот тут картинка интересная. Игнорируя сейчас ИИ - вы в будущеми можете оказаться просто бесполезны. Так как не умеете например построить воркфлоу работы с ИИ, чтобы она писала как вам надо, в вашем стиле, под вашу архитектуру.
Палка о двух концах, как и всегда 🙂
Серьёзно, не умеете построить воркфлоу для работы с ИИ? Наверное для этого нужно много учиться? Весь процес для работы с ИИ агентами сводиться к хорошему описанию архитектуры проекта в md файлах и последующего формирования задач в этих же md файлах. Изучение всего этого процесса занимает пару тройку часов, не думаю, что тут кто-то может не успеть...
Ему и MD то не особо нужен. Вот я писал комментарий в соседней статье https://habr.com/ru/articles/987382/comments/#comment_29433906
Я вам больше скажу. Сейчас уже работодатель заявляет следующее - если мы это не освоим сегодня, завтра мы исчезнем
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Как я боялся Copilot, и продолжаю боятся