Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 52
Очень показательно, особенно когда веб-сайт люто лагает с первых же секунд при наличии расширения любого криптокошелька. И баг до сих пор не пофикшен вот уже полгода как.
Я правильно понимаю, что 45к - это такая экономия?
На мой взгляд это потраченные впустую деньги, но что мы знаем? У них ведь есть аналитика, конечно же, и конечно они уверены, что сэкономили деньги.
Звучит это очень бредово, ведь они не только выбросили 45к на запросы к нейросети, но и заплатили четверым разработчикам зарплату.
Почему я говорю, что они "выбросили" деньги? Потому что необязательно платить за запросы, когда есть сервисы с безлимитным использованием определенных моделей нейросетей за смешную плату в $20 в месяц - сам пользуюсь именно такой подпиской и пишу пет-проекты в разы быстрее, чем раньше руками.
Бро, Codex и Sora 2 - продукты одной и той же компании. Они свою же модель использовали для написания кода. К тому же там не сказано, что они платили за API, сказано лишь то, сколько это стоило бы в пересчёте на цены API для Codex.
И какая нахрен подписка за 20$ для собственных разрабов внутри компании?
Это не считая зарплаты разрабов, которые были надзирателями. Там было бы интересно посмотреть на то, сколько бы это заняло у другой команды без AI. Мы устраивали в компании такое соревнование. Надо было сделать микросервис для прода, который забирал часть функционала у монолита. Условие было, чтобы ничего из старого не копировали, все с нуля. У команды с AI ушло 22 рабочих дня. Без AI - 21 рабочий день. Иишка написала 55% кода, который был в основном юнит тестами. И еще из-за недосмотра, в ИИ-шном варианте была утечка памяти. Это Claude 4.5. Ну и надо помнить, что в легаси коде, ИИ почти беспомощны. Плюс, сейчас OpenAI съедает 95% реальной стоимости работы ИИшки. Что будет, когда бесконечный поток инвестиций закончится?
Ну и надо помнить, что в легаси коде, ИИ почти беспомощны.
Можно поподробнее? В чем это выражается?
В том, что ИИ не понимает всех связей и зависимостей, потому что многие вещи есть только у людей в головах.
Рискну предположить, что основная проблема в создании контекста "бизнес требования - код". Код-то ИИ, условно, "видит", а связать это с требованиями, которые не всегда документированы, не может, в противовес варианту, где изначально разработка с ИИ ведётся через описание требований.
В месяц 45к долларов. На эти деньги человек 15 можно было нанять сеньоров. И даже один хороший разраб написал бы лучше и быстрее
Представьте, что у вас в проекте сидит бот и генерирует 100к строк в день. А вам надо в этих условиях понимать проект и сделать свою фичу. Это невозможно, вероятно он тормозил всех
Это же просто приложение-чатилка, загружающее и показывающее видео/картинки, разве нет? Чего в нем такого, что не напишет ОДИН разработчик БЕЗ НЕЙРОСЕТИ за те же 28 дней и 4.500 долларов?
Может кто-то объяснить?
Такой кейс не станет инфоповодом и не будет разнесен журналистами
Скорее проблема в том, что эта "чатилка" должна быть интегрирована в существующую инфраструктуру + к ней должна быть написана нормальная документация, так как это очевидно не проект на один вечер. Продукт надо мало того, что поддерживать, обновляя время от времени зависимости (параллельно исправляя ошибки там, где сломалось), так ещё и развивать, внедряя новый функционал, который запросят сверху. Чтобы быстро и безболезненно внедрить необходимый функционал, необходимо нормально приложение написать, чтобы потом не пришлось по 100 раз переписывать.
Хотя, может, как вам уже ответили, это все действительно только для того, чтобы инфоповод для своей Codex создать и по факту такие ресурсы не потребовались бы при разработке этого приложения (в таком случае не понятно, что этим инфоповодом они хотели сказать).
ну т.е. как раз то, с чем агент не справится так просто (или один разраб справляется как раз за 4 недели). Проблема этого кода как раз в том, что знания в итоге остается гораздо меньше в команде - и псевдо доки в md рядом не стоит упоминать, с ними проблема как с комментами в коде (могут устареть, если правятся какие-то вещи руками), архитектурой (у нас уже есть пара тулингов, сделанных ИИшечкой для скорости - ну, бест практис там не пахнет, а вот стаковерфлоу копипастингом - очень даже), и, конечно же, в следующей модели LLM все это может повести себя совершенно отлично.
Инфраструктура - это про бэкенд, а не про мобильное приложение. Бэкенд у них уже есть, iOS версия же работает. Со стороны Android разработчика просто нужно дернуть существующее API и отобразить результат.
Современное понятие инженера... Они уже и бинарное дерево не напишут без своего ИИ
Так там ещё 4 синьора управляли процессом и правили код.
Люто плюсую.
OpenAI в своем блоге рассказала о создании Android-версии Sora 2: команда из четырех инженеров справилась за 28 дней, а около 85% кода, по их оценке, написал Codex (порядка 45 тысяч долларов, если считать в ценах на API).
4 инженера! 28 дней! 85% кодил ИИ! Почему то я один такое приложение меньше чем за неделю делаю (с тестированием и проектной документацией в комплекте).
Для мобильного приложения с высоким трафиком и жесткими требованиями к стабильности это выглядит как отличный результат.
В мобильных приложениях такого типа - работа полностью по апи, оптимизация запросов и ответов происходит на сервере, т к нет в мобиле модели гпт. А серверная часть уже написана.
Этот их результат - высшей степени позор.
Один любой дурак сможет попробуй в команде)
Скрытый текст
Начальник принёс документ с требованиями к новому приложению мастеру‑программисту и спросил: «Сколько времени займёт проектирование этой системы, если я назначу на проект пять программистов?»
«Это займёт год», — не задумываясь, ответил мастер.
«Но система нужна вчера! Сколько это займёт, если я назначу десять программистов?»
Мастер‑программист нахмурился: «В этом случае проектирование займёт два года.»
«А если я назначу 100 программистов?»
Мастер‑программист пожал плечами: «Тогда проект никогда не будет закончен».
Мне казалось за такие бабки они должны собирать подобное руками полностью за одну рабочую неделю.
правило "сначала план, потом код". Перед каждой заметной задачей инженеры формулировали короткий проектный документ: что делаем, какими шагами, где критерии готовности
Ага!
Для мобильного приложения с высоким трафиком и жесткими требованиями к стабильности это выглядит как отличный результат.
Кек. Да это же всего лишь морда к апишке. 28 дней это нормальный срок если писать такое в одиночку без ИИ. 45к за такое тоже овердофига. Это можно нанять 9 человек с зп 5к$ на эти 28 дней. Даже со всеми дизайнерами, QA и менеджерами там такой команде просто негде развернуться будет.
45к за такое тоже овердофига. Это можно нанять 9 человек с зп 5к$ на эти 28 дней.
нельзя
Можно. Если команда уже есть, и ней не только сеньйоры - за месяц они разве не запилят проект?
Если команды нет - ее только собирать будут пару месяцев.
Можно
нельзя. 45 тысяч на фонд оплаты труда - это около 12% отчислений со стороны работодателя, плюс административные расходы: общеуправленческие расходы (кадровики, менеджеры), аренда офиса под рабочее место, амортизация оборудования, лицензии на ПО, нужное для разработки и тд. в очень хорошем случае до работника дойдет половина
Ну значит наймём спецов не по 5к, а по 4к. В чём проблема? Фрилансеров удалёнщиков со своими компами. Вы тут цепляетесь к деталям, не видя главного: приложение примитивное, а они только на ИИ потратили двухкомнатную квартиру в райцентре. Пилили эту фигню целый месяц, а потом в пресс-релизах напишут, что "ИИ делает приложения за сееунды".
Ну первые паровые двигатели тоже были не очень. Но нюанс в том, что они были лучше лошадей сразу.
С паровыми двигателями был ещё один интересный нюанс — чтобы проехать километр на паровозе, не нужно было тащить за собой 100 вагонов с углём.
Паровой двигатель != паровоз.
И?
Паровой двигатель начал приносить пользу сразу. Воду из шахты откачивал, без помощи лошадей. А тут и llm пристроили, и лошадей меньше не стало
Так вот, если бы паровой двигатель на откачку воды из шахты тратил количество угля, сопоставимое с добычей в этой шахте, никто бы не пользовался этим.
Главная проблема LLM - непрозрачная (на данный момент) экономика. Все эти датацентры живут на дотациях от государства и инвесторов, тарифы искусственно занижаются, окупаемости нет. Чтобы вывести это на окупаемость, придётся жёстко порезать бесплатные тарифы и увеличить цену платных. Крутить это всё локально - ну такое себе. Покупать комп за 100500 денег, и тешить себя мыслью, что две минуты на ответ - это нормально. В итоге может оказаться, что нанять человека дешевле, чем оплачивать работу LLM
PS: так и не понял, в каком месте LLM могут заменить лошадей.
Поэтому выигрыш получают не те, кто "пишет меньше руками", а те, кто умеет четко формулировать задачи, держать структуру проекта и вовремя останавливать модель.
А «формулировать задачи, держать структуру проекта и вовремя останавливать модель» не может другая, специально этому обученная, модель? Это не кажется невозможным. Будут работать две модели: ИИ-начальник и ИИ-исполнитель. Надеюсь, они не подерутся ;-)
Пока читал, в мозгу крутилось фоном что-то очень похожее по смыслу, но довольно долго не мог вспомнить что.
Шерпы, "помогающие" в восхождении богатеньких буратин любителей на Эверест.
Пока в переносном смысле - высокооплачиваемой шабашки профессиональных альпинистов.
Но возможно со временем дойдет и до ситуативно полезных наследственных изменений организма :)
После каждой такой новости даже боюсь заходить в эти вайб-кодинг приложения.
4 человека. Месяц работы. Накатать фронт к существующему апи. Мда. Походу ИИ-евангелисты совсем голову потеряли, и думают что если вставить в новость две магические буквы, то результат по умолчанию будет считаться хорошим
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
«ИИ написал 85% кода»: как четыре инженера OpenAI собрали Android-версию Sora 2 за 28 дней