Если вы - CloudFlare и оно упало, то восстановление - чисто сисадминская задача, тут никто экстренно код не пишет, хотя работа действительно напоминает спасение падающего самолёта :)
Опыт, разумеется, нужно изучать, просто он не всегда релевантен задачам из другой предметной области.
ИИ генерирует не лучше программистов, и, начиная с определённой степени сложности задачи, его заметно заносит не туда. Только что получил забавный опыт вайб-разработки планировщика передачи пакетов для некоторой синхронной системы связи (near-real-time), агента приходилось постоянно поправлять и подпинывать в нужную сторону. Совместными усилиями собрали предсказуемо работающий код, но сам процесс по сложности не сильно отличался от ручной разработки с нуля.
В программировании, как правило, существенно больше одного способа сделать что-то. И есть период тестирования, выявляющий критические ошибки. В авиации управление происходит в реальном времени (код в условиях таких ограничений не пишет никто), а цена ошибки чрезвычайно высока.
Таким образом - да, проблема деградации разработчиков в IT-индустрии есть, но "авиационными" методами она не решается, слишком разные предметные области.
IMHO, самый правильный режим программирования с использованием ИИ-агента - это парное программирование. Сначала агент пишет код, ты проводишь ревью, потом - наоборот :)
В итоге, с разработчика снимается часть рутины, но у него возникает понимание того, как и что работает в проекте. А ещё, ИИ-агент - это идеальный "резиновый утёнок", об него удобно оттачивать разного рода идеи в режиме обсуждения.
"Простое" пользование инструментом обычно означает нечёткое понимание границ его применимости. Например, понимание того, в каких случаях атомик лучше системного мьютекса в плюсах даёт бафф к производительности :)
У меня похожая история кончились переходом на Mint и "Gnome здорового человека" aka Cinnamon в 2017 году.
До этого за 20 лет использования линуксов перепробовал почти всё интересное в плане десктопов, от enlightenment-а до unity, компизовским кубиком виндузятников впетатлял :)
Сейчас просто работаю, 90% времени - проектирование, кодинг, работа с LLM и браузер.
У меня на питоне несколько больших живых сервисов у разных заказчиков и прототипирование всего протокольного, что потом переписывается на плюсы ради высокой производительности, такой цикл разработки крайне хорошо себя показал :)
Постановка вопроса смешная, на самом деле. Каждый дополнительный язык - это дополнительные возможности. Рискну предположить, что среди дата-сайнтистов пайтон на уровне понимания внутренних механизмов работы знают единицы.
ИИ-генерация типовых приложений, безусловно, будет процветать, и каждый желающий сможет с помощью нейросетки создать собственный minesweeper :)
А вот там, где для решения нужно придумывать, ИИ-кодер человеку - не конкурент. Хотя бы просто потому, что для верного решения нужно корректно поставить задачу и проконтролировать результат, что, как правило, требует приличного понимания программирования и общего computer sience.
Я имею значительный успешный опыт использования ИИ-кодеров в режиме "парного программирования" (прикладной и системный софт), но я хорошо понимаю, что именно пишет ИИ и как это проверить и исправить.
Это общее. Так же хорошо виден код вебовского бэкендера, который пришёл в разработку промышленных или финансовых систем. Он уверен, что интернет доступен всегда :)
Но, с другой стороны, часто дообучить специалиста оказывается быстрее и эффективнее, чем искать готового.
Проблема PHP - это не язык как таковой, а низкий порог входа и возможность встраивания кода в HTML.
Если вы - CloudFlare и оно упало, то восстановление - чисто сисадминская задача, тут никто экстренно код не пишет, хотя работа действительно напоминает спасение падающего самолёта :)
Опыт, разумеется, нужно изучать, просто он не всегда релевантен задачам из другой предметной области.
ИИ генерирует не лучше программистов, и, начиная с определённой степени сложности задачи, его заметно заносит не туда. Только что получил забавный опыт вайб-разработки планировщика передачи пакетов для некоторой синхронной системы связи (near-real-time), агента приходилось постоянно поправлять и подпинывать в нужную сторону. Совместными усилиями собрали предсказуемо работающий код, но сам процесс по сложности не сильно отличался от ручной разработки с нуля.
В программировании, как правило, существенно больше одного способа сделать что-то. И есть период тестирования, выявляющий критические ошибки. В авиации управление происходит в реальном времени (код в условиях таких ограничений не пишет никто), а цена ошибки чрезвычайно высока.
Таким образом - да, проблема деградации разработчиков в IT-индустрии есть, но "авиационными" методами она не решается, слишком разные предметные области.
IMHO, самый правильный режим программирования с использованием ИИ-агента - это парное программирование. Сначала агент пишет код, ты проводишь ревью, потом - наоборот :)
В итоге, с разработчика снимается часть рутины, но у него возникает понимание того, как и что работает в проекте. А ещё, ИИ-агент - это идеальный "резиновый утёнок", об него удобно оттачивать разного рода идеи в режиме обсуждения.
"Простое" пользование инструментом обычно означает нечёткое понимание границ его применимости. Например, понимание того, в каких случаях атомик лучше системного мьютекса в плюсах даёт бафф к производительности :)
Вайбкодеры жеж :)
На самом деле - те, кто строит нейросетки во всяких Torch-ах и прочих TensorFlow. Типа, тоже питонисты.
У меня похожая история кончились переходом на Mint и "Gnome здорового человека" aka Cinnamon в 2017 году.
До этого за 20 лет использования линуксов перепробовал почти всё интересное в плане десктопов, от enlightenment-а до unity, компизовским кубиком виндузятников впетатлял :)
Сейчас просто работаю, 90% времени - проектирование, кодинг, работа с LLM и браузер.
Я у нейросетевых питонистов на собесе любил спрашивать про asyncio...
Я у нейросетевых питонистов на собесе любил спрашивать про asyncio...
У меня на питоне несколько больших живых сервисов у разных заказчиков и прототипирование всего протокольного, что потом переписывается на плюсы ради высокой производительности, такой цикл разработки крайне хорошо себя показал :)
Постановка вопроса смешная, на самом деле. Каждый дополнительный язык - это дополнительные возможности. Рискну предположить, что среди дата-сайнтистов пайтон на уровне понимания внутренних механизмов работы знают единицы.
Через HTTPS-прокси pip работает отлично.
Такое впечатление, что в РКН фильтрацией занимаются или криворукие
уроды"специалисты", или недообученный имитатор интеллекта.Только SQL, строго говоря, не язык программирования, а язык запросов. Не путать с pl/SQL, pg/SQL и другими процедурными надстройками СУБД.
Проверил, работает на ядре 5.4.0-216-generic из Linux Mint 20.3 :)
В целом, идея эксплотиа красивая, но лечится выгрузкой модуля.
Никаких угроз :)
ИИ-генерация типовых приложений, безусловно, будет процветать, и каждый желающий сможет с помощью нейросетки создать собственный minesweeper :)
А вот там, где для решения нужно придумывать, ИИ-кодер человеку - не конкурент. Хотя бы просто потому, что для верного решения нужно корректно поставить задачу и проконтролировать результат, что, как правило, требует приличного понимания программирования и общего computer sience.
Я имею значительный успешный опыт использования ИИ-кодеров в режиме "парного программирования" (прикладной и системный софт), но я хорошо понимаю, что именно пишет ИИ и как это проверить и исправить.
Обычно эти уровни означают различия в ответственности и зарплате :)
С другой стороны, разница между специалистом, ведущим специалистом и главным специалистом в госах тоже, в основносм, в записи в трудовой книжке.
Нужно было хорошо понимать асинхронный стек в питоне и в бусте и уметь анализировать довольно навороченный код.
Это общее. Так же хорошо виден код вебовского бэкендера, который пришёл в разработку промышленных или финансовых систем. Он уверен, что интернет доступен всегда :)
Но, с другой стороны, часто дообучить специалиста оказывается быстрее и эффективнее, чем искать готового.
Нейросеть с нейросетью договорится лучше :)