ИИ — помощник, или враг разработчика? Мысли на тему. Часть 2

Сейчас время нейросетей. Не надо излишне обольщаться на тему их возможностей — они владеют (по крайней мере пока), только той информацией, которая использовалась при обучении, плюс, имеют возможность «подглядывать» в поиск и различные внешние источники с помощью MCP-серверов. Всё.

Но даже это снова очень серьёзный рывок вперёд. Вместо необходимости искать и анализировать информацию из нескольких источников мы сразу получаем готовое решение. Да, ещё с погрешностями и необходимостью ручных правок и проверок, но это уже качественно другой уровень разработки.

Вместо ручного написания алгоритмов или их комбинирования из готовых частей на первое место выходит навык промптинга — умения сформулировать свой запрос в виде, достаточно полном и понятном для нейросети.

Меняется ли что-то для разработчиков? Безусловно. Снова. Нам снова надо менять свой подход к разработке. Так же, как мы меняли его 30 лет назад, 20, 10... И будем менять опять ещё лет через 10. Это естественный процесс.

Надо ли забывать синтаксис и особенности низкоуровневой разработки? Нет. Как минимум, ещё несколько лет необходимо будет выверять за LLM код так же, как мы выверяем его за новичками. Но, давайте будем честными, машинные коды и Ассемблер многие уже забыли, а то и не знали. А создавать программы им это не мешает. Так же как сейчас есть специалисты, активно использующие машинные коды и Ассемблер в работе.

Рынок не схлопнется. К нему добавится ещё один слой. Кто-то из разработчиков будет и дальше по старому писать код в областях, новых для ИИ, где у него нет наработанной «базы ответов». А кто-то переключится на написание промптов, в разы повысив скорость решения прикладных задач.

ИИ — помощник или враг разработчика? Мысли на тему. Часть 1

Привет, это снова Саша Кузнецов, ведущий инженер-программист в Контуре. 🙌

Я из тех «ископаемых», которые начинали программировать ещё во времена, когда в качестве IDE выступал обычный текстовый редактор, а для хранения информации о синтаксисе команд использовались собственные записи в тетради. Я в то время учился в школе и на уроках учитель давала нам информацию о синтаксисе команд с распечаток. Если в тетради была ошибка — ты делал ошибку в коде и не мог понять, что идёт не так. Роль интернета играла городская библиотека (в местной книг про IT практически не было), «пинг» до которой был несколько часов только на дорогу, а ещё — скорость работы «поисковой системы» по бумажным книгам оставляла желать лучшего.

Потом я поступил в университет и «произошла магия» — там были IDE с подсветкой синтаксиса команд, подсказками, появляющимися по нажатию F1, и более-менее вменяемыми сообщениями об ошибках.

Это было круто! Просто зная название команды можно было получить описание её синтаксиса, а не хранить в голове информацию обо всех возможных комбинациях! Реальный прирост производительности сейчас по памяти сложно замерить, но скорость непосредственно набора команд выросла в разы. С решением задач в целом ситуация улучшилась не сильно — основным источником информации оставались бумажные книги. Разве что «пинг» существенно сократился — читальный зал находился в том же корпусе, в котором шли занятия. По сути, в момент этого скачка необходимость знания точного синтаксиса команд заменилась на необходимость знать только название команды.

Потом магия произошла снова — на кафедре появился интернет и что-то похожее на поиск. Это был ещё далеко не современный интернет с мощными поисковыми системами, но и совсем древние его версии я не застал. Но, главное, уже можно было найти информацию за рамками того, что было включено в поиск разработчиками IDE, или лежало в читальном зале. Речь шла уже не о синтаксисе команд, а о способах решения задач. Но не всегда. Это было время, когда в интернете ещё надо было суметь найти готовый код для редких видов сортировки массива, а за написание алгоритма БПФ (Быстрого Преобразования Фурье) заказчики на фрилансерских форумах были готовы выложить $500. И, тем не менее, это снова был качественный скачок — можно было быстро найти информацию по конкретной проблеме, не перекапывая кучу книг, в которых, возможно, могло быть «что-то близкое по теме». Скорость решения задач снова выросла, и снова значительно. Всё больше и больше задач стало переходить в категорию шаблонных. На этом этапе на первое место начал выходить навык «гугления». Основы синтаксиса остались необходимой базой, но умение правильно забить вопрос в поисковую строку стал определять очень и очень многое.

Новый скачок произошёл с развитием разработческих форумов по типу Stack Overflow. С момента их основания огромное число пользователей задавало вопросы и получало на них ответы. Можно было не просто что-то найти, но дать описание проблемы и получить решение, часто с примерами рабочего кода. А ещё к этому моменту существенно выросли как возможности поисковых систем, так и объём проиндексированной информации в них. Плюс, достаточно много книг перевели в цифровой формат. В результате стало возможным указывать не конкретное название нужного алгоритма или ключевые слова, а давать описание проблемы и получать подборку страниц с нужными ответами. В том числе на Stack Overflow и другие похожие форумы.

Теперь можно было нормально искать решение более-менее широко известных проблем по их примерному описанию и сразу получать примеры рабочего кода. Существенный рывок, значительно сокративший время на простые, рутинные задачи, и, одновременно, подаривший куче студентов возможность гуглить практически готовые лабораторные работы.

Фактически, именно в этот момент программирование стало общедоступным. А на первое место вышел навык комбинирования — умения собрать решение из похожих кусков кода, найденных в интернете.

Статический анализ генерируемой OpenApi-разметки и .NET 10

Привет, Хабр! 👋 На связи Саша Кузнецов, ведущий инженер-программист в Контуре.

Начиная с версии .NET 10 Microsoft решила поломать обратную совместимость в отношении статических анализаторов генерируемой OpenApi-разметки.

[HttpGet("{id}")]
[ProducesResponseType<User>(StatusCodes.Status200OK)]
[ProducesResponseType(StatusCodes.Status404NotFound)]
public async Task<IActionResult> GetUser(int id)
{
    var user = users.FirstOrDefault(p => p.Id == id);
    if (user == null)
        return NotFound();

    return Ok(user);
}

Раньше можно было возвращать IActionResult, или ActionResult, размечая типы ответов специальными атрибутами типа ProducesResponseType (см. код 1). Это позволяло включить потом статический анализатор добавлением в настройки проекта специального атрибута IncludeOpenAPIAnalyzers (см. код 2) и получать предупреждения на этапе компиляции, или статического анализа кода (см. код 3).

<PropertyGroup>
    <TargetFramework>net10.0</TargetFramework>
    <IncludeOpenAPIAnalyzers>true</IncludeOpenAPIAnalyzers>
  </PropertyGroup>

Увы, но с выходом .NET 10 этот подход был объявлен устаревшим (см.: https://learn.microsoft.com/ru-ru/aspnet/core/breaking-changes/10/openapi-analyzers-deprecated и https://github.com/aspnet/Announcements/issues/521). Microsoft решила сосредоточиться на работе через Results (см. код 4), которые появились в .NET 7. В них статический анализ поддерживается "из коробки" из-за строгой типизации.

[HttpGet("{id}")]
public async Task<Results<Ok<User>, NotFound>> GetUser(int id)
{
    var user = users.FirstOrDefault(p => p.Id == id);
    if (user == null)
        return TypedResults.NotFound();

    return TypedResults.Ok(user);
}

Сама тенденция не сильно радует. В старых проектах IActionResult и ActionResult (их пока не объявили устаревшими, но без статического анализа ошибок разметки они начнут терять привлекательность) используются много где.

Продолжаем рассказывать о пет-проектах контуровцев

По традиции гуляя с собакеном Мейс из приюта «Хаски Екб» по ещё зелёному летнему полю (а скоро будет выпуск под снегом!). 🦮 

У одного из дизайнеров Контура, Егора, есть проект, который он развивает 6 лет: городские квесты для программистов на движке «Квестспейс». Суть квеста в том, что ребята-участники формируют команды и вместе выполняют задания: гуляют по городу и ищут определённые локации из заданий, ответы отправляют на специальную платформу и собирают баллы. 

Дальше рассказывает Егор:

Заранее участники не знают, какой район в городе им надо будет исследовать, они просто регистрируются, собираются в конкретный день в определённом месте, потом получают задания. Команд обычно несколько, но мы делаем так, чтобы они не пересекались друг с другом — не встретились случайно, когда отправятся искать локацию. 😁 

Допустим, одно из заданий может выглядеть так: есть музыкальный трек, в нём зашифровано название магазина > подумай, где может быть этот магазин, найди его > слева от фасада здания будет надпись или картина — это и есть разгадка.

Как я придумываю задания на квест

Сначала выбираю районы, в которых ребята будут искать загаданные локации. Определяю будущий маршрут и обязательно прохожу его пешком, попутно фотографируя всякие интересные детали на своём пути. Таких деталей можно набрать много, но из 50-ти найденных в релиз войдёт около 10-ти, не больше. 

В городе постоянно появляются новые локации, а старые видоизменяются, поэтому никогда не скучно исследовать даже повторяющиеся районы. Однажды на одной из локаций мы приклеили стикеры, которые нужно было найти участникам. Спустя два года они всё ещё там: даже не выцвели!

Сегодня в Городские квесты играют от 300 до 400 участников, это где-то 40-50 команд.

Про онлайн-платформу Квестспейс

Участники квеста отправляют через эту платформу свои ответы, специальный движок помогает их собирать и считать баллы — всё автоматизировано. 

Сервис делали ребята из бакалавриата ФИИТ (курирует Контур): там есть проектное обучение. Я просто пришёл к ним с макетами и попросил сделать так, как вижу это сам. Платформа должна была принимать ответы и не падать от нагрузки. Конечно, когда проект только начинали развивать, движок падал, всё ломалось. Особенно когда участники пользовались подсказками. Но теперь всё работает хорошо.

Откуда брать силы всем этим заниматься и не выгорать

Всё-таки, 6 лет — большой срок. Но выгорания нет: ты постоянно исследуешь города, открываешь новые места, придумываешь закрученные формулировки для заданий, потом твои друзья играют и дают тебе обратную связь. Наполняешься эндорфинами, дофаминами и нет никакой усталости. 👌

***

Пишите в комментариях, знаком ли вам проект городских квестов Егора? Вдруг вы тоже были участником или хотели бы попробовать поискать интересные локации. 🙌

А ещё нам интересно вот что: если вы программист-домосед, что заставляет вас выйти на прогулку и поисследовать новые места в своём городе? Хотели бы отправиться на подобный квест в компании или в одиночку?

В конце оставляем ссылки на полную видеоверсию интервью с Егором, Варей и голубоглазым Мейсом: YouTube, RuTube и VK Видео. Там же можно найти и два предыдущих выпуска петов. 😉

Стал программистом в Контуре чтобы делать игры

Знакомьтесь: мобильный разработчик Контур.Диадока, Дима Моисеев. 😎 Уже 12 лет делает на Ютубе авторское шоу Old Hard о незаслуженно забытых играх, их переизданиях и ремейках, железяках и source-портах. А ещё — пилит собственную игрушку про мистическую техподдержку Creepy Support. 👽 Увлечению Димы мы посвятили второй выпуск «Пет проектов», где программисты гуляют по полю с собаками из приюта Хаски Екб и рассказывают о своих хобби. Выбрали для вас несколько главных тезисов из этой прогулки. 👇 

С чего всё начиналось и чем мотивировался, чтобы не бросить

Я вместе со своим другом вёл текстовый блог (он всё ещё существует, вот ссылка на него), нам понравилось, и мы решили: а что, если пойти дальше и начать снимать видео? Я тогда как раз закончил институт и пришёл работать в Контур. 

Первая игра, на которую мы сделали обзор, называлась «Подземелья Кремля». Это шутер 1995 года от первого лица — российский ответ американскому Doom. 

Сейчас на моём канале 71 тыс подписчиков. А когда начинал, то думал: если до такого-то числа наберу сотню, прекрасно — продолжаем. Если нет — видимо, это не моё, займусь чем-то другим. И вот дата икс, я смотрю, а там 101 подписчик! Это был знак 👣 идти дальше.

Сначала я поставил себе цель — выпускать ролики не реже двух раз в месяц 

Потом понял, что это начинает превращаться во вторую работу, ещё и начальник [Дима сам себе директор] требовательный. 😁Решил: буду делать в максимально комфортном темпе — появилась интересная железяка > я её неторопливо в свободное время исследую > записываю потихоньку ролик > выкладываю. Сейчас у меня около четырёх сценарных видео в год, раньше было 8-10. Иногда проскакивают и не сценарные форматы — подкасты, реже — стримы.

Где нахожу старое железо для выпусков

На барахолках. Часто попадается что-то классное, например, трёхмерный ускоритель 95-го года или джойстик под MS-DOS довиндосовских времён. А ещё — ноутбуки, звуковые карты, игровые консоли… Там много интересных штук!

Как работаю над выпусками

• Помощников у меня нет, выпуски делаю сам от начала до конца: съёмка, монтаж, публикация. Если зритель указывает на ошибку, мне не на кого её спихнуть 😁, иду исправлять. А ошибки бывают — за всем не уследишь. Но к ним отношусь спокойно и не принимаю близко к сердцу.

• Закадровый текст я обрабатываю примерно один к двум: на 20 мин черновика выходит 10 мин готового текста. 

• В принципе, мне нравятся в этой работе все этапы, особенно — писать текст и монтировать. Запись закадра и съёмка — тоже норм, но если в будущем нейронка сможет моим голосом и с правильной расстановкой интонаций записать текст, я перестану следить за микрофоном и это очень облегчит процесс создания роликов.

Блог забрасывать не хочу: мне нравится мой сегодняшний комфортный темп, плюс остаётся время на другие проекты. Например, я ещё делаю свою видеоигру под названием Creepy Support. Суть игры: ты играешь за работника техподдержки в тайной организации, в которую обращаются люди, столкнувшиеся с чем-то паранормальным. Например, кому-то на 15-м этаже постучал в окно человек или позвонил по телефону кто-то странный. 👻 Задача игрока — уточнить детали и дать совет, что человеку делать дальше. Потом можно даже узнать, как этот совет повлиял на жизнь того человека.

Надеюсь, на эту игру тоже в будущем будут делать обзоры. 😉 Кстати, я уже видел несколько отзывов на неё на английском языке. 

Что дают мне пет-проекты

• Я познакомился с кучей новых людей.

• Расширил кругозор. Например, для игры Creepy Support выбрал другой язык программирования, не тот, на котором пишу в Контуре. И это здорово помогает мне отвлечься от рабочих задач. 

***

Полный выпуск про Диму, его пет-проекты и ушастую Феню, с которой бродили по зелёному полю, можно посмотреть в VK Видео, на RuTube и YouTube. Подпишись на нас на любой из площадок, чтобы не пропустить новые видосы! 😉