С одной стороны тейк про экстраполяцию мне нравится. Но и обратный вывод (раз экстраполяция некорректна, значит прогресс остановится) тоже не следует. За два года мы прошли от "не может написать функцию" до "часть опытных разработчиков реально перестала писать код руками" (и это уже давно не про кривые сайты). Это не линейный рост, это ближе к экспоненте - и да, любая экспонента когда-то замедляется, но пока признаков выхода на плато нет.
Сейчас так. Где-то работает как очень квалифицированный прогер, а где-то напоминает джуна :). И да, надо следить и держать всё что он понаписал в голове, иначе потом замучаешься с его кодом. А так как он пишет гору кода каждый день - это непросто. Но вспоминаю как я мучался с Соннетом в том же клод коде, и думаю, что же будет ещё через 3 месяца.
Удобно рассуждать про плато с 2022 года из криокамеры. Opus 4.5, первая модель, с которой программировать не больно, вышла всего 3 месяца назад. А Opus 4.6 тем временем ушел в экспоненту.
Когда я пытался сжать свой 25-летний опыт программирования в один тезис, я пришёл не к «знаю как делать», а к «знаю как делать не надо». И это ровно то, что формируется только через боль и страдание.
Сейчас это реальная проблема. Anthropic сами опубликовали исследование: разработчики с AI-ассистентом решали задачи чуть быстрее, но на тестах понимания набирали на 17% меньше. Самый большой провал — на вопросах по дебагу.
И ещё одна проблема: нейросеть без контроля часто уходит не туда. Ломает архитектуру, не учитывает контекст проекта, никогда сама не скажет «пора рефакторить». Ей нормально, у неё нет боли «как это потом поддерживать». MVP-качество затягивается в продакшен, и ты замечаешь это позже, чем замечал раньше.
Мне это в целом ок. У меня есть бэкграунд, я вижу когда что-то идёт не так. И я точно так же продолжаю учиться «как не делать» — просто теперь с нейросетью. И я не рассчитываю, что этот инструмент у меня отберут (хотяяяяя.. белые списки, блокировки VPN...)
Но это с моей колокольни. Как обучаться тем, кто сейчас приходит в профессию — у меня нет ответа. Будешь набивать шишки руками — проиграешь конкуренцию вайбкодерам (по крайней мере в краткосроке). Сразу положишься на AI — не научишься отличать рабочее решение от мины.
Но имхо эта проблема временная. Нейросети сами учатся sad paths, и если через пару лет они начнут надёжно учитывать архитектуру, инициировать рефакторинг, ловить свои ошибки — вопрос «как учить джунов» станет менее острым. Но пока мы не там.
В этом и дело. Сперва всё сам, потом библиотеки, потом IDE, Stack Overflow. Как бы ни хотелось красивого кода - основная задача программиста делать задачи. ИИ пока просто ещё один инструмент в этой цепочке.
Другое дело - скорость. За два года ИИ от "не может написать простую функцию" дошёл до того, что часть опытных разработчиков (не вайбкодеров) реально перестала писать код руками, включая сложные проекты. При такой тенденции полная автоматизация не выглядит нереалистичной.
Да, название спорное, особенно учитывая что основная аудитория - женщины. Но нам важнее запоминаемость: продукт не на каждый день, и когда через месяц понадобится - название должно остаться в голове.
"Долго и мучительно" - не единственный способ учиться.
У меня как раз наоборот: от чтения доков в голове остаётся мало, а когда сам тыкаюсь или разбираю с Claude - больше. Он иногда предлагает решения, о которых я бы не подумал, и я на этом учусь. Похоже на то, когда подходишь к коллеге, он показывает что-то на экране, и ты понимаешь, что мог бы делать эффективнее. Мышечная память - да, не формируется, название конкретного метода конкретной библиотеки забудется быстро. Но подходы и решения в голове остаются. Так как решения принимаю я, а не ИИ. А метод Claude и в следующий раз найдёт.
И ещё момент: далеко не всё нужно разбирать глубоко. Основы да, без них никуда. Но если задача разовая и не слишком комплексная — раньше всё равно приходилось в неё закапываться, а сейчас делегируешь. Если что-то пойдёт не так - заметишь из опыта и знания общих принципов.
С одной стороны - теряешь кругозор. С другой - это как с калькулятором: можно считать в столбик и понимать арифметику глубже, но мне важнее правильный результат и знание, что в следующий раз подобную задачу я решу так же быстро. Не всем знанием стоит забивать голову, если ты понимаешь, где граница между «делегирую» и «не контролирую».
Профанация - это когда человек без опыта берёт выхлоп AI и выдаёт за готовый продукт. Но это не проблема инструмента, это проблема квалификации того, кто его держит.
согласен, что основное время уходит не на перекладывание в код. Я это и не отрицаю. Но вот что конкретно изменилось:
Проектирование раньше шло медленно в том числе потому, что приходилось держать в голове код, которого ещё нет. Сейчас можно проговорить архитектуру с Claude, получить осмысленные возражения, и быстрее понять, где план не сходится, до первой строчки кода.
Блокеры на новые технологии, в которые нужно раньше было воткнуть и выбрать правильную, раньше могли стоить дни. С Claude Code это быстрее, чем просто спрашивать чат — он видит проект и отвечает в контексте.
Если есть два альтернативных подхода — раньше выбирал один, и понимал что пошёл не в ту сторону уже слишком поздно. Сейчас можно быстро реализовать оба, сравнить, выбросить проигравший.
Плюс какие-то вещи, которые я по полдня не мог заставить себя начать делать: всякие настройки окружения, бойлерплейт. С этим у Клода вообще всё отлично.
Ну и плюс как офигенно Клод разбирает баги. Раньше мог полдня просидеть чтобы найти концы, особенно если баг тяжело воспроизводится. Теперь Клод обычно находит в чём дело минут за 10. Особенно для меня контраст для старых проектов, которые у меня уже не в голове.
с текущими инструментами это и невозможно. С декабря я не написал ни строчки кода, при этом с нуля разработав новый проект. Но по сути работа осталась той же самой, только пишу теперь на русском и делаю больше фич в день. Спроектировать, описать, убедиться что Клод точно понял план и ничего не пропустил. Кажется, можно не бояться, что меня заменят. Вот только за 3 месяца я написал то, что год назад бы делала команда из 4 человек полгода. И если раньше узким местом в нашей компании были программисты, то теперь уже узкое место - маркетологи и прочее. И до выхода Opus 4.5 я не представлял, что кодить мне вообще не придётся. Вполне возможно, дальше, с каждым месяцем, условному Клоду можно будет давать задачи всё более высокого уровня, и проект уже сможет писать грамотный PM-не программист.
А на основе какой модели сам BananoGen? Что-то очень сомневаюсь что собственная Image модель. А для генерации картинок под Wildberries и Ozon (раз уже форсите этот кейс) лучше юзать что-то более специализированное, типа DigPic.
Я вот в прошлое без ИИ возвращаться совсем не хочу. И прогресс за последние три года для меня поразительный. Раньше я мог доверить ИИ только простенький скриптик на несколько строчек, да и то доверия к этим строчкам было мало. С выходом o1 я уже мог дать несколько файлов на правку без боязни, что что-то сломается. Теперь на Claude Code с Opus 4.5 я за день пишу задачи, которые раньше бы делал пару недель. То, как Claude понимает даже очень большой проект - это для меня абсолютно новый экспириенс. Да, не всегда пишет то и не всегда так, но в целом уже пишет лучше, чем большинство программистов, с которыми я работал.
Ну AI-короткометражки уже выходят вовсю. Пока сложно поддерживать консистентность, сложно со звуком. Но не выглядит как невозможное. Я делал клип на veo3 чтобы потестить и был удивлён, что несмотря на все шероховатости вполне получается.
а нет идеальной модели сейчас. И o3 и Gemini 2.5 и Claude 3.7 уже умеют работать с огромным кодом на десятки файлов. Но у всех есть нюансы. Claude 3.7 всё-таки лучше себя показывает на маленьком контексте, Gemini отлично понимает большой контекст и сложные задачи, но часто пишет избыточный код. o3 я сегодня потестил, у него ответы гораздо более понятные и лаконичные, чем у Gemini, но на большом контексте ошибается и хуже понимает задачу. И ещё забавно оправдывается, когда ошибается. Так что я пока кормлю задачу всем трём моделям и сравниваю.
В таком случае в автобусе могло бы быть минимум 5 человек (только пассажиры в последних двух рядах).
Однако, я полагаю, что классическая интерпретация подобных задач всё же предполагает наличие водителя за рулём функционирующего транспортного средства. Но ваше замечание вполне обоснованно с точки зрения логики и современных технологических возможностей.
С одной стороны тейк про экстраполяцию мне нравится. Но и обратный вывод (раз экстраполяция некорректна, значит прогресс остановится) тоже не следует. За два года мы прошли от "не может написать функцию" до "часть опытных разработчиков реально перестала писать код руками" (и это уже давно не про кривые сайты). Это не линейный рост, это ближе к экспоненте - и да, любая экспонента когда-то замедляется, но пока признаков выхода на плато нет.
Сейчас так. Где-то работает как очень квалифицированный прогер, а где-то напоминает джуна :). И да, надо следить и держать всё что он понаписал в голове, иначе потом замучаешься с его кодом. А так как он пишет гору кода каждый день - это непросто. Но вспоминаю как я мучался с Соннетом в том же клод коде, и думаю, что же будет ещё через 3 месяца.
Удобно рассуждать про плато с 2022 года из криокамеры. Opus 4.5, первая модель, с которой программировать не больно, вышла всего 3 месяца назад. А Opus 4.6 тем временем ушел в экспоненту.
Скорее всего этот CLAUDE.md сам Клод и написал, может быть под небольшим присмотром.
Ну так они и пишут. То что не все готовы внедрять ИИ - не значит что ИИ эти 90% кода сейчас писать физически не может.
Да! Именно так!
Когда я пытался сжать свой 25-летний опыт программирования в один тезис, я пришёл не к «знаю как делать», а к «знаю как делать не надо». И это ровно то, что формируется только через боль и страдание.
Сейчас это реальная проблема. Anthropic сами опубликовали исследование: разработчики с AI-ассистентом решали задачи чуть быстрее, но на тестах понимания набирали на 17% меньше. Самый большой провал — на вопросах по дебагу.
И ещё одна проблема: нейросеть без контроля часто уходит не туда. Ломает архитектуру, не учитывает контекст проекта, никогда сама не скажет «пора рефакторить». Ей нормально, у неё нет боли «как это потом поддерживать». MVP-качество затягивается в продакшен, и ты замечаешь это позже, чем замечал раньше.
Мне это в целом ок. У меня есть бэкграунд, я вижу когда что-то идёт не так. И я точно так же продолжаю учиться «как не делать» — просто теперь с нейросетью. И я не рассчитываю, что этот инструмент у меня отберут (хотяяяяя.. белые списки, блокировки VPN...)
Но это с моей колокольни. Как обучаться тем, кто сейчас приходит в профессию — у меня нет ответа. Будешь набивать шишки руками — проиграешь конкуренцию вайбкодерам (по крайней мере в краткосроке). Сразу положишься на AI — не научишься отличать рабочее решение от мины.
Но имхо эта проблема временная. Нейросети сами учатся sad paths, и если через пару лет они начнут надёжно учитывать архитектуру, инициировать рефакторинг, ловить свои ошибки — вопрос «как учить джунов» станет менее острым. Но пока мы не там.
В этом и дело. Сперва всё сам, потом библиотеки, потом IDE, Stack Overflow. Как бы ни хотелось красивого кода - основная задача программиста делать задачи. ИИ пока просто ещё один инструмент в этой цепочке.
Другое дело - скорость. За два года ИИ от "не может написать простую функцию" дошёл до того, что часть опытных разработчиков (не вайбкодеров) реально перестала писать код руками, включая сложные проекты. При такой тенденции полная автоматизация не выглядит нереалистичной.
Да, название спорное, особенно учитывая что основная аудитория - женщины. Но нам важнее запоминаемость: продукт не на каждый день, и когда через месяц понадобится - название должно остаться в голове.
"Долго и мучительно" - не единственный способ учиться.
У меня как раз наоборот: от чтения доков в голове остаётся мало, а когда сам тыкаюсь или разбираю с Claude - больше. Он иногда предлагает решения, о которых я бы не подумал, и я на этом учусь. Похоже на то, когда подходишь к коллеге, он показывает что-то на экране, и ты понимаешь, что мог бы делать эффективнее. Мышечная память - да, не формируется, название конкретного метода конкретной библиотеки забудется быстро. Но подходы и решения в голове остаются. Так как решения принимаю я, а не ИИ. А метод Claude и в следующий раз найдёт.
И ещё момент: далеко не всё нужно разбирать глубоко. Основы да, без них никуда. Но если задача разовая и не слишком комплексная — раньше всё равно приходилось в неё закапываться, а сейчас делегируешь. Если что-то пойдёт не так - заметишь из опыта и знания общих принципов.
С одной стороны - теряешь кругозор. С другой - это как с калькулятором: можно считать в столбик и понимать арифметику глубже, но мне важнее правильный результат и знание, что в следующий раз подобную задачу я решу так же быстро. Не всем знанием стоит забивать голову, если ты понимаешь, где граница между «делегирую» и «не контролирую».
Профанация - это когда человек без опыта берёт выхлоп AI и выдаёт за готовый продукт. Но это не проблема инструмента, это проблема квалификации того, кто его держит.
согласен, что основное время уходит не на перекладывание в код. Я это и не отрицаю. Но вот что конкретно изменилось:
Проектирование раньше шло медленно в том числе потому, что приходилось держать в голове код, которого ещё нет. Сейчас можно проговорить архитектуру с Claude, получить осмысленные возражения, и быстрее понять, где план не сходится, до первой строчки кода.
Блокеры на новые технологии, в которые нужно раньше было воткнуть и выбрать правильную, раньше могли стоить дни. С Claude Code это быстрее, чем просто спрашивать чат — он видит проект и отвечает в контексте.
Если есть два альтернативных подхода — раньше выбирал один, и понимал что пошёл не в ту сторону уже слишком поздно. Сейчас можно быстро реализовать оба, сравнить, выбросить проигравший.
Плюс какие-то вещи, которые я по полдня не мог заставить себя начать делать: всякие настройки окружения, бойлерплейт. С этим у Клода вообще всё отлично.
Ну и плюс как офигенно Клод разбирает баги. Раньше мог полдня просидеть чтобы найти концы, особенно если баг тяжело воспроизводится. Теперь Клод обычно находит в чём дело минут за 10. Особенно для меня контраст для старых проектов, которые у меня уже не в голове.
Если интересно - digpic.ru
с текущими инструментами это и невозможно. С декабря я не написал ни строчки кода, при этом с нуля разработав новый проект. Но по сути работа осталась той же самой, только пишу теперь на русском и делаю больше фич в день. Спроектировать, описать, убедиться что Клод точно понял план и ничего не пропустил. Кажется, можно не бояться, что меня заменят. Вот только за 3 месяца я написал то, что год назад бы делала команда из 4 человек полгода. И если раньше узким местом в нашей компании были программисты, то теперь уже узкое место - маркетологи и прочее. И до выхода Opus 4.5 я не представлял, что кодить мне вообще не придётся. Вполне возможно, дальше, с каждым месяцем, условному Клоду можно будет давать задачи всё более высокого уровня, и проект уже сможет писать грамотный PM-не программист.
А на основе какой модели сам BananoGen? Что-то очень сомневаюсь что собственная Image модель. А для генерации картинок под Wildberries и Ozon (раз уже форсите этот кейс) лучше юзать что-то более специализированное, типа DigPic.
Я вот в прошлое без ИИ возвращаться совсем не хочу. И прогресс за последние три года для меня поразительный. Раньше я мог доверить ИИ только простенький скриптик на несколько строчек, да и то доверия к этим строчкам было мало. С выходом o1 я уже мог дать несколько файлов на правку без боязни, что что-то сломается. Теперь на Claude Code с Opus 4.5 я за день пишу задачи, которые раньше бы делал пару недель. То, как Claude понимает даже очень большой проект - это для меня абсолютно новый экспириенс. Да, не всегда пишет то и не всегда так, но в целом уже пишет лучше, чем большинство программистов, с которыми я работал.
Ну AI-короткометражки уже выходят вовсю. Пока сложно поддерживать консистентность, сложно со звуком. Но не выглядит как невозможное. Я делал клип на veo3 чтобы потестить и был удивлён, что несмотря на все шероховатости вполне получается.
Если интересно:
Скрытый текст
этот переход не только к СССР относится, на графике это видно
да, но фильмы снимались прежде всего для показа в кинотеатрах.
а нет идеальной модели сейчас. И o3 и Gemini 2.5 и Claude 3.7 уже умеют работать с огромным кодом на десятки файлов. Но у всех есть нюансы. Claude 3.7 всё-таки лучше себя показывает на маленьком контексте, Gemini отлично понимает большой контекст и сложные задачи, но часто пишет избыточный код. o3 я сегодня потестил, у него ответы гораздо более понятные и лаконичные, чем у Gemini, но на большом контексте ошибается и хуже понимает задачу. И ещё забавно оправдывается, когда ошибается. Так что я пока кормлю задачу всем трём моделям и сравниваю.
Или хотя бы в интерфейсе GigaChat или YandexGPT.
ответ Claude: