Я был программистом больше 20 лет. Начинал с плюсов и геймдева, но работал и с HFT, и с мобильными играми на Java, писал под Unity и C#, трудился на банки и автоматизировал бизнес.

В конце 2023 года я конкретно выгорел и, имея на счету средства, чтобы не работать несколько лет, решил отдохнуть. Примерно в это же время начал усиливаться хайп вокруг нейросетей, к которым я всегда относился очень скептически, поскольку помнил их возможности ещё со времён универа. Для меня это была полузабытая технология из 50-х.

Первая модель, с которой я решил поиграться, — это был GPT-3.5, ретранслировавшийся в телеграм-канал. Особо ничего не ожидая, я попросил его написать код, который делит отрезок пополам. И... у меня отвисла челюсть, когда он действительно это сделал. Дрожащими руками я скопировал и вставил код небольшого контроллера и попросил его запилить в Angular-сервис. И опять он справился на отлично! Назад дороги не было. В первый же день я твёрдо решил бросить опостылевшее программирование и полностью переложить на нейросети написание кода, оставив себе только генерацию идей и тестирование (там, где это необходимо).

Аргументы, что, дескать, «тупая железяка никогда не заменит человека», меня всегда веселили. Да мне плевать, кто там и где кого заменит. Если раньше при сборке приложения вываливались непредвиденные ошибки и я, чертыхаясь, откладывал задачу, то теперь я просто на автомате копипастил код, шёл на кухню за кофе и вставлял правки, которые предлагала та самая «тупая железка».

Первый проект, на котором я решил опробовать нейросети, — это ru-ticker.com. Он много лет кормил меня, но конкуренты выросли в большие корпорации с капитализацией в миллиарды, и мне уже было не угнаться со своим пет-проектом, который принёс только несколько миллионов, но рублей. Задача была портировать его на Angular, который я знал посредственно — на уровне «поправить баги в корпоративном проекте». В итоге примерно за полтора-два месяца я полностью портировал фронт проекта, который до этого ковырял пару лет, плюс походя реализовал такие плюшки, как автоматический парсинг данных и текста с преобразованием нейросетью для лучшей индексации поисковиками.

Столкнулся со следующей проблемой: время от времени друзья, знакомые, родственники просят дать ответ на вопрос, который проще всего получить через ChatGpt. Или же нужно сохранить ответ для себя, но без потери разметки, таблиц, картинок.

Например частый для меня сценарий - попросить построить туристический маршрут, что часто делается перед самым выходом из дома.

Если просто скопировать-вставить ответ в телелегу, то потеряется разметка, картинки и длинное сообщение разобьется на части.

Решение: я беру любой markdown => pdf конвертер, например

https://youscriptor.com/markdown-converter

Markdown - это родной формат ChatGpt/DeepSeek, под ответом я нажимаю кнопочку копировать.

Недавно столкнулся с задачей: нужно было быстро перевести несколько сотен PNG-файлов в WebP для сайта, но делать это через онлайн-сервисы не хотелось — во-первых, передавать изображения куда-то сторонним серверам не очень удобно, а во-вторых, процесс обычно занимает заметное время.

В итоге я сделал небольшое браузерное приложение, которое решает задачу локально — без установки, без серверов и без лишних телодвижений. Делюсь инструкцией, вдруг кому-то пригодится.

В последнее время мне часто попадаются заметки и комментарии о том, что, дескать, гейткиперы (опытные программисты-миллениалы и старше) искусственно ставят препоны и просят решать никому не нужные алгоритмические задачи, тогда как они давно закодированы в библиотеках. Это — с одной стороны. С другой стороны — ругают LLM, потому что код там не всегда чистый и, дескать, программирование с LLM — это не программирование вовсе, и навыки такого программиста ничего не стоят.

Мне приходит на ум то, что в принципе мы подобный слом уже видели лет 15–20 назад. Для программиста старой школы сутью программирования, собственно, было постановка задачи, её реализация с помощью алгоритма и оптимизация этого алгоритма по скорости. Сам инструмент — язык, а уж тем более чистота кода — считалась вторичной. Задачей программиста было написание в принципе работающей программы.

Что касается чистоты кода: использование отступов и понятных названий функций, переменных и классов уже считалось большой аккуратностью. Для первого поколения ПО, в общем-то, и не предполагалось, что можно эффективно и полноценно работать с чужим кодом. Появление специализированных библиотек считалось подспорьем, но предполагало, что программист и сам должен быть способен написать подобное с нуля. Программист, который пользовался только библиотеками, считался не настоящим, а ламером, «пользователем».

Требования к программистам поменялись из-за изменения бизнес-требований. Если раньше задачей программиста было придумать и реализовать программу (он одновременно был и бизнес-аналитиком, и дизайнером, и архитектором, и алгоритмистом), то сейчас появилась возможность создавать ТЗ и интерфейс не программистам. Все алгоритмы сосредоточены в библиотеках, и ключевыми качествами стали работа в команде и аккуратность.

Я в IT очень давно и еще помню те времена, когда IT тусовка была практически камерной, многие друг друга знали лично и была просто профессия программист — это было почти как аникейщик — подразумевалось, что ты можешь писать практически на любых языках и можно было с бэкграудах в плюсах спокойно подаваться хоть на JAVA, хоть на 1С и возможно даже немного заниматься дизайном, версткой и сборкой компов.

Тогда мало кто думал о чистоте и поддерживаемости кода — в него по сути никто и не заглядывал, главное было рабобтает или нет, решает ли задачу заказчика. Ключевым требованием было «быстрая обучаемость», так как практически все отрасли в IT были в новинку. Было безумием пытаться искать специалистов с годами опыта, так как все отрасли только‑только появлились, да и выпускников по специальности IT практически не было, а если и было, то это были специалисты по Fortran и численнным методам. Практически все ITшники тогда были выпускниками физфака и матфака (а не пришли с завода за халявным смузи как сейчас).

Соответвенно в совсем новой области, процесс работы в которой был сложно контролируемым, по факту единственным возможным способом отбора был тест на интеллект и принадлежность «своей касте». Думаю, оттуда возникла традиция общаться на «ты» в IT — как некое пространство единомышленников.

Собственно поэтому и искали «просто» умных, настандартно мыслящих людей — в силу неоформленности рынка тестировалось как человек может решать странные, нестандартные задачи, а не тушеваться.

Для бизнеса такой подход хорош лишь в условиях сверхприбыли — ведь по факту у него возможности контроля сильно ограничены — а риски высоки, так как в те времена программист начинал приносить пользу только через пол‑года или год, когда полностью войдет в дела компании. HR сейчас любят повторять эти цифры, но сейчас это, разумеется, ложь.