Эта статья – перевод поста в блоге Luciano Nooijen вышедшего 1 апреля 2025 г.
Я публикую этот перевод пока агенты пишут код для пары проектов. Раз в несколько минут я делаю ревью, даю уточняющие задания.
За долгими прогулками на Самуи мы много обсуждали эту трансформацию профессии с моим другом, очень крутым кодером, на которого я равняюсь https://github.com/0xhyperdust.
Как и у многих знакомых, наши обсуждения были про то, чем станет наше любимое занятие (кодинг), через несколько лет и что стоит делать прямо сейчас чтобы сохранить свою востребованность.
Одна из основных гипотез была в том, что через 2-3 года мы станем операторами AI, задача которых осмысливать глобальную и локальную логику проектов, ставить задачи, писать архитектурные участки кода и вмешиваться когда что-то идет не так.
Однако данная статья предлагает другой взгляд на то, что есть сейчас и на вероятное будущее.
Очень интересно мнение сообщества, а так же посмотреть на реальность через 2-3 года.
Далее перевод (сделан ChatGPT 4o):
TL;DR: Я решил использовать AI только вручную, потому что почувствовал, как медленно теряю профессиональную компетентность при регулярном использовании, и советую всем быть осторожными с тем, чтобы делать ИИ неотъемлемой частью своего рабочего процесса.
1 апреля 2025
В двух словах: Я решил использовать AI только вручную, потому что почувствовал, как медленно теряю профессиональную компетентность при регулярном использовании, и советую всем быть осторожными с тем, чтобы делать ИИ неотъемлемой частью своего рабочего процесса.
В конце 2022 года я впервые начал использовать AI-инструменты — даже до появления первой версии ChatGPT. В 2023 году я начал активно применять AI в своём рабочем процессе. Сначала я был в полном восторге от возможностей больших языковых моделей. Возможность просто скопировать и вставить непонятные ошибки компилятора вместе с кодом на C++, и мгновенно получить объяснение, где ошибка — казалась магией.
Когда GitHub Copilot становился всё мощнее, я стал использовать его всё чаще. Я пробовал разные LLM-интеграции прямо в редакторе. AI стал частью моего рабочего процесса.
Но в конце 2024 года я удалил все LLM-интеграции из своих редакторов. Я всё ещё иногда использую языковые модели и считаю, что AI может быть крайне полезен для многих программистов. Так почему же я перестал использовать AI-редакторы?
Tesla FSD (Полный автопилот)
С 2019 по 2021 я ездил на Tesla. Сейчас бы я не стал снова покупать её — не по политическим причинам, а просто потому, что качество сборки низкое, цена завышена, а ремонт и обслуживание — сущий ад.
Когда я только купил Tesla, я стал использовать Full Self-Driving (FSD) в любой возможной ситуации. Это было потрясающе: выехал на шоссе, включил FSD, подал сигнал поворота — и машина сама перестраивается. Езда свелась к тому, чтобы добраться до шоссе, включить автопилот и слушать подкасты.
Если вы часто водите, то знаете: на шоссе внимание работает «на фоне» — держаться в полосе, соблюдать скорость — всё происходит почти автоматически, без фокусировки как при чтении книги. Это скорее похоже на прогулку пешком.
Но когда в 2021 я пересел на обычные машины, то был поражён: вождение снова требовало полного внимания, особенно первый месяц. Мне пришлось заново учиться «автоматической езде».
Зависимость от FSD отучила меня самому быть в «автопилоте».
Опыт с AI-редакторами
С AI-редакторами было похоже. Сначала я стал работать намного быстрее. Моя работа не требовала высокой сложности, и AI был как Tesla на FSD: я просто направлял машину.
В свободное время я начал сайд-проект с личного аккаунта на рабочем устройстве. На этом аккаунте не было доступа к Copilot и другим AI-инструментам. Тогда-то я и почувствовал то же, что и с Tesla.
Я стал хуже справляться с базовыми задачами разработки, которые ещё год назад давались легко. Я невольно стал ждать, пока AI напишет за меня реализацию функции. Даже синтаксис юнит-тестов пришлось вспоминать.
Даже в основной работе AI начал терять полезность. Пропал интерес, появилась неуверенность в собственных решениях. Гораздо проще было «спросить у AI». Но он не всегда мог помочь, даже с хорошими подсказками. Из-за того, что я не практиковал основы, стал хуже справляться и со сложными задачами.
Fingerspitzengefühl
Fingerspitzengefühl — немецкое слово, дословно означающее «чувство в кончиках пальцев», а по сути — интуитивное понимание, чувствительность к ситуации, мастерство в деталях.
Определить уровень «сеньора» сложно. Но помимо софт-скиллов, техническая зрелость выражается именно в этом чувстве. Чем дольше ты работаешь с языком, фреймворком, кодовой базой — тем больше появляется интуиция: «это работает не так» превращается в «вот как должно быть».
И это не только на уровне архитектуры. Это и детали — какие указатели выбрать, когда использовать assert, что взять из стандартной библиотеки, когда есть несколько вариантов.
Эту интуицию я начал терять, полагаясь на AI. И это говорит ведущий разработчик. Когда я вижу хайп вокруг «vibe coding», я думаю: а как вы вообще собираетесь стать сеньором? Как вы будете поддерживать проект, если AI недоступен или слишком дорог?
Иногда AI просто не справляется
Да, у нас теперь есть большие контекстные окна, reasoning-модели и агенты. Но, например, если вам пишут в Slack:
«Сайт работает, но приложение упало в проде, локально всё ок, в Sentry пусто» — удачи вам с AI.
Может справится, может нет. Но если не справится — ваш ответ будет «Извините, Cursor не понял, завтра ещё попробую промпт»?
Без AI вполне можно жить
Иногда кажется, что без AI скоро не будет работы. Но эту мантру «через 3-6 месяцев всё изменится» повторяют уже более двух лет. Я давно перестал верить CEO, обещающим функциональность «через 3-6 месяцев». В 2019 я заплатил €6400 за FSD, который до сих пор не работает так, как обещали.
AI пока что не способен стабильно справляться с проектами, сложнее университетского. Работа с легаси-кодом, энтерпрайз-системами, внутренними DSL и нестандартными фреймворками — AI тут часто бессилен. В некоторых сферах использование AI вообще запрещено по ряду причин.
Безопасность — не шутка
Когда вы реализуете системы аутентификации вроде JWT или RBAC, добавление в промпт фразы «и пусть будет безопасно» не спасёт от уязвимостей, если модель обучалась на дырявом GitHub-коде. Безопасность — это ваша зона ответственности. Критически важный код должен писаться и проверяться людьми.
Если мы придём к сценарию, где один AI пишет код, другой проверяет PR, третий деплоит — мы увидим всплеск проблем с безопасностью.
Где я провожу черту
Я по-прежнему использую AI — но сознательно. Он не интегрирован в мой редактор. Всё, что я передаю — вручную. Это специально усложнено, чтобы я меньше им пользовался.
Примеры задач:
-
«Преобразуй эти Go-тесты в map»
-
«Сделай этот расчёт SIMD»
-
«Если content-type application/zlib, декодируй тело»
-
Я настраиваю модели так, чтобы они показывали только изменения и давали мне инструкции, как внести их вручную. Так я по-прежнему чувствую контроль над кодом.
AI для обучения
Зато AI отлично подходит для обучения. У меня есть нишевые интересы, и по ним не всегда просто найти материалы. Добавление сетевого кода в движок с ECS-архитектурой — редкая тема. Я спрашиваю у AI:
-
«Объясни этот ассемблерный код»
-
«Что делает этот шейдер?»
-
«Какие книги подробно объясняют client/server-десинхрон в гейм-движках?»
Результаты смешанные, но всё равно лучше, чем у поисковиков.
Плюс — это дешево. Я использую десктоп-приложение с несколькими LLM и за три месяца потратил всего $4 на кредиты.
Без AI на личном сайте
На моём сайте нет ни одной AI-картинки или AI-текста. Лично я не люблю AI-арт — он бездушный. AI-тексты скучны, у них нет характера. То, что сделано человеком, для меня имеет большую ценность.
Делайте то, что любите
Важно помнить, что в жизни есть не только эффективность. Есть удовольствие. Если вы любите программировать — делайте это сами. Даже если AI справляется лучше.
В 1997 Deep Blue победил Каспарова. Но люди до сих пор играют в шахматы.
С программированием — та же история. Это не просто работа. Это удовольствие.
Совет новичкам
Не становитесь «вечными джуниорами», которые только промптят. Хотите быть программистом — учитесь программировать. Будьте любопытны, разбирайтесь в глубине. Это окупается.
Понимать, что происходит под капотом — кайф. Не будьте «промпт-инженером» (если это вообще инженерия).
И даже если AI умнее — никогда не доверяйте ему слепо. Не стройте на нём весь процесс. Попробуйте иногда пару дней поработать без него.
Чем вы круче в программировании, тем чаще AI будет вам мешать.
Если вы учитесь сейчас и строите навыки — вы сможете справляться с тем бардаком, который создаёт «vibe coding». Если не хотите углубляться — возможно, программирование просто не для вас. Все задачи, которые можно решить «на вайбе», уйдут первыми при развитии AI.
И помните: если вы не можете писать код без AI, вы не умеете писать код.
Вывод
Когда вы используете AI — вы жертвуете знанием ради скорости. Иногда это оправдано. Но даже лучшие спортсмены мира по-прежнему делают базовые упражнения. В программировании — то же самое. Чтобы решать сложные задачи, надо тренировать простые. Нужно держать топор острым.
Мы ещё далеко от того, чтобы AI отнял у нас работу. Много компаний нагнетают FOMO, чтобы продать свои решения, привлечь инвесторов, выбить финансирование, запустить следующую «революционную» модель.
AI — всего лишь инструмент. Он не хороший и не плохой. Важно, как вы его используете. Используйте с умом, но не полагайтесь. Убедитесь, что вы всё ещё умеете работать без него. Не выпускайте код, который не понимаете. Не заменяйте своим мышлением.
Оставайтесь любопытными. Продолжайте учиться.
/// Это конец перевода
И быть может любопытно будет сделать опрос про то, на сколько меньше будет нужно программистов через 3-5 лет.
Автор: awaik
