惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
U
Unit 42
Vercel News
Vercel News
Martin Fowler
Martin Fowler
云风的 BLOG
云风的 BLOG
爱范儿
爱范儿
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
J
Java Code Geeks
F
Fortinet All Blogs
MyScale Blog
MyScale Blog
C
Check Point Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园_首页
WordPress大学
WordPress大学
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
IT之家
IT之家
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Jina AI
Jina AI
V
Visual Studio Blog
小众软件
小众软件

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
ИИ заменяет программиста, а не компилятор
Alex Gusev · 2026-06-20 · via Все публикации подряд на Хабре

ИИ заменяет программиста, а не компилятор

4 мин

419

Я часто вижу в комментариях выражения типа "ИИ не заменит программиста, потому что ИИ выдаёт недетерминированный результат". Но ведь и человек не выдаёт детерминированный результат. Много ли вы знаете людей, которые могут написать программу на тысячу с лишним строк, а затем повторить её байт в байт? Ладно, согласен - это возможно. Ну а на 10 тысяч?

Из опыта общения с ИИ могу сказать, что ИИ более детерминирован в своём поведении, чем многие люди, несмотря на свою вероятностную природу. Теория вероятностей плохо предсказывает результат бросания одной монеты - "орёл" или "решка", зато хорошо предсказывает, что на миллион бросков "орлов" будет не менее 400 тысяч, впрочем, как и "решек".

Для отдельного программиста результат работы ИИ-агента по генерации кода - это как один бросок монеты. Код может быть годный, а может и нет. Для ИТ-индустрии в целом такой вопрос даже не стоит - код годный. ИИ создают код не хуже, чем это делают "кожаные". Да, с кодирующими ИИ-агентами нужно общаться несколько по-другому, чем с программистами, но код они генерируют не хуже, а лучше. В целом лучше. Так что, если ваша работа заключается в переписывании спецификаций, написанных другими людьми, то можете считать, что вы уже безработный.

Чингачгук — Большой Змей

Чингачгук — Большой Змей

Свежий пример из личного опыта

Мне тут в панамку напихали минусов за вот этот коммент, но при этом справедливо заметили, что подход, "когда в код можно не заглядывать вообще", применим далеко не всегда и далеко не везде. Полностью согласен с коллегами - есть области программописания, где без человеческого контроля пока что никак не обойтись. Та же железная дорога, например.

С другой стороны, возможность не читать генерируемый агентами код открывает новые направления в разработке программ. Эта возможность убирает программиста, как дополнительную прослойку между потребителем и продуктом. Меня там же, в комментах, немного побуцкали за идею, что "самым надёжным способом проверки работоспособности продукта является конечный пользователь". Тем не менее, я уже при помощи агентов сгенерировал не один десяток программ, которыми никто, кроме меня, не пользуется и пользоваться не будет. "Одноразовые программы" и "программы для друзей" - вот ниша, которую создали агенты и где программисты нужны не для написания кода (для чего - это отдельный разговор).

В качестве примера могу привести своё приложение "Mindstream" (реклама!), про которое я писал ранее здесь же, на Хабре. Это веб-приложение с БД на PostgreSQL, полностью сгенерированное codex-агентом в феврале этого года. Я его создавал чисто из любопытства - могут ли агенты создавать сами клиент-серверные приложения без "руководящей роли" разработчика. У агента была полная свобода в самовыражении (вплоть до генерации схемы данных в БД), правда в установленных мной рамках. Так, например, я указал, что на бэке должна использоваться моя библиотека для позднего связывания @teqfw/di (реклама!). Кстати, ИИ-агенту всё равно, насколько популярна или нет та или иная библиотека - вы можете скармливать ему любую "дичь". Тем не менее, некоторые библиотеки, платформы и ЯП более "дружелюбны" к агентскому кодированию, некоторые - нет. Моя - дружелюбна.

Так вот, приложение было создано в рамках проверки методологии ADSM (реклама!) и я, как разработчик, старался минимально вмешиваться в процесс генерации кода агентом ("не смотрел в код"). Зато я очень плотно выступил в роли "владельца продукта" - те вещи, что я обычно сразу прописывал в коде, пришлось формулировать в контекстной документации, чтобы агент знал, что ему надо делать. Документацию я также генерировал с помощью агента - рассказывал ему, что я хочу, а он пытался мои "хотелки" утрамбовать так, чтобы они не противоречили друг другу. В общем, был хороший такой дружеский диалог. Изначально документация была на русском, но сейчас документация тоже переведена на английский - агенту так проще.

Я время от времени сам пользовался своим приложением - когда нужно было ознакомиться по-быстрому с публикациями. Ведь этот инструмент именно для этого и делался - для определения того, насколько та или иная публикация Хабра соответствует интересам конкретного читателя. Я давно уже хотел прикрутить к нему "цветовую дифференциацию штанов" - чтобы публикации, близкие к моему "вектору интересов" помечались другим цветом. Вот вчера руки и дошли.

Я попросил codex-агента для начала проанализировать контекстную документацию - насколько структура документации отстала от моего текущего видения (есть у меня свой скилл для этого, ссылку не даю, т.к. он ещё "сырой"). Затем попросил агента реструктурировать документацию без потери семантики - для него это плёвое дело. Затем попросил агента использовать другой мой скилл (тоже "сырой" пока) и привести исходники в соответствие с моим стилем кодирования (coding conventions). Это он тоже сделал без напряга. А потом я попросил обновить npm-зависимости и тут проект перестал работать. Оказалось, что сам проект был замкнут на устаревшую версию моей библиотеки @teqfw/di, которую я писал вручную и которую затем полностью переписал агентом. Пришлось давать агенту команду на изменение всех исходников (и тестов!) и приведение их к новому формату объявления зависимостей. И только после этого я смог приступить к добавлению "цветовой дифференциации штанов" в приложение.

К чему я это всё так подробно описываю? К тому, что на всё это у меня ушёл весь пятичасовой лимит подписки OpenAI Plus. Вот на эту всю работу - пятичасовой лимит и меньше 10% от недельного лимита. Я где-то минут за 40 съел лимит пяти часов, но посмотрите, какой объём работы сделал агент! Без потери работоспособности приложения в целом.

Для продолжения работы я переключился на opencode и DeepSeek V4 Flash. Где-то ещё минут за 10-15 (и 5 центов) мы с ним довели мои "хотелки" до реального работоспособного состояния и выкатились "в прод". На том же самом коде и спецификациях, что делались Codex'ом и для Codex'а. Агентам, в отличие от "кожаных", всё равно, "что за дятел писал этот код" до них.

За всё это время я заглянул в код один раз - чтобы убедиться, что исходники были замкнуты на устаревшую версию @teqfw/di.

Мораль? А какая тут мораль... У каждого свой опыт, свои обстоятельства. Лично я в код заглядываю всё реже. Но это касается только приложений.