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

aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
宝玉的分享
宝玉的分享
博客园 - 【当耐特】
博客园 - 司徒正美
L
LangChain Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
U
Unit 42
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
I
InfoQ
博客园 - 叶小钗
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
J
Java Code Geeks
月光博客
月光博客
量子位
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
博客园_首页
Last Week in AI
Last Week in AI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Google DeepMind News
Google DeepMind News
云风的 BLOG
云风的 BLOG
D
DataBreaches.Net

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 не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже
Гончаров Тимофей · 2026-05-28 · via Все публикации подряд на Хабре

ИИ не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже

Простой

5 мин

39K

Речь пойдет вовсе не о том, что ИИ якобы автоматизировал разрабов, эти сказки оставим маркетинговым отделам OpenAI/Anthropic и прочим отладчикам ИИ-галлюцинаций. Дело в том, что джун в 2026 — это человек, который останется джуном через полгода, год и, вероятно, через 5 лет. Да, из-за вайбкодинга.

Нанимать себе в штат человека, который будет фактически оператором нейронки и брутфорсом будет решать задачи, опытному разработчику кажется безумием. Но я себе честно признался — у меня нет весомых аргументов, во всяком случае, весомыми их никто не станет считать. Куда мне с моей «экспертизой» тягаться с теми же маркетологами OpenAI? Они создают будущее, а я всего лишь скромный разработчик. А если быть точным, как мне недавно объяснили — я кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства, которому давно пора дать пинка под зад, ведь 2 года как меня уже автоматизировали.

Когда работаю с менее опытными разработчиками в 2026 году, я замечаю, как сильно поменялся формат коммуникаций. Раньше джун с уважением относился к старшим коллегам, местами даже с восхищением и завистью наблюдая за их способностью быстро и лаконично решать сложные задачи. Сейчас джун знает лучше старших коллег, как решить проблему современно, вооружившись подписками на ИИ и оркеструя агентов.

В итоге образовался колоссальный разрыв в культуре разработки и подходах к решению проблем. Раньше ты мог потратить несколько дней на то, чтобы разобраться со сборкой проекта. Ты знал, что остался один на один с дефицитом компетенций и что у тебя нет выбора, кроме как разобраться в глубину, понять причины и разложить всё по полочкам. Сейчас подобные проблемы решаются брутфорсом и забрасыванием ИИ вопросами. Никто не хочет разбираться в причинах проблемы, платя за это часами, когда до её решения тебя отделяют 3 минуты и пара промптов нейронке.

Объяснять джуну, что ИИ не решит проблемы, если ты не понимаешь свой код, или объяснять, что надо разобраться самому, очень тяжело. Ведь аргументы по ту сторону непробиваемые. Действительно, если он сделал задачу за 2 часа, которую я бы 15 лет назад делал неделю, с несколькими заходами на форумы и обзвонами коллег, — это обезоруживает и уничтожает всякие аргументы.

Может, я устарел и мне пора на пенсию. Надо уступить дорогу молодым? Да я, в общем-то, не против. Когда включаешь галочку на использование гугла, нейронка находит решения по статьям, issues на GitHub и вопросам на Stack Overflow, которые оставили там мои коллеги или я сам в прошлом. Впрочем, если не ставить галочку гугления, она делает то же самое, только без указания источника информации. Думаю, мы — разрабы прошлой эпохи — свою функцию выполнили.


Но всё это лирика, я решил провести эксперимент. Может, я действительно стар и мне следует больше довериться новому тренду? Ко мне пришёл студент проходить практику, я решил полностью довериться его самоуверенности и нарезал задачки, оставив наедине с курсором. Ах да, забыл сказать важное для контекста — я руководитель отдела разработки, под моим руководством находится 30 человек. Я подумал, что принципиально не стану душить парня через код-ревью, дам полную свободу. Короче говоря, я взял курс на AI-first в его высшей степени, с самыми передовыми ИИ-моделями и инструментами, дал полную свободу.

Мне было интересно — а какой результат получится. Может, я зря беспокоюсь и мы уже действительно шагнули в новое время, когда программисты с их экспертизой переоценены. Может, зря критикую инвесторов, которые спустили все деньги на железо и обучение моделей. Может, они и правда будут всё делать дешевле, без перерывов и выходных, на том же уровне качества?

Задача была следующая: написать UI-дашборд, который, интегрируясь с API OpenProject (аналог Jira), будет генерировать документы с отчётностью отдела разработки. Через 2 дня мне присылают MR — всё как я просил: NestJS-сервер в качестве прослойки с основным API (OpenProject), UI на React. Всё задеплоено на предоставленную виртуалку. Ну тут я напрягся.

Перехожу по ссылке на dev-стенд посмотреть на результат. Вёрстка красивая, функционал работает. Переходы по страницам не меняют URL, несколько ссылок — просто заглушки с #, блоки с декоративным «продающим» текстом — неуместно для внутреннего корпоративного инструмента. Ну ничего страшного, главное, что работает.

Я направил список багов, которые сразу бросились в глаза, и обратил внимание на то, что select с выбором проектов работает будто через раз. В тот же день выкачены багфиксы, маршрутизация меняет URL и даже сохраняет query-параметры из заполненной формы. Но при обновлении страницы они слетают. Прошу написать тесты, которые покроют сценарии ранее обнаруженных багов.

На следующий день получаю фиксы и целую пачку тестов, все горят зелёным. Только вот при ручной проверке — всё так же слетают. Несколько таких итераций, и я не выдерживаю — иду смотреть код. React Router не подключён, стейт-менеджер тоже отсутствует, реализация форм через useState переплетена огромным пластом кода на 1300 строк, не считая самой вёрстки. Короче говоря, вместо маршрутизации React Router — условный рендеринг с useState и useEffect. Тесты тестируют то, что сами же сочинили, в отрыве от реальности.

На бэкенде примерно 60% мёртвого кода. То есть такого, который вообще никогда не выполняется и не нужен. Сколько такого же на фронте, я даже не берусь вникать — но полагаю, не меньше.


Подводим итоги двух недель разработки и моего эксперимента. Функционал кое-как работает, но содержит больше 50% мёртвого кода, который вообще никогда не выполняется и уже не нужен. Нейронку это, естественно, не беспокоит, а с каждым запросом качество кодовой базы снижается в геометрической прогрессии. Поддерживать дальше эту кодовую базу и сажать на неё разработчика — значит подвергать психику человека насилию и наблюдать прогресс выгорания.

Но что с точки зрения бизнеса? Задача обошлась мне практически бесплатно, а бизнес устроен таким образом, что выигрывает тот, кто продаёт дешевле. Даже если за этим «дешевле» скрывается катастрофически низкий уровень качества. В условиях упадочной экономики поднимается вопрос не просто об экономии денег — тут уже речь о выживании бизнеса.

Итого я нахожусь на развилке: что мне делать? Уволить половину штата и вооружить оставшихся нейронками, взяв курс на AI-first? Или сохранять ценных экспертов, на найм которых потрачено столько времени и сил?

К сожалению, кризис диктует свои условия — сократилось финансирование, значит, придётся, хочешь или нет, сокращать штат и любыми средствами оптимизировать расходы. А финансирование сократилось потому, что кредиты дороже, венчурные фонды переориентированы на инвестиции в AI-first по вышеописанной логике — деньги на ручную разработку больше не поступают. По моему мнению, именно это происходит не только в рамках моего офиса на 30 человек, но и по всему миру. Именно по этой причине мы и думскроллим ленту новостей, где:


PS

История об эксперименте с AI-first была написана в начале 2026 года, с тех пор штат сокращён. Я в том числе тоже ушёл и ликвидировал своё ИП, чтобы получить отсрочку по ипотеке. Ищу работу, пишу на Хабр, веду свой телеграм-канал.

Мне есть что рассказать о бизнесе, об управлении и в целом о разработке. И я буду делиться этим на Хабре и в своём тг если это окажется кому-то интересным. Спасибо всем, кто дочитал.