Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
Я начал замечать перемены, когда темы бесед разработчиков полностью поменялись. Теперь они обсуждают лишь то, как заставить Claude написать код за них. Или конечную цель: как заставить ИИ делать всё без вмешательства человека.
До недавнего времени я по большей мере игнорировал этот ажиотаж. Я читал заголовки, время от времени просил Claude или ChatGPT помочь мне в отладке, но ничего больше. Пришла пора учиться вайб-кодингу!
«Что вы создаёте при помощи вайб-кодинга?»
Telegram-бот. Совершенно новый проект. Какие-нибудь дэшборды с обновлениями в реальном времени. Ничего особо сложного, но и в то же время и не совсем тривиальное. Просто стандартный REST API с React-фронтендом.
Я настроил полный процесс ИИ-кодинга: MCP Claude, Playwright и Postgres, несколько агентов, работающих над разными ветвями, и подробные файлы документации. Я приступил к вайб-кодингу.
Claude обновлял схемы, писал конечные точки, нажимал кнопки в Chrome, проверял данные Postgres и открывал пул-реквесты. Всё работало. Моя первая реакция была такой:
«Чёрт возьми! Это безумие!»
Золотая лихорадка неизбежна. Мне больше не придётся тратить время на написание кода. Мне лишь нужно больше агентов, больше автоматизации. Фабрика должна расти! Под моим началом армия разработчиков-джунов, доступных в режиме 24/7.
Я с лёгкостью добавлял каждый день по 2–3 фичи. Барьер между мыслями и реализацией просто исчез. Это было так кайфово.
С ростом сложности проекта ситуация начала меняться. Claude повторял одни и те же ошибки, застревал в циклах. Переключение контекста стало огромной проблемой. Я перешёл с 4–5 параллельных ветвей до двух, иногда всего до одной. Я уже не мог просто просить реализовывать фичи. Мне пришлось перестать тщательно всё продумывать.
В конечном итоге, я всё равно оказался ограничен моей умственными силами. Переключение контекста между несколькими сгенерированными ИИ ветвями срабатывает только для небольших задач. В случае сложных систем мне всё равно приходилось самому продумывать решение. Claude только печатал за меня код.
Я потратил больше времени на тестирование и написание файлов инструкций для Claude, чем когда-либо тратил на проект такого размера. Раньше мне доводилось работать с джунами, которые только что выпустились из буткемпа, но ни одного из них не приходилось так водить за руку.
Как бы то ни было, я выпустил проект для моих трёх тестовых пользователей, и всё начало разваливаться. Сообщения не синхронизировались, пользователям присваивались не те аккаунты. Мне пришлось умолять Claude чинить баг за багом. Как я вообще попал в такую ситуацию? Это полный отстой и хаос.
Последний раз такое было со мной, когда я работал со сторонней командой. Никого в ней не волновало качество кода, все были нацелены лишь на быстрый выпуск. Мне нужно было проверять слишком много пул-реквестов, открытых людьми, которые не знали, чем занимаются, и не особо об этом беспокоились. У меня было лишь поверхностное понимание о происходящем, я походил на какого-то дирижёра, который... Хм. Звучит знакомо.
И таким станет будущее разработки ПО? Я точно ничего не путаю? Зачем вообще вкладываться в такую работу?
«Те, кто будут первыми, получат преимущество»
Навыками вайб-кодинга овладеть не так сложно. Чтобы пройти путь с нуля до полной компетентности, мне понадобилось несколько недель. Даже если это превратится в стандарт для нашей отрасли, любой сможет освоиться достаточно быстро. LLM — это не новый слой абстракции, а всего лишь другая парадигма интерфейса. Меняя синтаксис на естественный язык, мы меняем детерминированность на неопределённость.
Тем временем, всё изученное мной о вайб-кодинге уже устарело. Сегодня утром я почитал Hacker News. Компании выпускают продукты, автоматизирующие как раз те рабочие процессы, которыми я овладел. В этом поле первопроходцы не смогут получить преимущества, ведь его каждый раз полностью перепахивают заново.
Нет никакого конкурентного преимущества, которое можно сохранить. Нет никаких глубоких технических навыков, которые можно освоить.
Барьер вкатывания в вайб-кодинг рушится так быстро, что «первопроходцы» оказываются простыми бета-тестерами. Вы тратите деньги на исследования и разработку инструментов, которые превратят ваши навыки в товар.
«Главное — знать, как составлять промпты»
В чём заключается моя стратегия промптинга? Я переключаюсь в plan mode и описываю то, что мне нужно. Затем многократно отвечаю «если что-то окажется двусмысленным или непонятным, задай уточняющие вопросы», пока меня не устроит результат. Вот и всё. Это работает.
Сравните это с изучением чего-то наподобие Rust, с которым я борюсь уже несколько месяцев. Дело не только в синтаксисе, а в совершенно новых концепциях. Это нельзя усвоить за раз.
Промптинг — это не какой-то сложный навык, требующий длительного обучения.
Люди тратят тысячи часов на то, чтобы научиться писать качественный код. Они учатся проектировать схемы данных, способные адаптироваться к новым требованиям, структурировать системы, в которых легко находить и устранять баги. Всё это очень далеко от навыков промптинга.
«Мне пофиг, это ускоряет мою работу в десять раз»
Ускоряет в чём? В прототипировании? В бойлерплейте? Срок жизни всего этого очень недолог. Подавляющее большинство разработчиков ПО работает над системами для продакшена, а не над проектами с нуля.
В чём LLM хороши, так это в очень быстром написании кода. Представьте, что есть два писателя. Один печатает со скоростью 50 слов в минуту, второй — 200 слов в минуту. Закончит ли быстрый автор писать в четыре раза быстрее? Нет. Потому что они тратят основную часть времени на сюжет, персонажей и создание целостной истории.
Вы когда-нибудь работали над проектом, который не движется вперёд? Всё просто работает медленно. Приложение медленное. Добавление фич происходит медленно. Для устранения багов нужна вечность. Вы действительно думали при этом, что причина в разработчиках, которые не могут писать код достаточно быстро? Или дело всё же было в плохой архитектуре, плохой культуре, поломанных коммуникациях, нечётких требованиях, ошибочном выборе технологий?
Утверждение о том, что ИИ существенно ускоряет разработку, требует как минимум тщательного исследования. Одно лишь бремя тестирования уничтожает многие его преимущества. Нужно гораздо больше тестов, чтобы гарантировать, что ИИ ничего не поломает. Намного больше обычного. При этом трудозатраты на создание ПО переносятся с написания кода на обеспечение защиты и переключение контекста.
Это другой способ создания ПО, со своими плюсами и минусами.
«Это упрощает мою работу»
Вайб-кодинг заставляет обменивать чёткость на скорость.
Вы быстро выпускаете фичи, но больше не имеете мысленной карты своего ПО. Баланса здесь добиться крайне сложно. Во время моего эксперимента я заметил, что всё больше сопротивляюсь ручному изменению кода. Мне было проще сказать LLM «это не работает» и вставить трассировку стека. Я начал просить LLM заниматься даже мелкими изменениями, например «а теперь сделай кнопку синей».
Почему? Потому что я утерял понимание того, где что находится и как себя ведёт. Я даже не помнил, в каком файле находится эта кнопка. Да, разумеется, я проверял пул-реквесты. Вы знаете, насколько сложно правильно проверять код? Строить мысленную модель того, что в нём происходит? А теперь представьте, что в вашей очереди больше десятка пул-реквестов. Вы действительно будете проверять их все, а не просто нажмёте на «Approve», понадеявшись на лучшее?
Настал момент, когда я упёрся в стену. Несмотря на многократные мольбы, Claude не смог устранить баг. Я был вынужден взять дело в свои руки. И как же, чёрт побери, это было сложно. Мышление — сложная работа, а я уже довольно долго уклонялся от неё. Это как попробовать пробежать марафон после нескольких месяцев лежания на диване. Чтобы вернуться в строй, мне понадобилось так много времени, что я потерял весь свой выигрыш в продуктивности.
Пока я писал статью, пришёл ещё один баг-репорт. Я понятия не имею, откуда берётся этот баг и с чего начинать.
И это называется «LLM упростили мою работу».
«Значит, вы не пользуетесь LLM?»
Прочитав всё описанное выше, вы можете решить, что я луддит и ненавистник ИИ. Это не так.
ИИ помогал мне в написании этой статьи. Английский язык не родной для меня, а мои писательские навыки неидеальны. Мне приходилось подчищать грамматику, совершенствовать поток текста и доносить мои мысли чётче. Но я не профессиональный писатель и не утверждаю, что им являюсь. Это всего лишь пост в блоге, не эссе и не книга.
Ещё я использую ИИ для кодинга. Да, это поразительно.
Но процесс совершенно не похож на вайб-кодинг. Я без проблем пользуюсь Claude Code на очень коротком поводке и с конкретной целью, и понимаю, что это стоит мне больше, чем цена токенов. Я не оставляю ему всю работу, как роботу-пылесосу, надеясь, что к моему возвращению он не засосёт шнурок с пола.
Я даже не против самого вайб-кодинга. Иногда просто приходится экономить время, чтобы выполнить задачу. Совершенство может подождать, если фича нужна была ещё вчера. Технический долг — это инструмент, которым можно с умом пользоваться. Слишком многие продукты умирали медленной смертью, пока разработчики оттачивали код, которым никто никогда не воспользуется. Но постоянный вайб-кодинг — это уже перебор.
Концепция автономной ИИ-разработки — это всего лишь фантазия. Невозможно заменить опыт инструментом. Самые ценные разработчики имеют чёткую мысленную карту того, где что находится и какую задачу выполняет.
Пользование LLM не эквивалентно написанию кода. Оно не обеспечит той же пользы и точно не даст более качественных результатов. Это технический долг.
«Скоро каждый станет разработчиком»
Я видел потрясающие бизнесы, построенные на основе таблиц Excel и no-code. Разумеется, можно создать приложение при помощи Claude. Но это не сделает вас разработчиком ПО. И я говорю это для вашей же пользы, потому что...
В отличие от людей, производящих инструменты для создания продуктов, вайб-кодер создаёт огромный хаос. Я слышал кучу страшилок от людей, унаследовавших сгенерированные ИИ кодовые базы. В них никто ни о чём не задумывался. Действительно, зачем волноваться, если ИИ всё равно справится с любой задачей?
Реальная разница заключается в том, что на самом деле создают профессиональные разработчики: архитектуру, разработку и отладку сложных систем, безопасность, удобство поддержки. Они получают сотни тысяч долларов не за то, что могут быстренько набросать MVP.
Для создания чего-то особенного нужны знания предметной области, накопленные благодаря потраченному времени и труду, пусть даже и с помощью ИИ.
«ИИ не отберёт твою работу, но её отберёт тот, кто пользуется ИИ»
Это ещё одно необоснованное заявление, призванное заставить людей бежать осваивать ИИ. Из него следует, что если вы не научитесь пользоваться ИИ сегодня, завтра вы будете неактуальны.
Я не считаю, что это правда, но если вы действительно верите, что ИИ вскоре сможет выполнять сложный труд разработчика, то зачем вы в него вкладываетесь? Что произойдёт с вашей зарплатой, когда планка требуемых навыков значительно опустится? Если ИИ пишет код лучше вас, то зачем кто-то будет нанимать конкретно вас?
Или искусственному интеллекту нужны годы, чтобы научиться писать подходящий для продакшена код, а значит, торопиться некуда, или он вскоре сделает кодинг настолько тривиальным, что эта работа будет оплачиваться по минимальной ставке. Не существует промежуточной ступени, на которой должность «заклинателя ИИ» будет высокооплачиваемой.
Если наше будущее — это разработка, «усиленная ИИ», то даже при постепенном внедрении вы перестанете быть кодером, а будете нянькой. Ваш рабочий день будет состоять из проверки сгенерированных ИИ пул-реквестов. Вы почти ничего не будете понимать, и вам придётся работать над кодовой базой, мысленную модель которой вы неспособны построить.
Это не разработка. Это менеджерство среднего звена, выдающееся себя за QA, проверяющее тикеты, которые не может решить, от работников, которые не могут думать.
«Дальше будет только лучше»
Чтобы LLM продолжали совершенствоваться, нам нужно одно из трёх: больше данных, больше мощностей или прорывное открытие.
Данные находить становится всё сложнее. Правовые нормы, вопросы этики и мнение общества эволюционируют гораздо медленнее, чем технологии. Вероятно, ИИ-компании где-то в 2026–2032 годах исчерпают все источники высококачественных текстовых данных, а синтетические данные (использование LLM для генерации новых данных) вызывают коллапс моделей и усиление перекосов.
Мощности тоже не безграничны. Дата-центры сконцентрированы в определённых регионах. У нас нет инфраструктуры электросетей, способных обеспечивать мощность в нужных им масштабах. За мощности электросетей конкурируют другие энергозатратные технологии, например электротранспорт. А если взять более крупную картину, например, соответствие нашим целям в сфере климата, то перенаправление ещё больших мощностей на GPU вряд ли будет самым главным приоритетом политики.
Прорывные открытия происходят редко. Современные LLM основаны на научных статьях Google: «Attention Is All You Need» (2017 год) и BERT (2018 год). Они написаны почти десяток лет назад. С тех пор рост идёт благодаря масштабам, а не новым архитектурам. Каждый новый релиз становится всё менее впечатляющим, потому что трансформеры сталкиваются с фундаментальными ограничениями, которые не способны устранить инкрементальные улучшения.
Можно надеяться на открытия, но они по природе своей непредсказуемы. С большей вероятностью мы будем наблюдать расширение возможностей маленьких моделей, чем существенное улучшение более мощных.
«Вы просто скептичны»
Отрасль ИИ построена на субсидируемых ресурсах и сжигает деньги венчурного капитала, не предлагая чёткого способа заработка. Дата-центры получают землю со скидкой, налоговые послабления и обновления инфраструктуры, за которые платит общество.
ИИ-компании обобществляют убытки, приватизируют доходы, но всё равно очень далеки от прибыльности.
Они утверждают, что могут сделать каждого продуктивнее в десять, даже в сотню раз, но не могут найти способа получать прибыль. Почему они сами не способны воспользоваться этой продуктивностью?
Когда появилась Google, она имела более совершенные алгоритмы. Yahoo и AltaVista, несмотря на свои гораздо более существенные ресурсы, не могли с ней тягаться. Когда Apple выпустила iPhone, это был настолько замечательный продукт, что Blackberry и Nokia просто постепенно умерли.
Сегодня у каждого миллиардера есть собственный домашний ИИ. Ни один из них существенно не лучше другого. Каждый релиз немного обгоняет другие в произвольных бенчмарках, не очень отрываясь вперёд от похожих опенсорсных моделей. Так не может продолжаться вечно.
«Что, если вы ошибаетесь?»
Я читаю в новостях: ИИ побеждает, и скоро все мы лишимся работы. Поэтому мне нужно решать: удвоить усилия по освоению разработки ПО, перейти на вайб-кодинг или попробовать что-то совершенно иное?
Я пришёл к выводу, что сегодня вайб-кодинг и близко не стоит по полезности к компетентному разработчику ПО. Но я проверю его ещё через полгода. Сегодня у опытных разработчиков ПО всё ещё много пространства для манёвра, поэтому я делаю ставку на то, чтобы совершенствоваться в этом, с ИИ или без него.
Если ИИ скоро станет настолько хорош, что сможет самостоятельно создавать программы, то разработка ПО в современном понимании умрёт. Если ИИ меня заменит, я опечалюсь. Но мне неинтересно становиться проджект-менеджером, весь рабочий день руководящим ИИ-агентами. Если такое произойдёт, то я буду конкурировать со всеми, кто способен составить промпт. Я не буду ставить на кон свою карьеру, чтобы стать чуть лучше в промптинге, чем миллионы других.
Так как я не вижу чётких признаков того, что это произойдёт в обозримом будущем, то делаю ставку на то, что на самом деле мы гораздо дальше от этого, чем нас пытаются убедить ИИ-компании, и что они продолжают делать громкие утверждения, чтобы собрать ещё больше финансирования.
Если я прав, то я не потрачу своё время на изучение временных навыков вместо накопления реального опыта.
Источники
Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data
What drives progress in AI? Trends in Data (MIT)
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data
The rising costs of training frontier AI models
On The Computational Complexity of Self-Attention
Lawsuit Developments in 2024: A Year in Review
AI's energy impact is still small—but how we handle it is huge
We did the math on AI's energy footprint. Here's the story you haven't heard.
AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking (MDPI)
Your Brain on ChatGPT (MIT)
The impact of ChatGPT on student performance in higher education
Комментарии (54)
panzerfaust
31.07.2025 07:53Скоро каждый станет разработчиком
Если выйти из инфопузыря ИТ и применить утверждение к другой сфере, то его идиотизм начинает сиять новыми красками.
Гитары или синты сегодня стоят копейки. Каждый стал музыкантом?
DAW можно в 2 клика скачать. Каждый стал музыкантом?
Промпт в Suno можно за минуту набить. Каждый стал музыкантом?
Ладно, давайте не про музыку. 3д-принтер может купить каждый. Как там ваш бизнес по 3д-печати? Швейную машинку может купить каждый. Как там ваше ателье? Продолжать можно долго.
Vincent1
31.07.2025 07:53мысль правильная, но примеры не очень. Чтоб зарабатывать на музыке надо стать очень популярным, а конкуренция большая и все равно рынок делают лэйблы. 3д печать просто мало спроса на изделия, которые умеет производить эта технология. Про одежду - тут просто нет дефицита чего то уникального как в СССР например, рынок сейчас просто завален шмотками и за копейки и на любой кошелек.
по настоящему хороший пример и придумать не просто
Alexey2005
31.07.2025 07:53Так в условиях свободного рынка конкуренция гарантированно приводит к тому, что ничего доходного просто не остаётся - весь малый бизнес балансирует на грани окупаемости. Если где-то вдруг появляются деньги, туда сразу устремляется столько народу, что заработать становится невозможно - всё работает в ноль или почти в ноль и банкротится при первых же мало-мальски серьёзных внешних воздействиях вроде поднятия процентов по кредитам.
PanDubls
31.07.2025 07:53Ну вот собственно есть опасения, что такой же будет и IT-индустрия. Вы же не слышали про единорогов в области швейного производства. Нет быстрых больших денег -- нет инвестиций, нет инвестиций -- неоткуда платить зарплаты в 10 раз больше средних.
venanen
31.07.2025 07:53Нет, вполне себе есть и в швейной производстве единороги.
Тут как обычно - ивановский трикотаж - это не хуго босс, а рядовая швея - не главный дизайнер дома моды.
xSVPx
31.07.2025 07:53На самом деле нет. Есть ещё порог входа. Как на технологическом, так и на всех других уровнях. Вы не сможете за неделю вкатиться в металлообработку, даже если государство даст вам огромный оборонный заказ. И за год не сможете. И за пять скорее всего тоже.
Примерно тоже самое и с малым бизнесом. Это всегда бизнес на основе компетенций владельца. Часто уникальных.
Как правило успешный малый бизнес невозможно повторить. Я не про кофейню - это плохой пример. Я, к примеру про человека выпускающего кастомные станки для бритья, или копии известных гитар или что-то еще подобное. С ними с кондачка не поконкурируешь....
panzerfaust
31.07.2025 07:53Чтоб зарабатывать на музыке надо стать очень популярным, а конкуренция большая и все равно рынок делают лэйблы
Называется: найдите 10 отличий от ИТ.
edogs
31.07.2025 07:53Ладно, давайте не про музыку. 3д-принтер может купить каждый. Как там ваш бизнес по 3д-печати? Швейную машинку может купить каждый. Как там ваше ателье? Продолжать можно долго.
Вот стал Вася программистом, умный чувак, красный диплом гарварда, все дела. Будет ли у него бизнес на программинге? Фирма по продаже софта?
Уметь что-то делать и уметь продавать то, что умеешь делать разные вещи:)Гитары или синты сегодня стоят копейки. Каждый стал музыкантом?
DAW можно в 2 клика скачать. Каждый стал музыкантом?
Промпт в Suno можно за минуту набить. Каждый стал музыкантом?Как часто сейчас нанимают проф фотографа на съемки простых мероприятий? Как часто заказывают музыку для инди-игр у композиторов? Как часто нанимают дизайнера с дипломом для отрисовки логотипа сайта?
panzerfaust
31.07.2025 07:53Зачем вы мне предлагаете поспорить с тезисом "профессиональное образование != успех/прибыль/востребованность"? Я его вроде не высказывал, это какие-то ваши мысли.
alrn
31.07.2025 07:53Наконец-то честный разбор ИИ-кодинга! Сам через это прошел — сначала восторг, потом ужас от бардака в коде. Автор прав: LLM это костыль, а не волшебная таблетка. Спасибо, что озвучил то, о чем многие молчат!
apcs660
31.07.2025 07:53это же очевидно, я вайб кодинг пропустил.
Ллм не имеют "ширины" (это же проигрыватели по сути, "продолжи мелодию" просто с очень большой базой), они как щенок - хорошо бросаются вперед не смотря по сторонам, их нужно держать на поводке, давая ограниченные, небольшие задачи иначе они забывают куда и зачем шли (контекст, обобщение). Возможно скоро появятся многоагентные системы но пока что стоимость уже немалая чтобы внедрять массово.
Простые "ксероксы" кода работают, на уровне архитектуры - еще нет. Пока что это костыли в которые вбухали огромную рекламу и в чем то навредили процессу ( будет откат). Мы ждали автоматизации тяжелых работ (автоматические посудомойки, стройка, робот по уходу и тд) а получили отупление и вытеснение людей с более менее творческой работы (некогда думать, нужно шлепать в 10 раз больше вайбкода)
spirit1984
31.07.2025 07:53Ирония в том, что бардак в коде, порождаемый LLM и агентами, достаточно легко контролировать... с помощью LLM и агентов. Т.е. ничто не мешает на каждый pull request, запускать агента, который проведет проверки цикломатической сложности, а также проверит единообразие кода и т.д. (это как раз хорошая задача именно для ЛЛМ) и выдаст кучу предупреждений, аналогичных предупреждениям от компиляторов и sonarqube. И пока все это не исправят человек (на пару с LLM), pull request замержить нельзя. Загвоздка в том, что я пока не видел ИИ-агентов, разработанных именно с целью контроля качества кода, хотя по идее натаскать на детальный ревью и проверки можно. Видимо, разработчики антропик и иже с ними отдают себе отчет, что в случае появления такого контролера вайб-кодинг станет таким же сложным и высококвалифицированным, как и обычное программирование, и пропадет главный козырь продажи этого бизнесам. "А оно мне надо?"
strelkove
31.07.2025 07:53Не понимаю, почему вы хотите заменить линтеры LLM. Это, во-первых, стрельба из пушки по воробьям, а во вторых, я бы больше доверял предсказуемо работающему линтеру, чем языковой модели.
Mayurifag
31.07.2025 07:53Кто написал о замене? Можно и то, и другое, отличное сочетание. Разве что правила линтера обязательны, а ЛЛМ рекомендательные (первое время уж точно).
AzatJ
31.07.2025 07:53В теории это звучит легко. На практике, на хоть немного сложной задаче (а вайбкодинг породит тысячи изменений, которые надо ревьюить) начинает или жутко галюцинировать, или войдет в цикл. Может быть модели еще не достаточно умны, или у них еще нет тулов, но на данный момент - это действительно проблема
apcs660
31.07.2025 07:53там нет ума, это просто копирование. Пониманием не пахнет. Аналитические инструменты не стоит забывать, возможно их нужно правильно применять с моделями. Вопрос - с чего будут обучаться модели рано или поздно, если все размоет вайб кодом и разработчики в массе отупеют?
Сначала были понимающие как работает компьютер, программисты. Ассемблер, С - необходимо владение для работы. Бейсик для маргиналов.
Затем появились языки с более низким порогом входа, Java , C# - думать стали меньше, утечек памяти нет. Массово пошли программисты пишущие код не думая.
Сейчас зарождается программирование еще более верхнего уровня с. АИ когда кубики будут крупнее, стандартнее, с достаточно крупными компонентами и программирование сведется к чему то похожему на n8n. Подобные попытки были и раньше но сейчас похоже камень покатился под гору...
bak
31.07.2025 07:53LLM неплохо справляются с код-ревью, но все равно нужен человек чтобы понимать какие замечания по делу а какие нет. Зависит от задач / от проекта / промптов и тд, где-то будет 90% комментов по делу, а где-то все 100% мимо.
HandrIT
31.07.2025 07:53Так получается, что вайб-кодинг противопоказан только серьёзным бизнесам - связанным с безопасностью жизнедеятельности или финансами, а всякая развлекуха и бытовые удобства - вполне
WASD1
31.07.2025 07:53Проблема в том, что "все простые, но экономически выгодные" программы уже написаны. Надо писать сложные, или как минимум чуть менее простые.
А при написании "чуть менее простых" - ИИ не справляется с архитектурой.
vkni
31.07.2025 07:53+1
LLM обучены на огромной базе данных уже написанных программ, причём программ с открытым кодом. Отсюда мораль — а зачем их вообще писать, если они уже написаны?
И проблемы ИТ сейчас заключаются в том, что «всё простое уже написано», то есть, остались сложные вещи, которые требуют огромных вложений в исследования и прототипы. Собственно, любой в теме легко накидает десяток проектов, которые действительно нужно сделать, но которые сделать крайне сложно.
Ну к примеру, создание системы, позволяющей честно превращать смартфон в удобный десктоп, проектор и т.д., но на новом уровне. Ну там с миграцией работающих процессов между машинами, GUI, универсальным и удобным для разных систем ввода. И т.д.
Но это требует больших вложений, и крайне рискованных.
onets
31.07.2025 07:53Тоже пилю пет проект сейчас, с использованием ИИ.
Общее впечатление - все это не стабильно. Например добавляешь новое поле и надо поправить дто, маппинги и тесты. И либо сам удивляешься «ой точно, тут тоже надо поправить, красаффчик», либо «ты че такой тупой, про тесты забыл».
Хотя с другой стороны режим «написал промт и потом сидишь и жмешь Apply» - впечатляет.
ИИ оказался относительно хорош в подсказке возможных вариантов. Но все же пообщавшись с людьми тут в коментах на хабре по теме - у людей есть еще интересные варианты как сделать. Вот хотелось бы, чтобы ИИ выдавал реально все варианты, а я бы выбирал подходящий.
ИИ оказался хорош в генерации авто тестов.
Еще из минусов - через раз генерит немного разный код, это бесит.
Моментально стало очевидно, что нельзя самому терять контекст и понимание своей же программы. Нужно четко осознавать что делает встраиваемый код, почему он именно такой и почему этот кусок надо вставить именно сюда.
Еще лично мне ИИ помогает в какой то мере преодолеть долину отчаяния на кривой Даннинга-Крюгера - когда на неизведанной территории сталкиваешься с проблемой, нет ориентира как лучше сделать и начинаешь сомневаться в своих решениях.
Короче, если поводить итоги - в данный момент ИИ это как больше конвертер мыслей в код, но мысли должны быть свои. С авто тестами получше. И хотелось бы, чтобы ИИ в своей базе содержал все возможные варианты, когда либо придуманные людьми, по заданной теме.
IAdmiral
31.07.2025 07:53Еще из минусов - через раз генерит немного разный код, это бесит.
В той же Гемини можно убирать сиды (или оно температурой регулируется? Не помню. ). Тогда любой результат будет детерменирован, согласно настройкам нейросети, и ответ не будет случайным.
Сам использую нейросеть для задач уровня:
"Видишь этот кирпич гов-кода? Разбери его, опиши логику, связи, вход/выход данных, и нахррена он тут стоит."
Очень экономит время, и отвечает на многие вопросы по типу "Зачем? Почему? А это что?! А! Вот почему."
Особенно есл просить нейросеть подписывать протянутые иглой через весь части функционала.
.
Либо для уточнения неясностей и мелких нюансов. Нейросеть по своей природе врёт в этих вопросах, но ссылку на нужные сайты оставляет, если в ней есть эта функция.
bak
31.07.2025 07:53Подобные статьи показывают лишь что автор не понимает что такое LLM на сегодняшний день, не понимает границ их применения, пытается делать ими то что они делать не умеют, расстраивается и заявляет в итоге "я не буду это использовать".
Звучит это ровно так же как раньше звучали статьи "я не буду пользоваться IDE а буду использовать vim".
Я настроил полный процесс ИИ-кодинга: MCP Claude, Playwright и Postgres, несколько агентов, работающих над разными ветвями, и подробными файлами документации.
Полностью автономный режим не работает. Может когда-то будет, сейчас нет. Зачем вы используете инструмент в режиме который не работает?
Навыками вайб-кодинга овладеть не так сложно. Чтобы пройти путь с нуля до полной компетентности мне понадобилось несколько недель.
Судя по статье - не овладел. Навыки заключаются не в "написании промптов" а в понимании что может инструмент и что не может. У автора этого понимания нет. Иначе он бы не делал "несколько разных бранчей" и не пытался жать apply без понимания проекта.
weerf
31.07.2025 07:53Автор освоил одну технику: дать ИИ при промте возможность отказаться от решения.
Но в целом: явно книги не читал. А до одной техники дошел своим умом.
kenomimi
31.07.2025 07:53ИИ сейчас - это продвинутое автодополнение кода, а не железный программист. Ты декомпозируешь задачу на атомарные кусочки, пишешь точные однозначные требования, прикладываешь доку, тебе в ответ генерируют кусок кода. Дальше ты его тестируешь, правишь, делаешь PR. Всё как всегда, только инструменты стали круче.
По себе скажу - с ИИ код стал чище. Ты вынужден делать стройную простую архитектуру, декомпозицию, продумывать бизнес-логику так, чтобы там не было лапши... Раньше можно было забить, "и так сойдет" - теперь железный болван не осилит говнокод и размытые требования, так что не забьешь. И у коллег такая же ситуация.
Если же ты вайбкодишь то, что не понимаешь - добро пожаловать в вархаммер... И это обязательно выстрелит тебе в ногу, не сейчас, но обязательно.
fixikus
31.07.2025 07:53Зачем вам ии тогда, не понимаю? в ide и так куча инструментов для автозаполнения, которые намного удобнее и им промты не нужны
bak
31.07.2025 07:53Какой инструмент может по описанию тест кейса в одну строку сгенерировать полноценный тест?
Какой инструмент может сделать простой рефакторинг по описанию "разбей класс А на два, первы должен отвечать за XXX, второй за YYY"?Какой инструмент может помочь найти в огромной кодовой базе нужный функционал по вопросу общего вида, вроде "найди метод отвечающий за отправку запроса к внешнему API". Или "какой класс / метод отвечает за формирование графы расходы в pdf отчете?".
Какой инструмент может "проверь соответствует ли реализация этого метода бизнесс логике описанной в тикете"?
Какой инструмент может объяснить как работает сложная функция если сходу не понятно?
Какой инструмент может описать цепочку вызовов функций в большой код-базе если сходу не понятно откуда кто зовет и почему тут баг?
Megadeth77
31.07.2025 07:53А когда модели будут обучаться на навайбкоженном, за неимением накоженного вручную, наступит сингулярность :)
fixikus
31.07.2025 07:53Не понимаю, в чем прикол, бежать за сырыми технологиями? Если ии будет хорош - можно пользоваться, тем более освоить его не так уж и сложно. Он же нативный. Это тебе не байтики по регистрам гонять или трехэтажный запрос к бд писать. Тут ничего знать не нужно, по сути как с человеком общаешься, который "в теме". Допиливайте уже свой ии до удобоваримого инструмента. Пока это просто голимая реклама для юзеров и инвесторов, даже инструментом не назвать, так поиграться...
muhachev
31.07.2025 07:53Для бытовых нужд сойдёт этот вайбкодинг. Так же как и Эксель.
А история в статье выдумана от и до, походу.
amazingname
31.07.2025 07:53Со всем согласен, кроме этого:
Или искусственному интеллекту нужны годы, чтобы научиться писать подходящий для продакшена код, а значит, торопиться некуда, или он вскоре сделает кодинг настолько тривиальным, что эта работа будет оплачиваться по минимальной ставке. Не существует промежуточной ступени, на которой должность «заклинателя ИИ» будет высокооплачиваемой.
Промежуточную ступень как раз все ищут. Легко представить, что лучший синьор проекта научится пользоваться AI так же органично как дополнительным полушарием мозга и в итоге начнет работать в 10 раз быстрее. А тогда всю команду можно уволить а его одного оставить без потери скорости разработки. Индивидуальная разработка всегда была очень эффективной, и не применяется в основном потому, что один человек преодолевая все мелкие сложности в один поток создаёт продукт в разы медленнее команды.
playnet
31.07.2025 07:53"за день сделаю. А за 10? За 10 не сделаю, тут помощник нужен!"
х/ф «Формула любви»Как раз команда медленнее работает, но более предсказуемо + масштабируется
X-P0rt3r
31.07.2025 07:53Все больше и больше адекватных людей, видящих раздутый хайп там, где другие бегут, задрав штанишки и округлив глаза. И это радует. Взвешенный подход.
В школе тоже, прежде чем дать в руки калькулятор, учат складывать и вычитать "столбиком". Ибо технология без основ - это "дельфийский оракул". А там и до карго-культа недалеко...
rettsu
31.07.2025 07:53Прочитал статью. Впечатления смешанные.
Приведу аналогию с готовкой. ИИ - это инструмент. Комбайн. Высокотехнологичный. Даже очень. Он знает рецепты многих блюд, он подскажет вам с какой точностью нарезать помидор и даже нарежет его за вас. Но это все же машина, она не заменит человека. Человек должен быть основой. Человек должен знать, как готовить блюдо, на каком он этапе, что нужно сделать сейчас и почему соус приготовленный 40 минут назад понадобится через 15 минут вон в той сковородке для другого блюда. Человек - это повар, который руководит процессом и является его основой. Перекладывать эту роль на ИИ - не слишком хорошая идея. В конце концов, у комбайна нет вкуса. Он приготовит как понимает, но каким это будет на вкус (и внешний вид) - вот в чем вопрос...
Лично я рассматриваю нейросети как прекрасное дополнение к основной деятельности и как удобную точку входа, если нужно чему-то научиться (или сделать что-то не очень сложное). Я ни разу не программист, максимум что-то на VBA в Excel могу простое написать. Но! С помощью Qwen за выходные написал на C# целый покерный калькулятор! Пусть интерфейс не блистал изысками, зато в нем было очень удобно выбирать нужные карты по картинкам в всплывающем окне (и выбранные карты повторно выбрать было нельзя). Под капотом были расчеты по Монте-карло, расчеты эквити, подсчёты аутов, определение прибыльности хода по EV. Отдельная фишка - тепловая карта стартовых рук, показывающая цветом какое действие нужно предпринимать с текущей рукой (в зависимости от позиции игрока и действий оппонентов). Результаты проверял на разных раздачах - цифры сходились, все работает. Это конечно не очень большой проект (что-то около 2100 строк кода), но для меня, человека, который не умеет программировать (но понимает как составлять точные запросы и знает теорию и математику покера на хорошем уровне) это безумный результат. Тот же Qwen написал, что программист средней руки поставить потратит на такой проект 10-14 дней. Не берусь судить насколько реалистична эта оценка, важно другое - нейросети полезны. И, конечно же, я не стал считать себя крутым программистом. Мне просто было интересно, что можно сделать рабочего с помощью нейросети.
aldekotan
31.07.2025 07:53Почитайте Programmers stone, про паковщиков и картостроителей. Удивитесь сильно)
TL DR: вы намного ближе к настоящим программистам, чем думаете.
https://ders.by/pp/ps/index.html
OuS
31.07.2025 07:53Использую ИИ регулярно в качестве быстрого гугла. Удобно, нравится. Очень не нравится характерное "Ого! Вот это вопрос! Ты так глубоко мыслишь" и прочее. В последнее время раздражает видеть в статьях и комментах ИИшные тексты. Они очень заметны, будто у людей своих мыслей нет...
Недавно запустил Codex для одной моей домашней задачки. Хочу сделать что-то вроде игровой консольки. Использую ESP32, кнопки, ILI9481. По фреймворкам - esp-idf и lvgl.
Архитектура такая: на сишном коде написал дрова под ILI9481, там параллельная шина, инициализацию LVGL, кнопок и прочей мелочи. Далее кинул в сишный главный поток плюсовую петлю от менеджера приложений. На плюсовой части непосредственно графическая часть - работа с LVGL'ом, отрисовка изображений, расчет игровой логики и т.д., плюсы выбрал и построил такую архитектуру, чтобы для добавления игры надо было, собсно, написать игру, унаследовав её от абстрактного класса, и зарегаться в фабрике. Т.е. по сути все уже написано. Штук 8 простеньких игр запилил чтобы проверить как и что себя чувствует, оценить детские болячки архитектуры, недостатки, поискать что можно улучшить.
Я думал написать какой-нибудь класс-хэлпер или враппер над LVGL логикой, чтобы унифицировать используемые функции.
Есть еще задача как-нибудь связать таки внешнюю SPIRAM и DMA. Из-за приколов с кэшем, данные не доходят в\из SPIRAM, очистка\отключение не помогает. Проверял догадки ChatGPT, DeepSeek, Claude Sonnet, Gemini - не помогло. Придется курить доки и читать форумы, тут на ИИ надежды нет, слишком специфичная задача.
Однако враппер проблемой, вроде, быть не должен. И тем не менее стал. Скорее всего, я пока НЕ умею работать с Codex'ом и ИИ-агентом, однако что я заметил сейчас:
- ИИ в каждом коммите меняет слишком много кода, который менять не нужно;
- ИИ периодически лезет в сишную часть, ему запрещено туда лезть;
- ИИ периодически пробует добавить esp-idf-, lvgl-specific файлы чтобы.. не знаю что. Тот же lvgl у меня конфигурируется через KConfig, мне не нужно и даже вредно тащить в проект хидер с конфигами;
- ИИ выдумывает функции, берет функции из прошлых релизов esp-idf и lvgl, которых в новых релизах нет, берет что-то deprecated. Это накладывает необходимость контролировать написанные Codex'ом коммиты;
- Логика ИИшного кода как будто слишком сложная. Не могу понять. Вроде бы код он пишет, вроде бы задачу решает, но архитектура слишком перусложнена. Он мне вместо врапперов над lvgl добавил DI, добавил надстройку над абстрактным классом, хотя мне нужен, по сути, просто враппер над LVGL. Т.е. задача сводится к следующему - проанализировать написанные игры, найти общие паттерны применения LVGL, вынести этот код в отдельный класс\библиотеку. Все.
Я не могу сказать, что мне не нравится ИИ, штука действительно прикольная. Но пока работает достаточно туго. Или это я тугой :(
alcanoid
31.07.2025 07:53Если чуть расширить контекст рассматриваемого явления, то можно обнаружить такие исторические параллели, как появление WYSIWYG-редакторов, CMS и конструкторов сайтов. И всякий раз шум стоял до небес, что пора завязывать с программированием и переквалифицироваться в управдомы, потому что новые инструменты делают разработчиков ненужными. На этот раз инструмент просто помощнее.
aldekotan
31.07.2025 07:53Для меня стало открытием (я после 90-х родился), что IDE тоже вызывали подобную реакцию и кто-то всерьёз отстаивал программирование в текстовых редакторах.
KEugene
31.07.2025 07:53Мне кажется, опять пошел микс понятий и применений. На мой взгляд, вайбкодинг и, в принципе, способность нейросети писать код не стоит смешивать. Если ставить ИИ четкие, технически грамотные задачи, то результат может быть неплохим. Но дать "литературное описание" и рассчитывать на что-то хорошее - наивно. Все таки, ИИ - это помощник программиста, "копайлот", а не его замена. Или, как вариант, когда не программисту надо сделать маленькую утилиту в одну простую функцию. По сути, чтобы просто автоматизировать свою рутину. Но не пытаться сотворить "комбайн".
В качестве немного корявого примера могу вспомнить VBA из Офиса. Когда надо что-то ускорить или функционала из коробки не хватает, то VBA будет хорошим средством, костылем, который всегда под рукой (каламбур вышел). Но не строить на нем целые системы. Технически, конечно, возможно... но не надо потом жаловаться.
ilih
31.07.2025 07:53Если ставить ИИ четкие, технически грамотные задачи, то результат может быть неплохим.
То есть ИИ нужно дать полную машиночитаемую спецификацию программы?
k4ir05
31.07.2025 07:53То есть ИИ нужно дать полную машиночитаемую спецификацию программы?
Причём, на непонятном ей языке. Такой вот прогресс нам предлагают )
Dudarik
31.07.2025 07:53Из вчерашнего (И это достаточно маленькие функции. Не более 20 - 30 строк):
Вы правы - при отключении сортировки предыдущее решение может работать некорректно.
Вы абсолютно правы -
params.node.rowIndexдействительно может быть не последовательным после операций с данными.Вы абсолютно правы - в данном коде переменная
lastDisplayedNodesдействительно не используется после сохранения в кэш, что делает её избыточной. Это моя ошибка в реализации кэширования.И если первые две ошибки можно списать на не достаточно качественное описание задачи, то последняя...
everdens
31.07.2025 07:53Но мне неинтересно становиться проджект-менеджером
Похоже, это главная идея автора.
А тем временем вся эволюция этой технологии ведет к тому, что на первый план выступят те самые качества, которые еще можно называть человеческими: понимание мира, целеустремленность, воля, способность самоорганизоваться и изобретательство.
Конкурировать придется не в промптинге, а в способности делать дела и получать результаты, т.е. становиться тем самым проджект-менеджером.
qeeveex
31.07.2025 07:53Современные LLM основаны на научных статьях Google: «Attention Is All You Need» (2017 год) и BERT (2018 год). Они написаны почти десяток лет назад.
Где-то читал какого-то математика, он сказал что в основе нейросетей лежит кибернетика.
Все эти технологии уже зарождались в 50-х годах, когда надо было научить ракеты целиться на авианосцы.
Сейчас тоже самое, просто появились мощные процессоры и много электричества.
NeriaLab
Автор прав: мы слишком быстро принимаем концепцию "вайб-кодинга" как "прорыв", не задумываясь о долгосрочных последствиях. Полагаться на вайб-кодера как на замену разработчику - значит выбирать скорость в ущерб качеству и контролю. Реальная ценность разработчика - в архитектуре, логике и понимании системы целиком. Технический долг, накопленный из-за слепого доверия LLM, может стать неподъёмным. Настоящий ИИ - в будущем. А пока, думать придётся нам.
achekalin
А ведь так всегда в истории было - любая новая технология всегда порождала вау фактор, порождала беготню за этой технологией, а сейчас, когда бизнес принимает решение быстро (не так, как в старину, когда и недели сказалось совсем небольшим сроком для решения)... Сегодня, когда бизнес решает быстро, и когда бухнуть кучу денег в новое направление означает обойти конкурентов... вот и имеем что имеем!
С другой стороны, у всякой вау положительной полуволны есть и откат, но до него, кажется, еще далеко довольно, не все лидеры рынка свои бабки отбили!
edogs
"Harry, you don't need to sell it to me":)
Звучит красиво, было бы оно еще так же на практике, как в теории.
Вайб-кодинг это очень логичное продолжение того, куда идет ИТ в принципе.
Пока разработчик пилит грамотную архитектуру - продукт под которого он ее пилит уже устаревает. Пока разработчик оптимизирует софт по памяти и процессорному времени - железо так дешевеет, что это уже никому не нужно.
Да, мы немного утрируем, но основная мысль тут вот в чем.
В вайб-кодинге ничего нового в глобальном смысле и хайп вокруг него не из-за каких-то чудес которые он обещает. Просто, как Вы верно сказали, он дает скорость. А качество и контроль в массовых продуктах давно уже никому не нужны. Поэтому вайб-кодинг почти идеально лег в актуальный запрос, сложившийся задолго до вайб-кодинга, к разработке софта.