Этот пост для разработчиков, которые еще скептически относятся к кодингу с ИИ агентами и не используют его. Мир стремительно меняется, пора «проснуться» и поменять методику работы.
Ниже я расскажу личный опыт, чтобы было нагляднее.
Моя история
ИИ тема хайповая, и я, конечно, следил за ней еще с 2019 г. Но это были классические, не генеративные модели. Затем в ноябре 2022 появляется ChatGPT, следом в июле 2023 года DeepSeek. И мне больше он понравился. Пока все это было в рамках «О, прикольно, он разговаривает».
Затем я в конце 2024 года ради прикола попросил DeepSeek сверстать HTML структуру для простого лендинга для медцентра — и он мне выдал чистенькую вёрстку, все теги и наименования классов четкие. Я, так сказать, испугался за свою профессию и хлеб. Это где ж такое видано, чтоб машина программировать начала. Ну, думаю, ладно, это еще не скоро и дальше иногда просто спрашивал в чате некоторые подсказки.
Затем в ноябре 2025 года я поехал на партнерскую конференцию Битрикс24, где проходил хакатон вайбкодинга. Я к нему до этого 3 недели готовился — надо отдать должное спецам из Битрикс24, они все материалы подготовили и нянчились с нами, как с малыми детьми, разжевывая, как все развернуть в докере, как оплатить зарубежные ИИ модели (советовали Sonnet, ну на крайняк ChatGPT) и как разрабатывать с помощью ИИ. В итоге на хакатоне я поучаствовал, попробовал со всеми поработать, получил стартовый пинок и интересный опыт.
После этого все изменилось
Я пару недель переваривал эту информацию и опыт, и начал более активно в этой теме разбираться, прошел все муки вайбкодера по поиску методов оплаты напрямую в Openapi и Anthropic, через провайдеров (Openrouter), в ход шли все инструменты — даже крипта. Это сейчас все просто, а год назад было сложнее).
В конце 2025 года ИИшка программировала, ну так средненько (конечно Sonnet и Opus делали свое дело, но это бешеные деньги и для меня не вариант был).
Все изменилось в начале 2026 года с появлением ChatGPT 5.3 — агент работал четко и по делу. С этого момента у меня консоль каждый день работала и пилила какие‑то мои пет‑проекты. Сейчас их в стадии MVP больше 30 штук. Из них публично запущен только один, а внутренних инструментов штук 5 работает, как отлажу до конца — поделюсь со всеми на GitHub/
То, что остальные не запущены, меня не расстраивает, я решил для себя, что просто получал опыт работы с ИИ агентами. Но зато я как разработчик ноября 2025 года и сейчас огромная разница в компетенциях ИИ кодинга. 16 лет опыта разработки + ИИ агент позволяет мне писать на любом языке React, Go, Rust, Python и делать сложные проекты с минимальной командой.
Теперь самая мякотка — выводы и ценные советы
Что я сейчас могу сказать. Парни, разработчики, если вы эту тему не пробовали, либо пробовали и не получилось — бросайте все и срочно изучайте, пробуйте, получайте опыт.
Точка невозврата уже пройдена, много классических разработчиков для создания продукта сейчас не требуется. Фронты вообще под жестким ударом. Да, количество вакансий и вообще разработчиков в ближайшее время уменьшится, но в то же время возникнут новые профессии, так что возможно не все так плохо и просто произойдет мутация сферы.
Все современные модели (OpenAI ChatGPT, Anthropic Sonnet, Opus, DeepSeek, GLM, Kimi) программируют лучше и быстрее мидла‑разработчика, как минимум на уровне сеньёра и в некоторых случаях лучше.
Если вы начинающий, то для работы берите сразу DeepSeek Harness, ну или на крайняк OpenCode или Pi Code. А Cursor, Windsurf и подобные решения даже не пробуйте.
Забудьте про IDE, не требуется она больше — консоль + ИИ агент ваш лучший друг.
Не запускайте агента хозяйничать на проде, не стоит оно того).
Изучите методологию Spec Driven Development, без этого агент будет творить на вашем проекте, что ему вздумается. А также изучите фреймворки OpenCpec и Spec Kit от GitHub. Идея простая: не позволяй ИИ идти от размытого требования сразу к коду. Сначала spec.md (что нужно), потом plan.md (как делать), потом tasks.md (на какие шаги разбить).
Истории в духе «я за вечер собрал сервис, который лучше платных аналогов», прикольны в самом начале, а потом разбиваются о жесткую реальность доведения своего MVP до продуктового состояния. Волшебной таблетки нет, чтобы сделать что‑то серьезное, нужно все равно работать (но сейчас просто по‑другому).
Какие профессии возможно появятся и к чему вам следует стремиться
1. Архитектор мультиагентных систем (Multi‑Agent Workflow Architect)
Специалист, который проектирует не просто код, а «команды ИИ‑агентов». Он настраивает пайплайны, где один ИИ пишет код, второй его тестирует, третий ищет уязвимости, а четвертый деплоит. От его настроек зависит, не сойдет ли ИИ с ума и не обрушит ли прод. Это новый уровень DevOps и Архитектуры.
2. Инженер по верификации ИИ‑кода и безопасности (AI Code Security & Compliance Engineer)
ИИ часто использует устаревшие или уязвимые библиотеки, а также может случайно «залить» в публичный репозиторий закрытые ключи или коммерческую тайну компании. Этот специалист создает барьеры (guardrails) и системы автоматического аудита сгенерированного кода.
3. Инженер по миграции легаси с помощью ИИ (AI Legacy Modernization Specialist)
В банках, госсекторе и на заводах лежат миллионы строк кода на COBOL, старых версиях Java, C# и PHP, которые люди боятся трогать. Этот специалист умеет правильно «кормить» ИИ контекстом старых систем, чтобы безопасно переписывать их на современные стеки.
4. Доменный RAG‑интегратор / Инженер корпоративного контекста (Enterprise Context Broker)
Базовые модели ничего не знают о внутренней кухне конкретной компании. Этот специалист настраивает локальные LLM и RAG‑системы (Retrieval‑Augmented Generation) так, чтобы ИИ‑агенты имели безопасный доступ к внутренней документации, базам данных и Jira, не нарушая периметра безопасности.
5. ИИ‑психолог / Дебаггер агентов (Agentic Debugging Specialist)
Когда сложный мультиагентный пайплайн заходит в тупик (агенты начинают бесконечно спорить друг с другом или генерировать бред), этот специалист читает «мысли» (chain of thought) моделей, находит логические ошибки в промптах и системных инструкциях, «лечит» workflow.
P. S.
Еще раз повторю — не теряйте время, изучайте ИИ‑кодинг, получайте опыт и вы останетесь в рынке.
Комментарии (41)
BeLord
14.09.2026 14:33Некоторые советы мягко скажем странные. Не отрицая тенденцию, есть ряд задач, где использовании ИИ проблема.
Вариант раз закрытый контур - никакого выхода в инет нет, не было и не будет, локальные модели в целом можно использовать, но экономика "за" ручной труд.
Вариант два: за утечку информации "отвечаешь головой". Ну и как использовать все эти подписки? Использовать локальные модели, заодно купить парочку собственных ЦОД или как?
Вариант три: гарантированное переключение между сервисами. Вместо инженеров, которые сами умеют решать задачи, у нас спецалист+ИИ, через время ИИ - вырубили (сервис умер, санкции, блокировки, список можно продолжить). Вопрос как это специалист будет решать задачи с той же эффективностью?
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33С закрытым контуром да, проблемы если бюджета нет или он есть до 1 млн. руб. то это Qwen3.8 27B, как минимум рутину он на себя возьмет, если больше бюджет то и модель qwen помощнее и DeepSeek можно запустить. Не круть конечно, но уже что-то. Если сравнить человека с ИИ и без ии, это как ты едешь на машине (в случае с ИИ), и тут вырубили свет и ты стал пешеходом. Такие риски всегда есть, но не такие уж они частые
Чтобы не было утечек (например по 152-ФЗ) надо на выходе настраивать либо обратную токенизацию, либо просто резать чувствительные данные сервисы для этого есть
BeLord
14.09.2026 14:33Чтобы не было утечек (например по 152-ФЗ) надо на выходе настраивать либо обратную токенизацию, либо просто резать чувствительные данные сервисы для этого есть(c)
А вот с этого места, если можно, поподробнее на примере, я просто до конца алгоритм не понимаю.
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Про обратную токенизацию например можно здесь посмотреть https://github.com/Seigniterms/OPENAI-Privacy-Filter-Reversible-Tokenization#1
olku
14.09.2026 14:33Для целей переноса рисков и раньше использовали субподрядчиков. Их не нужно кормить настоящими данными, можно дробить чтобы не собирали всю картинку, можно банкротить не теряя репутацию. Сейчас такой подрядчик за счёт ИИ агентов значительно дешевле и меньше.
progchip666
14.09.2026 14:33Этот пост для разработчиков, которые еще скептически относятся к кодингу с ИИ агентами и не используют его.
Ну ясное дело, на тех кто уже попробовал и относится скептически подобный текст точно не подействует
Dhwtj
14.09.2026 14:33Нейрослоп про нейрослоп
Инженер по миграции легаси с помощью ИИ
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33С легаси хороший был бы кейс, есть проект где надо переписать? В рамках эксперимента.
Dhwtj
14.09.2026 14:33Конечно.
Вот такой кейс:
https://habr.com/ru/articles/1081060/comments/#comment_30419592 Знаешь, что оказалось самое ценное из тех 4 миллиардов токенов? Подтвердилось, что часть функционала
простогарантированно не используется и его можно больше не тащить. И нет, в логах этого не видно. Пришлось лопатить всю базу инцидентов и миграций за 10 летЛегаси слишком прибито гвоздями к контексту. LLM тут как интересный инструмент, один из многих. Но не заменитель разработчика.
Хотя, в целом тут успешный случай использования LLM. В начале года был не успешный
Dhwtj
14.09.2026 14:33Свой дать не могу.
Но если хочется потренироваться
FluxBB 1.5 (PHP, форум) Мёртв официально: сайт проекта умер в 2021, код застрял на PHP 7.3, основатель ушёл делать Flarum Около 20-30k строк процедурного PHP, ноль тестов, типичные шрамы эпохи: SQL конкатенацией, глобальное состояние, смесь логики и HTML в одних файлах. Домен понятный (форум: темы, посты, права), поэтому археология фокусируется на коде, а не на расшифровке бизнеса. Размер идеален: один человек может удержать весь проект в голове за неделю.
Тестов нет, зато можно отловить баги визуально.
Ну или говорите, какой стек хотите
Но лучше, конечно, что-то более ответственное. Там интереснее и больше денег
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Отлично, пыха мой родной язык, пошел экспериментировать.
Dhwtj
14.09.2026 14:33Да, проект подходящий
Доменные шрамы не в коде и не в головах, а в issue-трекере проекта. Его доменные шрамы это модерация: flood-контроль, права на редактирование чужих постов с таймаутом, баны по IP с маской, подписки. Правила простые, но их границы (модератор vs админ vs владелец поста в первые 5 минут) восстанавливаются только эксплуатацией.
Попробуй по гиту сделать ветку от старого состояния и исправить issue из трекера. Будет понятно, сможет LLM восстановить доменные шрамы или нет. Возможно, часть истории из трекера придётся прочитать глазами.
Хотя, этот проект мог попасть в обучающую выборку)
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Ну вобщем, я бекенд обновил, над фронтом еще работаю. Вот репа https://github.com/dev993848/fluxbb-next
Dhwtj
14.09.2026 14:33Сорян, пока только нейроревью. Бегло потыкал, вроде так и есть. Глазами только завтра успею.
Ban IP mask (wildcard)
--------------------
Беру IP-баны: там есть все три слоя (данные, поведение, намерение) и README заявляет их восстановленными с тремя ссылками. Сделаю археологию полностью, как демонстрацию метода. Собрал кейс целиком. Вот как выглядит полная археология одного шрама против того, что сделал LLM.
Эталон, слой данных (admin_bans.php)
Один бан это строка с тремя осями: username, email, ip. Поле ip содержит несколько адресов через пробел, причём частичных: “192.168.1” валидно, валидация разрешает до 4 октетов. IPv6 тоже, с частичными группами. Ведущие нули нормализуются при записи. Вайлдкарды запрещены явно: октет с не-цифрой отклоняется валидатором. Email-бан бывает двух видов: точный адрес или голый домен (“mail.ru” банит весь домен). Проверка дублей при добавлении считает email и его домен пересекающимися, а при редактировании сознательно нет, и в коде комментарий объясняет почему: иначе нельзя было бы править существующий email-бан, если позже добавили доменный. Это окаменевшее намерение прямо в комментарии. Нельзя банить админа, модератора, гостя.
Эталон, слой поведения (check_bans в functions.php)
Матч по IP префиксный, и вот он, шрам, записанный комментарием в коде: к адресу дописывается точка, чтобы бан “192.168.0.5” не матчил “192.168.0.50”. Expired-баны удаляются лениво прямо из функции проверки, с регенерацией кэша, то есть чтение имеет побочный эффект записи. Админы и модераторы освобождены. И главное для нашей темы: email здесь не проверяется вообще. На запросе проверяются username и ip, а email-бан срабатывает в другом месте, при регистрации. Контракт одной сущности распределён по разным точкам системы, из одного файла его не видно.
Эталон, слой намерений (трекер)
Три PR (#151, #154, #164) за тикетом #1037: запретить бан localhost, потому что админы регулярно блокируют сами себя. Ни один не смержен, мейнтейнеры так и не решились. #219 (единственный из процитированных в README, который реально про баны) это фикс сортировки списка банов по IP, не про маски. Итог слоя намерений: известная открытая проблема (self-lockout), по которой сообщество не приняло решение за 6 лет.
Что сделал fluxbb-next
IpMaskвводит вайлдкарды*, которые оригинал запрещает на входе, и требует ровно 4 октета. Docblock утверждает: “Domain scar recovered from admin_bans.php: IP mask wildcard support”. Это фабрикация уже на уровне комментария в коде: восстановлена фича, которой никогда не было, с указанием источника, который её опровергает.Частичные адреса, IPv6, мульти-IP в одном бане: не поддержаны. Легаси-строка “192.168.1 10.0.0” (валидная в оригинале) не пройдёт конструктор. А мигратор копирует таблицу bans.
Доменные email-баны исчезли тихо:
matches()сравнивает email только точно. Мигрированный бан “mail.ru” станет мёртвой строкой, которая никогда не сматчится, и никто не узнает.Распределённый контракт (email на регистрации, ip/username на запросе) не восстановлен и не осмыслен.
Открытая проблема self-lockout, шесть лет истории, три PR, не получила ни решения, ни даже упоминания.
Вердикт по кейсу
Ноль из трёх слоёв. Данные: контракт сломан, миграция производит мёртвые или падающие записи. Поведение: семантика заменена на выдуманную. Намерения: трекер не прочитан, ссылки декоративные.
Как выглядело бы правильное восстановление
По твоей Фазе 0: именованная сущность
IpPrefix(не mask, термин важен, потому что семантика префиксная), инвариант про дописанную точку перенесён из комментария в тест (“192.168.0.5 не матчит 192.168.0.50”), email-ось как два отдельных типа (ExactEmail, Domain), карта точек применения (запрос: ip+username, регистрация: email) как явная таблица, и отдельно decision records: “вайлдкарды не восстановлены, это новая фича, отложена”, “self-lockout: открытая проблема апстрима, решаем так-то или осознанно не решаем”. Каждое отклонение от оригинала должно быть подписано, а не растворено в коде.По времени: мне этот кейс занял четыре чтения файлов и два запроса к API трекера. То есть цена ручной археологии одного шва измерима в часах, и LLM её не сэкономил, а замаскировал несделанную работу под сделанную.
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Слушай, если есть смысл дальше поддержать этот проект и обсудить подходы к разработке лучше напиши мне в телегу. Чтобы не засорять комменты.
mist56
14.09.2026 14:33Ещё в начале года эту статью на хабре бы четвертовали вместе с автором. Определённый прогрес и принятие есть.
Nagdiel
14.09.2026 14:33Прогресс действительно есть. Статья, в которой ноль технической информации, ноль фактов, конкретных примеров, доказательств, никаких новых мыслей, обсуждается в положительном ключе. У нас тут еще пока технический ресурс или уже платформа для личных блогов, где люди делятся впечатлениями и вайбом?
mckeenly15
14.09.2026 14:33Типичная инфоцыганская статья. Бегите осваивайте ИИ, скоро останутся только LLM-операторы. Ну и "заходите в мою телегу" в конце, по классике.
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Согласен, "заходите в телегу" по инфоцыгански получилось убрал из статьи
densedrive138
14.09.2026 14:33специальность ИИ Психолог, он по Фрейду будет? полезной инфы в статье вообще нет , как впрочем думаю что разработчиков тоже нет которые вообще не пробовали нейронки
khomenkoev
14.09.2026 14:33А Cursor, Windsurf и подобные решения даже не пробуйте.
Cursor один из тех,кто сделает так,как захочешь именно ты,по сравнению с другими ИИ.
ИИ‑психологтакого нельзя допустить
mahmud90
14.09.2026 14:33Все современные модели (OpenAI ChatGPT, Anthropic Sonnet, Opus, DeepSeek, GLM, Kimi) программируют лучше и быстрее мидла‑разработчика, как минимум на уровне сеньёра и в некоторых случаях лучше
Голословное и сомнительное утверждение. Чтобы убедиться в обратном, достаточно написанный код одной модели отдать на ревью ей же самой в новой сессии. Или другой модели. А также провести ревью самому. Часто нужно провести много итераций ревью с внесением исправлений после каждой, одной-двух оказывается недостаточно. Конечно, речь о проектах, имеющих сколь-нибудь сложную логику и требования. Но вайбкодер такими мелочами, как проверка и ревью кода модели, конечно, вряд ли будет заниматься - он же доверяет ей как синьору)
Забудьте про IDE, не требуется она больше
Из той же оперы.
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Если описать логику и требования перед разработкой с ИИ-агентом то обычно все нормально пишет, да во многих случаях избыточна конструкция, но в целом хорошо. Поэтому сейчас опытные люди вовсю используют SDD. Конечно приходится ревьювить и самому править, и в некоторых случаях это даже тормозит процесс. Но в среднем скорость разработки все таки выше с ИИ.
По IDE слишком вышло) Конечно она нужна, но в основном работа идет в консоли.
mist56
14.09.2026 14:33Не помню уже, когда открывал эту IDE. Стало неинтересно уже совершенно, когда результат получаешь какой запросил. Примерно так же, как код совершенно не интересен продукту, которыми мы по сути и стали.
mist56
14.09.2026 14:33Как будто с людьми иначе. Особенно на стройке это проявляется в нашей, особенно, "культуре". Каждый "мастер" считает своим долгом обгадить работу предыдущего.
vital822
14.09.2026 14:33Дело не в отношении, а в конкретных багах, ошибках и недоработках, которые часто выявляются после ревью кода LLM - как человеческого ревью, так и ИИ-шного. В больших бэкенд-проектах модель не может за один раз в полной мере учесть все детали, требования и ограничения, особенно если их много. Лично мне приходится много исправлять (или просить исправить модель-ревьюера), потом опять отдавать на ревью, потом снова исправлять...
mist56
14.09.2026 14:33как-то мирились с тупейшими багами от человеков, так и с ИИшными смиримся и научимся с этим работать. В принципе подходы ровно те же.
ANTON62 Автор
14.09.2026 14:33Коллеги спасибо за интерес к статье и за комментарии. Я понимаю тех кто наставил мне минус в карму и написал гневные комментарии. Понимаю негодование Ивана из первых комментов, он достиг только высот в разработке сайтов на Вордпрессе, сам все изучал, получал опыт, а тут из каждого утюга "Я сделал сайт за вечер не умея кодить". ИИ испорчена инфциганщиной (я не из их числа, у меня 16 лет ежедневного кодинга за спиной). Но нужно признать, что ИИ агенты, это уже зрелые инструменты для кодинга. При чем некоторые ученые утверждают, что этот инструмент обладает субъектностью, и это надо учитывать при его использовании. Например если подбодрить агента и сказать типа "я в тебя верю, мы справимся", то эффективность выполнения задачи вырастает на 10-15%. Вобщем всем добра.
olku
14.09.2026 14:33Сомневаюсь что в профессиях ближайшего будущего будет слово RAG, это же реализация. Скорее какой нибудь Ontology Engineer, который будет базу знаний компании обслуживать, гипотезы для принятия решений по ней строить и в задачи для агентов экспортировать. Инфопомойка из тысяч документов, всяких Конфлуенс и Джир станет дорогим удовольствием
YuliyaAnts
14.09.2026 14:33Могу подтвердить: около года на своем проекте пишу код только через агентов, руками практически ничего не правлю. Из практики добавлю что к Spec Driven Development второй обязательный слой это TDD. Спека задает, что строим, а тесты фиксируют, что это построено именно так как планировалось.
По поводу фронтов под ударом тоже согласна, и это как раз мой случай) Я из фронтенда и сейчас развиваюсь в сторону RAG-интегратора, пункт 4 из вашего списка
ivan_zhuck
"Еще раз повторю — не теряйте время, изучайте ИИ‑кодинг" – разобраться с ЛЮБОЙ концепцией в рамках темы разработки с помощью нейроагента занимает от 2 минут до нескольких часов времени. Для этого не нужно получать отдельное образование или даже проходить какие-либо курсы. Это просто навык использования прикладного ПО. Зная это, какое конкретно конкурентное преимущество имеет разработчик, уже использующий нейросеть для генерации кода перед тем, кто ее не использует? Отсутствие необходимости потратить максимум день на то, чтобы влиться в эту тему?
ANTON62 Автор
Если серьезно говорить, то утверждение что разобраться с кодингом на ИИ за день, не совсем верно. Нужно сначала научиться обмазывать llm'ку harness'ом, изучить SDD, попрактиковаться в промтинге, узнать на практике как разрабатывает GPT, Clade или. DeepSeek с Qwen'ом. Как встроить ИИ агентов в пайплайн деплоя, ну в общем за день это точно не сделать. Согласны?
arch1lochus
это тоже непременно должно входить в понятие "ИИ-кодинг"?
У меня, например, проекты, которые по регламенту компании нельзя загружать в чужие ИИ-сервисы. Соответственно, я использую сейчас чатГПТ исключительно в тех местах, где мне нужно сгенерировать рутинный код, или где я застрял с решением.
Но вот ИИ-агент в процессе деплоя, с каких пор это стало не то чтобы общепринятым, но вообще нормальным?
ANTON62 Автор
Harness - обязательно для разработки, далеко без этого не уедешь.
ИИ-агент в процессе деплоя еще экзотическая штука, но уверенно входит в практику.
ivan_zhuck
Сколько времени это объективно занимает? 2 дня? Неделю? Я могу представить себе человека, который за неделю стал "AI-Augmented Solution Architect" и пошел писать инфцыганские статьи на Хабр, но не могу представить человека за неделю научившегося писать на C++ или освоившего администрирование Linux или хотя бы научившегося в полной мере делать сайты на WordPress с нуля. Почему человек с отрицательным количеством технических знаний, но считающий, что умеет "вайбкодить" должен вдруг стать ценнее специалиста с годами опыта в разработке, но игнорирующего возможность генерировать код?
ANTON62 Автор
Человек без технического опыта и знаний который вдруг стал вайбкодером не сможет стать ценнее разработчика без ии, а вот ваши коллеги, которые освоили C++ и Linux и плюс к этому используют ИИ агентов – очень ценные специалисты будут и смогут заменить 2-3 "классических" разработчиков.
Тема ИИ испорчена инфоцыганами, но это не значит, что тот кто использует ИИ агентов в разработке инфоцыган и имеет отрицательный тех. опыт
ivan_zhuck
"плюс к этому используют ИИ агентов – очень ценные специалисты будут" - сейчас абсолютное большинство разработчиков используют нейроагентов или хотя бы просто чаты с LLM. В этом нет конкурентного преимущества, поскольку технология общедоступна и порог входа в нее крайне низкий.
В то же время я абсолютно не спорю, что с нейросетью код пишется быстрее и пробелы в знаниях также закрывать стало легче. Однако стоит учесть, что качество работы не измеряется количеством строк кода на выходе. Да и вообще скорость написания программы редко бывает узким местом в ее цикле жизни.
Идея замены трех разработчиков одним с нейросетью вообще утопична, хотя и выглядит привлекательно со стороны недалекого менеджера. Специалистов дублирующих друг друга нанимают в первую очередь, чтобы снизить риски выбывания одного или нескольких из них из процесса. Редко это связанно с тем, что нужно сделать за 1 месяц то, что делается 3 месяца.
К тому же найм дополнительных единиц персонала может наоборот растягивать сроки реализации сложного проекта, потому что нужно больше ресурсов тратить на синхронизацию и коммуникацию внутри команды. Другими словами: 300 человек, кинутых на проект, где работает 3, не выполнят его в 100 раз быстрее. Наоборот, слаженная работа такой команды вообще невозможна и снизит скорость до нуля.
"Тема ИИ испорчена инфоцыганами" - вы и есть инфоцыгане, поскольку пытаетесь продвинуть себя на модной перехайпленной теме, нанося вред всей индустрии.
ANTON62 Автор
Есть одна неприятная штука в нашей жизни - бизнесу (который платит деньги разработчикам) параллельно, как написан продукт "православным" классическим человеческим кодингом или с помощью ИИ, какие там паттерны и архитектура. Проект должен выйти быстро чтобы занять рынок, а если этого не произойдет, то денег не будет. Поэтому голосование рублем идет в пользу ИИ.
Но это я говорю про малый и средний бизнес. Крупные, серьезные компании разработчики конечно будут в основном кодить "руками" потому что стоимость ошибки очень высока. Хотя, там Майкрософт хотел всех разрабов на ИИ заменить) Но с этой компанией и так все понятно)
Через несколько лет, когда рынок смоет многих разрабов из-за ИИ, хардкорные спецы конечно будут на вес золота.
Cordekk
ну вы уже порекомендовали DeepSeek Harness, если спросить тот же DeepSeek, то он сразу выдает инструкции как и что подключить и настроить, а также дает пример пошаговой разработки с SDD.
mist56
Вот именно НАВЫК. Навык не приобретается за 2 часа. Это примерно как "разберусь с любым языком программирования за 2 дня". Синтаксис освоить не проблема, но синтаксис - это не навык на нём писать.
По моим ощущениям сильно зависит от базы. Кто-то и за неделю руку набьёт, а кто-то и вообще не научится, так как два слова осмысленно связать не может.