Представьте картину: вы делегируете своему ИИ-агенту написание срочной фичи. Через пару секунд он выдает идеальный, красивый код. Вы, окрыленные скоростью, без лишних тестов на стейджинге заливаете его прямиком в продакшн… и всё падает. Почему? ИИ просто не знал, что тестовая среда немного отличается от боевой. Упс.
Это не магия, а суровые будни современного программирования в эпоху AI. На конференции Dou Day опытный Senior Full Stack Developer Алексей Круглый поделился инсайдами о том, как искусственный интеллект меняет правила игры, почему качество кода на рынке стремительно падает, из-за чего сеньоры напряглись сильнее джунов и зачем разработчику педаль под столом.
От автокомплита к автономным агентам: точка невозврата
Еще 2–3 года назад пределом мечтаний ИИ в разработке был GitHub Copilot — умный автокомплит, который понимал стиль автора. Мы просто нажимали Tab и радовались жизни. Сегодня индустрия прошла точку невозврата.
Современный AI — это не автокомплит. Это глубокие агентные системы. Главное отличие чат-бота (вроде базового ChatGPT) от AI-агента заключается в уровне доступа:
- Чат-бот: «У меня лапки». Он может поговорить с вами, выдать кусок кода, но не имеет доступа к вашей файловой системе. Вам приходится копипастить вручную.
- AI-агент: Имеет доступ к вашей файловой системе в рамках выданных ему разрешений. Он может самостоятельно анализировать проект, создавать файлы, делать рефакторинг и даже оформлять пул-реквесты.
Стек инструментов: что в тренде, а что «тупеет»
По мнению Алексея, рынок ассистентов сейчас сегментирован между тремя гигантами: OpenAI (Codex/GPT), Anthropic (Claude) и Google (Gemini). Субъективный рейтинг инструментов практикующего сеньора выглядит так:
- Claude Code (Anthropic) — абсолютный фаворит. Он лучше всего понимает контекст и технические задачи, даже если промт написан с ошибками.
- Gemini CLI (Google) — на втором месте. Отличный инструмент, но порой слишком инициативный — любит перескакивать на следующие стадии работы без спроса.
- JetBrains AI / Джуни — неплохо, работает лучше Копайлота, но уступает Клоду.
- GitHub Copilot — разочарование года. На фоне конкурентов кажется «тупеньким», часто не понимает разработчика и ведет себя как строптивая волшебная палочка из Гарри Поттера, которая не слушается хозяина.
80% рутины ИИ забирает себе. Зачем тогда педаль?
«Лично у меня AI забирает минимум 80% рутины и боilerplate-кода», — признается Алексей. Чтобы выйти на такой "Power-режим", нужно научиться управлять контекстом и использовать системные правила (файлы .cursorrules или гайдлайны для Claude Code), куда зашивается архитектура, конвенции кода и воркфлоу проекта.
Разработчик превращается в валидатора. Код пишется за секунды, а задача человека — контролировать каждый шаг ИИ.
«Мне кум на день рождения подарил шикарную штуку — педаль от рояля под стол. Я написал под неё кастомную прошивку с помощью Claude. Теперь я сижу, листаю ТикТок, а когда агент запрашивает подтверждение на следующую команду, я просто жму ногой на педаль. Но важно: одним глазом я в ТикТоке, а вторым всё равно смотрю, туда ли он пишет код. Стратегия Human-in-the-loop (человек внутри процесса) обязательна».
Главные боли: жесткие лимиты и «пьяный» ИИ
Работа с агентами — это не бесплатная сказка. Разработчиков больше всего бесят лимиты на токены.
Вендоры (особенно Anthropic) работают себе в убыток: их инфраструктура стоит условные $28 млрд, а зарабатывают они $14 млрд. Поэтому они идут на хитрости. Например, договорившись с дата-центрами Илона Маска, они трубят о повышении дневных лимитов в два раза, но умалчивают, что недельные лимиты остались прежними. В итоге неопытный разработчик сжигает недельную квоту за полдня.
Кроме того, ИИ имеет свойство «напиваться». Когда чат разрастается и контекст забивается, модель начинает откровенно глючить. Навык контекст-инжиниринга (умение вовремя чистить контекст, разбивать задачи на мелкие куски и начинать новые чаты) становится ключевым.
Как правильно рефакторить Legacy с помощью AI
Если вы натравите агента на огромный, запутанный legacy-проект, он захлебнется и начнет выдавать «дичь». Правильный алгоритм выглядит так:
- Заставьте ИИ сначала полностью просканировать и проанализировать проект.
- Пусть он сам распишет его текущую архитектуру в виде документа.
- Вы проверяете этот документ на логику.
- Используете этот документ как техническое задание (PRD) и заставляете ИИ рефакторить код пошагово, маленькими кусочками.
То же самое касается методологии TDD (Test-Driven Development). Заставлять ИИ сначала писать тесты на пустом месте, а потом подгонять под них код — неэффективно с точки зрения расхода токенов. Он сожжет ваш бюджет за несколько итераций. Лучше писать код порциями и сразу просить покрывать его тестами согласно вашим гайдлайнам.
Почему сеньоры напряглись больше джунов?
Бытует мнение, что ИИ убьет профессию джуниора. Но реальность оказалась иной. Крупные IT-компании продолжают нанимать джунов, просто порог входа сильно вырос — от них теперь требуют владения ИИ-инструментами с первого дня.
Настоящая паника начинается среди сеньоров. И вот почему:
Классическая градация разработчиков:
- Джуниор — учится, делает откровенную херню, но он инициативный и постоянно задолбывает вопросами.
- Мидл — получает таску и молча идет её закрывать.
- Сеньор — смотрит на таску и думает: «А что мне сделать, чтобы эту таску вообще не делать?» (ищет обходные пути, готовые решения, оптимизирует бизнес-логику).
А теперь бизнес смотрит на это через призму денег. Связка «Мидл + AI» закрывает задачи с огромной скоростью. И этот мидл становится для бизнеса гораздо выгоднее и дешевле, чем дорогой сеньор.
Сеньорам пора просыпаться. Чтобы оставаться востребованными, им нужно перестать соревноваться в скорости написания кода (тут ИИ победил). Сеньор сегодня — это не про синтаксис. Это про:
- Системный подход и глубокое знание архитектуры.
- Бизнес-мышление (роль Product Owner). Нужно уметь переводить требования бизнеса на язык, понятный ИИ-агенту. Бизнесу не нужна «красивая кнопочка», бизнесу нужно решение, приносящее $5000 в день.
Страшный диагноз: «Мы сами становимся тупее»
Исследования на экспериментальных группах студентов-программистов показали пугающую тенденцию. Те, кто бездумно скармливал ИИ токены и мгновенно получал готовый код, в итоге проваливали собеседования и ничего не могли объяснить. Те же, кто экономил токены, вдумывался в промты и контролировал ИИ, учились в разы лучше.
Подсаживаясь на агентскую разработку, люди становятся ленивыми. Закрылось пятичасовое окно лимитов — и разработчик впадает в ступор перед пришедшим ПМом, потому что разучился писать код руками.
«Прискорбно признавать, но самой тупеющей моделью в этой цепочке становимся мы сами. Нам нужно развиваться быстрее, чем развивается ИИ, ну или хотя бы параллельно с ним. Программировать руками забывать нельзя. Если вы пришли в IT — вы повесили на себя крест вечного обучения», — подытожил Алексей Круглый.
Вывод простой: AI не заменит разработчика, который умеет думать головой. Но разработчик с AI и бизнес-мышлением однозначно заменит того, кто просто умеет быстро стучать по клавишам.
На основе AI struck from where you least expected... Time for seniors to wake up