AI-кодинг против настоящих программистов
Сегодня снова жарко спорили о том, может ли код писать человек, который не учил программирование в вузе.
Аргументы классические: говнокод, не скейлится, нагрузку не потянет, на прод нельзя.
Мои рекомендации скептикам — это попробовать вайбкодинг с образовательной целью: Loveable, Replit, Cursor (тут желательно послушать пару коротких курсов, чтобы не застрять в базовых настройках).
Неидеально, но… AI:
• сразу пишет документацию
• сам тестирует и чинит
• дробит логику на модули
• объясняет, что за алгоритм
• предлагает рефакторинг
Начинающие джуны пишут часто хуже — просто в силу дисциплины.
Очевидно, что писать чистый код и делать промышленную архитектуру высоконагруженных приложений — это отдельная профессия, а не побочный эффект знания синтаксиса.
Из наших наблюдений по adoption: самые смелые и удачные (с точки зрения вау-эффекта от прототипа решения для заказчика) эксперименты получаются у наших бизнес-аналитиков. Они умеют более точно описать конечный результат для Cursor/Replit и не циклятся на ошибках и красоте кода.
Очевидно, что для промышленных высоконагруженных решений придётся переписать многие модули с нуля.
Но чтобы обосновать бизнес-пользу — это огромный прогресс.
Сложнее всего сильным программистам, потому что их профессиональный навык — находить неоптимальные части кода или ошибки — уводит внимание в сторону от сути.
А суть в другом паттерне поведения: создании более детальных требований, шаблонов для тестирования и документации.
Хотя тут вполне справляется обычный ChatGPT — он из куска кода может найти и предложить поправить проблемные части.
Ещё обнаружил парадокс: тема AI пока начала забирать на себя непропорционально коммерческому эффекту объём времени топ-менеджмента (сам не исключение).
Просто многие по вечерам начали вайбкодить и словили тот самый глоток свежего воздуха — дофамин от окрыляющих успехов. И просто сделать проект как раньше, без новой AI-методологии, уже не так круто.
Кроме того, из-за низкого порога стоимости создания софта многие талантливые люди начали пилить собственные продукты и показывают небывалый коммерческий успех за рекордные сроки и time to market.
А потом заражают этим вирусом всех вокруг.
@maxvotek
Сегодня снова жарко спорили о том, может ли код писать человек, который не учил программирование в вузе.
Аргументы классические: говнокод, не скейлится, нагрузку не потянет, на прод нельзя.
Мои рекомендации скептикам — это попробовать вайбкодинг с образовательной целью: Loveable, Replit, Cursor (тут желательно послушать пару коротких курсов, чтобы не застрять в базовых настройках).
Неидеально, но… AI:
• сразу пишет документацию
• сам тестирует и чинит
• дробит логику на модули
• объясняет, что за алгоритм
• предлагает рефакторинг
Начинающие джуны пишут часто хуже — просто в силу дисциплины.
Очевидно, что писать чистый код и делать промышленную архитектуру высоконагруженных приложений — это отдельная профессия, а не побочный эффект знания синтаксиса.
Из наших наблюдений по adoption: самые смелые и удачные (с точки зрения вау-эффекта от прототипа решения для заказчика) эксперименты получаются у наших бизнес-аналитиков. Они умеют более точно описать конечный результат для Cursor/Replit и не циклятся на ошибках и красоте кода.
Очевидно, что для промышленных высоконагруженных решений придётся переписать многие модули с нуля.
Но чтобы обосновать бизнес-пользу — это огромный прогресс.
Сложнее всего сильным программистам, потому что их профессиональный навык — находить неоптимальные части кода или ошибки — уводит внимание в сторону от сути.
А суть в другом паттерне поведения: создании более детальных требований, шаблонов для тестирования и документации.
Хотя тут вполне справляется обычный ChatGPT — он из куска кода может найти и предложить поправить проблемные части.
Ещё обнаружил парадокс: тема AI пока начала забирать на себя непропорционально коммерческому эффекту объём времени топ-менеджмента (сам не исключение).
Просто многие по вечерам начали вайбкодить и словили тот самый глоток свежего воздуха — дофамин от окрыляющих успехов. И просто сделать проект как раньше, без новой AI-методологии, уже не так круто.
Кроме того, из-за низкого порога стоимости создания софта многие талантливые люди начали пилить собственные продукты и показывают небывалый коммерческий успех за рекордные сроки и time to market.
А потом заражают этим вирусом всех вокруг.
@maxvotek