Как LLM* тотально перевернули концепцию разработки и программирования ПО

Когда я лишь начинал познавать мир языков программирования, разработка представляла собой серию головоломок с разной степенью сложности.

Вот ты впервые научился синтаксису и пытаешься запустить первую в жизни реализованную идею… Вжух! Оно отработало, как ты хотел. Восторг, чистый эндорфин, гордость за себя.

Затем ты находишь первую работу. Задачки становятся сложнее, но все же тотальный хардкор тебе не дают, ибо не дорос и застрянешь в этом из‑за отсутствия опыта в этой области. Ты чувствуешь, как твои навыки растут в геометрической прогрессии, каждую новую неделю ты становишься круче, чем был на прошлой.

Затем первый сложный проект, где ты отвечаешь единолично за все. Требуется реализовать бизнес-идею. Ты не знаешь как, на stackoverflow нет подобных тем, интернет не знает как, идея уникальна и ранее никто подобного не проворачивал. Но ты идёшь дальше с мыслями «ютуб ведь тоже кто‑то написал». И главное, что спустя боль и страдания, эта проблема тоже поддаётся и поднимает твои навыки и ЧСВ еще выше.

И тут появляется ChatGPT. Вопросы теперь задаются не в StackOverflow или гугл, а напрямую в нейронку, где ты сразу получаешь ответ. Да, он не идеален, местами нарушает все правила хорошего кода одновременно, но все же работает. Ты тратишь дополнительное время на его улучшение, но общее решение все же принимаешь. Хороший инструмент!

Затем появляется Copilot*. Ты уже не пишешь бойлерплейты*, они заполняются автоматически за пару секунд. Ты же теперь концентрируешься на том, какие инструменты использовать, как их разместить архитектурно и как сделать тяжёлую, но при этом оптимизированную бизнес логику*. Ты чувствуешь себя сверхэффективным и полезным.

А потом LLM достигли уровня, который открыл портал в ад вайбкодинг. В один день ты впервые пробуешь через ИИ-агента сделать задачу с помощью Claude. И оно… справляется с задачей без тебя. Тебе не нужно начинать писать правильную функцию в правильном месте кода. Тебе не нужно копировать решение. Часто тебе даже не нужно ничего править. Да, решение не всегда идеально, но близко к нему. Лишь некоторые правки оптимизации и безопасности, но в целом — задача выполнена. И самое страшное — задача может быть гигантской для человека, но у ИИ агента займёт от силы пару минут.

И в этот момент в душе что‑то ёкает. Теперь ты не решаешь легкие и средние головоломки сам. Ты их делегируешь LLM, словно младшему сотруднику. И он справляется в сотни или даже тысячи раз быстрее тебя. Да, разумеется, за ним приходится подчищать дыры в безопасности и оптимизации, но это мелочи. В голове однажды появляется вопрос — а точно ли моя работа реальна? И тут вот как бы и да, но как бы уже и не совсем)

Фактически, произошел насильственный переход всех программистов в роль разработчиков, архитекторов и техлидов. Причём всех сразу. Когда легкие и средние задачи решать вручную стало контрпродуктивно, на человеческую долю остаются лишь задачи, которые ИИ решить не способен по своей сути. Например, из‑за отсутствия доступов / экспертизы / умения в настоящую логику / контекста. Все же несмотря на крутость LLM в решении базовых задач, «реши как лучше и безопаснее» в задачах посложнее почти никогда не прокатывает. ИИ не рассуждает, он предсказывает. А вот задать ей правильный промпт, описав все угрозы, что нужно покрыть — вполне себе работает.

По итогу разработка все же остается за человеком, а вот программирование — мы уже потеряли)

Глоссарий: LLM — Large language models, всеми известные chatgpt, Claude, gemini, grok и так далее. По сути своей предсказывают «наиболее правильный» ответ на вопрос пользователя, исходя из террабайтов съеденной информации из интернета. Не является Скайнетом.

Copilot — по сути те же LLM, но внедренные в рабочую среду и предсказывающие, что именно ты хотел написать там, где стоит курсор, исходя из контекста твоего проекта.

Бойлерплейты — код, не несущий какой‑либо сложной логики, а лишь выполняющий базовый функционал (например, «получить всех юзеров»)

Бизнес‑логика — собственно основная логика приложения, ради которого оно задумывалось. Например, простое получение из базы данных списка городов — бизнес логикой не является, а вот выбор наиболее подходящего из них по критериям пользователя — да.