Судя по всему, мы наблюдаем новый глобальный раскол: теперь не социализм против капитализма и не консерваторы против глобалистов, а технооптимисты против технопессимистов

Судя по всему, мы наблюдаем новый глобальный раскол: теперь не социализм против капитализма и не консерваторы против глобалистов, а технооптимисты против технопессимистов. Самая горячая точка — использование ИИ в разработке. Одни видят в этом второе электричество, другие — очередной пузырь вроде NFT. Пока не ясно, оправдаются ли триллионы инвестиций, но инженеры уже сошлись в заочной полемике. Вот главное из манифеста технооптимиста.

Первый и самый важный тезис: если вы пробовали использовать LLM для кода полгода назад и у вас не получилось, значит, вы делали не то, что делают серьёзные программисты. Люди, у которых ИИ реально работает, используют не чатик с копипастой, а агентов. Агент сам бродит по кодовой базе, создаёт файлы, запускает компиляцию, тесты, линтеры, итерирует по результатам. Он может подтягивать код из репозиториев, пользоваться Unix-инструментами и MCP. Это простая системная обвязка, по сути как Makefile. Если вы отправляете запрос на странице ChatGPT, а потом вставляете сломанный код в редактор — вы говорите с технооптимистами на разных языках.

Второе: большая часть кода в любом проекте — это скучная рутина. LLM отлично её генерируют, не устают и не ленятся. Они убирают всю бюрократию с гуглежом, зависимостями и настройкой нового проекта. Можно поручить агенту разобраться с этой дрянью, и он выведет вас в точку, где всё почти работает. Это как раз тот момент, когда разработка превращается в удовольствие. Да, иногда нужно делать дрянную работу, но теперь можно сказать агенту: «Пойди и отрефактори все мои юнит-тесты» — и он вернётся с пул-реквестом.

Третье: ответственность никуда не девается. Если вы создаёте то, от чего зависят другие люди, читайте код. Вы и раньше отвечали за то, что попадает в прод, и будете отвечать. Пять-десять минут на приведение сгенерированного кода в свой стиль — это нормально. Чтение чужого кода — часть работы, а код от LLM ничем не хуже кода от человека в дедлайн. Если вы не можете переварить скучный повторяющийся код — возможно, проблема в ваших навыках.

Четвёртое: галлюцинации — это уже почти решённая проблема. Агенты проводят статический анализ, компилируют и запускают тесты. Если модель выдумала сигнатуру функции, агент видит ошибку, возвращает её модели, модель говорит «ой, точно, я это выдумал» и пробует снова. Вы этого даже не заметите, если не будете смотреть лог цепочки рассуждений. А смотреть не нужно — в нормальном агенте есть режим, который умоляет вас переключиться на другую вкладку, пока он работает.

Пятое: интерн обходится вам в 20 долларов в месяц? Потому что столько стоит Cursor.ai. Быть старшим разработчиком — это делать продуктивными менее способных кодеров, будь они людьми или программами. LLM производят дерьмовый код, только если им это позволяете вы. Сегодня модели берут на себя печатание, гуглёж, написание тест-кейсов и циклы редактирования-компиляции-отладки. Но разработчик по-прежнему владеет навыками курирования, суждения, руководства и направления. И да, наши собственные первые наброски не так уж хороши.

Шестое: скептицизм часто касается не LLM, а конкретных языков. Люди говорят «LLM не умеют кодить», имея в виду «LLM не умеют писать на Rust». Возможно, это справедливо, но выбор языка теперь зависит и от того, насколько хорошо с ним работают модели. В Go, например, достаточно строгой типизации, обширной стандартной библиотеки и культуры повторяющихся идиом — поэтому LLM рвут всех в генерации этого кода. С Rust отношения могут не клеиться, но это не повод отрицать пользу LLM в целом.

Седьмое: профессиональная разработка — это решение практических проблем людей, а не тонкая японская столярка. Стив Джобс ошибался: никто не заботится о невидимых ножках скульптуры. Если вы тратите время на изящные функциональные выражения и бесконечное доведение до идеала — вы не строите, вы утешаете себя. Реальная работа истощила вашу концентрацию. И вот тут LLM отлично пожирают тягомотину и расчищают путь к важному, где действительно имеют значение ваше суждение и ценности.

Восьмое: мы все пишем посредственный код. И это нормально. Не весь код одинаково важен. Максимальные усилия над случайным юнит-тестом — это ошибка. Разработчики обожают прихорашивать свой код и переживают, что LLM снижают «потолок» качества. Может быть. Но они поднимают «пол». Пол модели выше, чем у многих из нас. Мой код красивый, но в нём есть дурацкие выкрутасы. Код LLM повторяется, зато у него в мешке алгоритмических трюков почти наверняка больше: радиальные префиксные деревья, топологические сортировки, редукции графов, LDPC-коды. Люди романтизируют rsync, а для модели это не интереснее SQL-джойна.

Если весь прогресс LLM остановится сегодня, они всё равно останутся вторым по значимости событием за всю карьеру автора манифеста. Он не берётся судить об искусстве, музыке и литературе, но в разработке ПО скептики неправы. Даже если вы не согласны с каждым словом — теперь вы знаете, как именно думает технооптимист. А вы на чьей стороне в этом расколе? Пробовали работать с агентами или всё ещё копипастите из чата?

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: