[Перевод] Почему я перестал использовать редакторы кода на основе ИИ
Эта статья — перевод поста в блоге Luciano Nooijen вышедшего 1 апреля 2025 г.
Я публикую этот перевод пока агенты пишут код для пары проектов. Раз в несколько минут я делаю ревью, даю уточняющие задания.
За долгими прогулками на Самуи мы много обсуждали эту трансформацию профессии с моим другом, очень крутым кодером, на которого я равняюсь https://github.com/0xhyperdust.
Как и у многих знакомых, наши обсуждения были про то, чем станет наше любимое занятие (кодинг), через несколько лет и что стоит делать прямо сейчас чтобы сохранить свою востребованность.
Одна из основных гипотез была в том, что через 2–3 года мы станем операторами AI, задача которых осмысливать глобальную и локальную логику проектов, ставить задачи, писать архитектурные участки кода и вмешиваться когда что-то идет не так.
Однако данная статья предлагает другой взгляд на то, что есть сейчас и на вероятное будущее.
Очень интересно мнение сообщества, а так же посмотреть на реальность через 2–3 года.
Далее перевод (сделан ChatGPT 4o):
TL; DR: Я решил использовать AI только вручную, потому что почувствовал, как медленно теряю профессиональную компетентность при регулярном использовании, и советую всем быть осторожными с тем, чтобы делать ИИ неотъемлемой частью своего рабочего процесса.
1 апреля 2025
В двух словах: Я решил использовать AI только вручную, потому что почувствовал, как медленно теряю профессиональную компетентность при регулярном использовании, и советую всем быть осторожными с тем, чтобы делать ИИ неотъемлемой частью своего рабочего процесса.
В конце 2022 года я впервые начал использовать AI-инструменты — даже до появления первой версии ChatGPT. В 2023 году я начал активно применять AI в своём рабочем процессе. Сначала я был в полном восторге от возможностей больших языковых моделей. Возможность просто скопировать и вставить непонятные ошибки компилятора вместе с кодом на C++, и мгновенно получить объяснение, где ошибка — казалась магией.
Когда GitHub Copilot становился всё мощнее, я стал использовать его всё чаще. Я пробовал разные LLM-интеграции прямо в редакторе. AI стал частью моего рабочего процесса.
Но в конце 2024 года я удалил все LLM-интеграции из своих редакторов. Я всё ещё иногда использую языковые модели и считаю, что AI может быть крайне полезен для многих программистов. Так почему же я перестал использовать AI-редакторы?
Tesla FSD (Полный автопилот)
С 2019 по 2021 я ездил на Tesla. Сейчас бы я не стал снова покупать её — не по политическим причинам, а просто потому, что качество сборки низкое, цена завышена, а ремонт и обслуживание — сущий ад.
Когда я только купил Tesla, я стал использовать Full Self-Driving (FSD) в любой возможной ситуации. Это было потрясающе: выехал на шоссе, включил FSD, подал сигнал поворота — и машина сама перестраивается. Езда свелась к тому, чтобы добраться до шоссе, включить автопилот и слушать подкасты.
Если вы часто водите, то знаете: на шоссе внимание работает «на фоне» — держаться в полосе, соблюдать скорость — всё происходит почти автоматически, без фокусировки как при чтении книги. Это скорее похоже на прогулку пешком.
Но когда в 2021 я пересел на обычные машины, то был поражён: вождение снова требовало полного внимания, особенно первый месяц. Мне пришлось заново учиться «автоматической езде».
Зависимость от FSD отучила меня самому быть в «автопилоте».
Опыт с AI-редакторами
С AI-редакторами было похоже. Сначала я стал работать намного быстрее. Моя работа не требовала высокой сложности, и AI был как Tesla на FSD: я просто направлял машину.
В свободное время я начал сайд-проект с личного аккаунта на рабочем устройстве. На этом аккаунте не было доступа к Copilot и другим AI-инструментам. Тогда-то я и почувствовал то же, что и с Tesla.
Я стал хуже справляться с базовыми задачами разработки, которые ещё год назад давались легко. Я невольно стал ждать, пока AI напишет за меня реализацию функции. Даже синтаксис юнит-тестов пришлось вспоминать.
Даже в основной работе AI начал терять полезность. Пропал интерес, появилась неуверенность в собственных решениях. Гораздо проще было «спросить у AI». Но он не всегда мог помочь, даже с хорошими подсказками. Из-за того, что я не практиковал основы, стал хуже справляться и со сложными задачами.
Fingerspitzengefühl
Fingerspitzengefühl — немецкое слово, дословно означающее «чувство в кончиках пальцев», а по сути — интуитивное понимание, чувствительность к ситуации, мастерство в деталях.
Определить уровень «сеньора» сложно. Но помимо софт-скиллов, техническая зрелость выражается именно в этом чувстве. Чем дольше ты работаешь с языком, фреймворком, кодовой базой — тем больше появляется интуиция: «это работает не так» превращается в «вот как должно быть».
И это не только на уровне архитектуры. Это и детали — какие указатели выбрать, когда использовать assert, что взять из стандартной библиотеки, когда есть несколько вариантов.
Эту интуицию я начал терять, полагаясь на AI. И это говорит ведущий разработчик. Когда я вижу хайп вокруг «vibe coding», я думаю:, а как вы вообще собираетесь стать сеньором? Как вы будете поддерживать проект, если AI недоступен или слишком дорог?
Иногда AI просто не справляется
Да, у нас теперь есть большие контекстные окна, reasoning-модели и агенты. Но, например, если вам пишут в Slack:
«Сайт работает, но приложение упало в проде, локально всё ок, в Sentry пусто» — удачи вам с AI.
Может справится, может нет. Но если не справится — ваш ответ будет «Извините, Cursor не понял, завтра ещё попробую промпт»?
Без AI вполне можно жить
Иногда кажется, что без AI скоро не будет работы. Но эту мантру «через 3–6 месяцев всё изменится» повторяют уже более двух лет. Я давно перестал верить CEO, обещающим функциональность «через 3–6 месяцев». В 2019 я заплатил €6400 за FSD, который до сих пор не работает так, как обещали.
AI пока что не способен стабильно справляться с проектами, сложнее университетского. Работа с легаси-кодом, энтерпрайз-системами, внутренними DSL и нестандартными фреймворками — AI тут часто бессилен. В некоторых сферах использование AI вообще запрещено по ряду причин.
Безопасность — не шутка
Когда вы реализуете системы аутентификации вроде JWT или RBAC, добавление в промпт фразы «и пусть будет безопасно» не спасёт от уязвимостей, если модель обучалась на дырявом GitHub-коде. Безопасность — это ваша зона ответственности. Критически важный код должен писаться и проверяться людьми.
Если мы придём к сценарию, где один AI пишет код, другой проверяет PR, третий деплоит — мы увидим всплеск проблем с безопасностью.
Где я провожу черту
Я по-прежнему использую AI —, но сознательно. Он не интегрирован в мой редактор. Всё, что я передаю — вручную. Это специально усложнено, чтобы я меньше им пользовался.
Примеры задач:
«Преобразуй эти Go-тесты в map»
«Сделай этот расчёт SIMD»
«Если content-type application/zlib, декодируй тело»
Я настраиваю модели так, чтобы они показывали только изменения и давали мне инструкции, как внести их вручную. Так я по-прежнему чувствую контроль над кодом.
AI для обучения
Зато AI отлично подходит для обучения. У меня есть нишевые интересы, и по ним не всегда просто найти материалы. Добавление сетевого кода в движок с ECS-архитектурой — редкая тема. Я спрашиваю у AI:
«Объясни этот ассемблерный код»
«Что делает этот шейдер?»
«Какие книги подробно объясняют client/server-десинхрон в гейм-движках?»
Результаты смешанные, но всё равно лучше, чем у поисковиков.
Плюс — это дешево. Я использую десктоп-приложение с несколькими LLM и за три месяца потратил всего $4 на кредиты.
Без AI на личном сайте
На моём сайте нет ни одной AI-картинки или AI-текста. Лично я не люблю AI-арт — он бездушный. AI-тексты скучны, у них нет характера. То, что сделано человеком, для меня имеет большую ценность.
Делайте то, что любите
Важно помнить, что в жизни есть не только эффективность. Есть удовольствие. Если вы любите программировать — делайте это сами. Даже если AI справляется лучше.
В 1997 Deep Blue победил Каспарова. Но люди до сих пор играют в шахматы.
С программированием — та же история. Это не просто работа. Это удовольствие.
Совет новичкам
Не становитесь «вечными джуниорами», которые только промптят. Хотите быть программистом — учитесь программировать. Будьте любопытны, разбирайтесь в глубине. Это окупается.
Понимать, что происходит под капотом — кайф. Не будьте «промпт-инженером» (если это вообще инженерия).
И даже если AI умнее — никогда не доверяйте ему слепо. Не стройте на нём весь процесс. Попробуйте иногда пару дней поработать без него.
Чем вы круче в программировании, тем чаще AI будет вам мешать.
Если вы учитесь сейчас и строите навыки — вы сможете справляться с тем бардаком, который создаёт «vibe coding». Если не хотите углубляться — возможно, программирование просто не для вас. Все задачи, которые можно решить «на вайбе», уйдут первыми при развитии AI.
И помните: если вы не можете писать код без AI, вы не умеете писать код.
Вывод
Когда вы используете AI — вы жертвуете знанием ради скорости. Иногда это оправдано. Но даже лучшие спортсмены мира по-прежнему делают базовые упражнения. В программировании — то же самое. Чтобы решать сложные задачи, надо тренировать простые. Нужно держать топор острым.
Мы ещё далеко от того, чтобы AI отнял у нас работу. Много компаний нагнетают FOMO, чтобы продать свои решения, привлечь инвесторов, выбить финансирование, запустить следующую «революционную» модель.
AI — всего лишь инструмент. Он не хороший и не плохой. Важно, как вы его используете. Используйте с умом, но не полагайтесь. Убедитесь, что вы всё ещё умеете работать без него. Не выпускайте код, который не понимаете. Не заменяйте своим мышлением.
Оставайтесь любопытными. Продолжайте учиться.
/// Это конец перевода
И быть может любопытно будет сделать опрос про то, на сколько меньше будет нужно программистов через 3–5 лет.
Habrahabr.ru прочитано 35403 раза
