AI ускоряет и тех, кто делает плохо
AI Can Make You Suck Faster Too
Автор, инженер-консультант, разбирает, почему за четыре года открытых LLM так и не появились новые AirBnB или Stripe. Он делится экспериментом с DeepSeek, который выдавал «клоунскую машину на скотче», и критикует слепую веру в ИИ: от основателей, отказывающихся от CTO, до халтурных приложений, собирающих данные пользователей. Вывод: ИИ ускоряет и хороших, и плохих — но без экспертизы результат опасен.
AI сделает вас быстрее в перекидывании дерьма, если вы умеете только перекидывать дерьмо.
- orwin
Я теперь начал использовать ИИ, чтобы помогать ревьюить PR моих джуниоров, потому что я не успевал за объёмом кода, который они выдают. Началось всё плохо, но теперь у меня есть свой метод: я сначала читаю код и помечаю строки, в которых не уверен, затем прошу любую фронтирную модель (мне здесь нравится Claude для анализа, даже если для остального я её не использую) объяснить PR и уделить внимание помеченным мной частям (по сути, подробно объяснить код, а не только PR), и поискать по библиотекам. Иногда она замечает то, что я бы упустил (например, пропущенный 'order_by' или ошибки на единицу, потому что базовая библиотека была написана не так, как изначально утверждал ИИ).
Я также изменил свой подход к ревью, потому что уже больше года прошло, а джуниоры и новые сотрудники всё ещё теряются: старшие новички — в предметной области, а джуниоры — просто в возможностях. И, общаясь с другими отделами, я понял, что у примерно 95% из них та же картина. Теперь вместо того, чтобы исправлять PR или добавлять запрос на изменения, я добавляю в PR целый модульный/функциональный тест и оставляю это как упражнение — пройти тест. Они могут использовать ИИ, но я говорю им сначала попытаться найти, какая часть кода не работает, прежде чем генерировать исправление. Надеюсь, они начнут чувствовать ответственность за код, если я продолжу так делать.
- sriniwasx
Запах кода в моих репозиториях сейчас на рекордно высоком уровне, а я senior-разработчик. Страшно представить, насколько хуже у тех, кто кодит на вибрациях.
- Zakis1
> Использует только DeepSeek и приходит к выводу, что LLM плохо пишут код?
Почему бы не использовать настоящие фронтирные модели и провести настоящее исследование, прежде чем писать пост в блоге?
- padolsey
Это был момент унижения/потрясения, когда я осознал, что люди выполняют реальную оплачиваемую работу с помощью LLM, которую они иначе не смогли бы сделать. В общем-то, это очевидно, наверное. Но до сих пор я думал, что это лишь (огромный) катализатор для того, что люди и так могли бы сделать, имея достаточно времени. Но нет — похоже, люди прямо сейчас работают на должностях, где они не смогли бы выполнять задачи, если бы ИИ не подсказывал им, что писать/говорить/создавать. Никто об этом открыто не скажет... начальство, менее разбирающееся в ИИ, вряд ли отнесётся к этому благосклонно.
- MrScruff
В целом, фронтирные модели пока не способны надёжно создавать нетривиальный код без тщательного контроля. Они отлично умеют писать код, который проходит тесты, но не обязательно проходит ревью. Это значит, что если вы заботитесь о качестве кода, вам всё ещё нужен человек в цикле, который понимает, что было сделано, и это становится узким местом. А менее дисциплинированные люди действительно будут становиться всё более зависимыми.
Однако со временем сложность задач, где можно обойтись без контроля или с минимальным контролем, растёт. И модели уже отлично справляются с определёнными классами задач, где не особо важна чистота кода, и которые в мире до LLM даже не пытались бы решать. На выходных я использовал Claude, чтобы добавлять функции в прошивку (скомпилированную, без исходников) одного из моих аудиоустройств, добавляя функции рабочего процесса через патчинг ассемблера и кастомный DSP-код.
В программировании, как и в других областях, проявляется зубчатый интеллект.
- dr_dshiv
«Я хотел проверить, смогу ли я приобщиться к этой магии 10x. Я решил подкрепить слова делом и купил кредитов DeepSeek на $10 для проекта, над которым работал».
Вау. Полагаю, это и есть суть!
- Lapalux
До ИИ ограничителем моего плохого кода было то, сколько кода я могу набрать за день...
Теперь с ИИ я могу увеличить свой вывод в 10 раз и свой плохой код в 10 раз!
- _superposition_
Думаю, мои 10x приходят не от написания кода. Например, LLM гораздо лучше меня в bash. Настолько хорошо, что мне не нужно выходить из шелла. Jira? ServiceNow? Ха! Claude, обнови этот тикет. Проверь мою историю и git-коммиты и напиши мой стендап. Я не покидаю терминал.