Привет, это снова oldzoomer. Сегодня я расскажу, почему осознанное использование ИИ в IT - это, к сожалению, всё ещё необходимость.
Повод
Поводом для этой статьи стал мой опыт с такой прекрасной штукой, как Roo Code, который порекомендовал @vpman, за что ему огромное спасибо.
Так вот, ради этого пришлось даже на plati.market купить пару баксов для DeepSeek API, благо DeepSeek ещё дёшев, по сравнению с другими ИИ.
Изначально я хотел запустить всё это на своём ноуте с 16 гигами ОЗУ и iGPU, но мой ноут может максимально использовать только 8096 токенов контекста - иначе это приводит к OOM, а значит и к вылету LM Studio, в лучшем случае, а в худшем - VS Code, либо вообще всего GNOME.
Так вот, имея обширный опыт с разными LLM, с разными инструментами для ИИ-разработки, могу сказать сразу - ИИ пока ещё не убьет разработку.
Откуда такие выводы?
Как по мне, ИИ требует тщательного контроля за тем, что он выдаёт. Часто он может дать далеко не лучшие, а то и явно костыльные решения. Поэтому часто правки от ИИ приходится отклонять.
Даже я, Junior Java Developer, и то понимаю это. И поэтому я не нажимаю бездумно на кнопку "apply". Я принимаю только те правки, которые реально улучшит качество проекта в целом, а не ухудшит. А если ИИ продолжает мне подсовывать фигню - приходится ему явно говорить, где он несёт фигню.
Как человек, который работал когда-то в компании AISA, и работал я с прекраснейшим коллективом, я понимаю всю ценность того, чтобы снижать количество костылей в коде. ИИ, к сожалению, далеко не идеален, как его малюют. Костыли для него - это частое явление, ровно как и другие неудачные паттерны.
Как тогда правильно пользоваться ИИ?
Я согласен с мнением большинства хабровцев - ИИ далеко не идеален, и не заменит полностью разработчиков.
ИИ - это скорее "второй пилот", которому можно дать (частично) всю самую "грязную работу", а со своей стороны лишь контролировать то, что он выдает, и давать ему дополнительный контекст, чтобы он не творил фигню.
Итог
ИИ - хорошая вещь, но полностью делегировать ему всё явно не стоит.
Очевидно, что многое можно и самому сделать. Это и дешевле (не нужно тратить токены), и гораздо качественнее, и зачастую быстрее.
ИИ - это скорее про "грязную работу", который вряд ли кто-то будет заниматься этим. В таком случае достаточно иметь в команде какого-нибудь разработчика с навыками промпт-инжинеринга (например, меня), и давать ему те задачи, которые никто так и не хочет делать. Он скормит это бездушной машине, и будет подсказывать ИИ, как ему это делать.
Комментарии (10)
enin_arseniy
07.07.2025 12:45Мне кажется, ии с каждым днем все тупее. И постоянно мутриует.
oldzoomer Автор
07.07.2025 12:45Тоже с этим как-то сталкиваюсь. Это из за кучи пользовательских данных, которые также используется для обучения.
Shoman
07.07.2025 12:45Почему вы не рассматриваете это с другой стороны. Да отдать скучные задачи ии это прекрасно, а сложные и интересные хочется по старинке решать самому. Но именно на сложных ии и дает наибольший прирост «производительности».
Попадается например некая задача, достаточно крупная. Например растет число клиентов/запросов к сервису. Нужно оптимизировать или менять подход а ранее вы ни с чем подобным не сталкивались. В итоге вы начинаете гуглить, советоваться с коллегами, изучаете гитхаб и ищите уже готовые решения вашей проблемы, находите что-то сравниваете, пишите пару прототипов, выбираете (на это все уходит пара недель) потом начинаете внедрять. А теперь с «ИИ» вы за пару дней повторяете все те же действия в удобной форме (не забивая голову лишней информацией). Выбираете то что вам лучше подходит и начинаете внедрять.
Да сейчас (пока еще) «ии» полностью не заменяет разработчика. Но вот снизить в них потребность за счет роста производительности вполне способен.
dennmyre
07.07.2025 12:45При помощи AI можно сделать даже AI-мастера промтов для других AI-агентов......да вот беда, дообучать его до уровня "сеньора" все равно нужно усилиями целой команды специалистов и мощного железа :) Так что да, люди из IT пока никуда не денутся, пусть ИИ и становится затычкой в каждой...нише :)
Kamil_GR
Мое мнение, используя Клод 4.0 соннет, я за два дня собрал чат-бота в телеграмме с использованием апи Клода. Главным оказалось планирование, этапность и документирование. Учитывая ограниченность сессии, документирование оказалось очень важным для сохранения связности. Сначала создавался один файл на питоне, затем возникли проблемы с длиной текста, пришлось разбить на двадцать модулей. Вполне вероятно, работает не совсем эффективно, но для демонстрации возможностей чат-бот годится. Клод сделал план, структуру, окружение, код, дизайн, тексты. Я только получил ключи и пароли.
При этом я понимаю категорическую хрупкость проекта. Любой сбой и проще будет переписывать модуль с нуля. Но в моем случае, меня это устраивает. А вот в профессиональном программировании это будет выглядеть вызывающе. И дорого по итогу.
Dhwtj
Да, хрупкость LLM кода высокая
SkyCat
Я для Cursor себе вот такую штуку подключил: https://github.com/vanzan01/cursor-memory-bank
Она как раз позволяет планировать масштабные преобразования в коде.
Вначале с помощью нее создается подробный пошаговый план работ, он запоминается, затем этот план передается в нейронку для работы.
Тестировал именно Clode Sonnet 4.0 - с этим банком меньше ошибок и галлюцинаций. Да и код более структурированный получается.
oldzoomer Автор
Собственно, Roo Code работает по аналогичному принципу, но в режиме агента.