Если полистать вакансии на хедхантере или в линкедине, рано или поздно натыкаешься на объявления, где ищут человека с опытом от пяти лет, который умеет читать чужой код без комментариев, разбирается в многопоточке и готов работать с большим объемом кода, написанного без участия людей, причем иногда такие объявления вывешивают те же компании, которые год-два назад рассказывали в пресс-релизах, как заменили агентами и пайплайнами генерации половину джунов и почти весь ручной QA. Над последней строчкой в требованиях зависаешь примерно с тем же выражением лица, с каким читают инструкцию к лекарству, где в побочных эффектах указана сама болезнь.
Год назад над таким объявлением посмеялись бы в курилке, а сейчас похожие вакансии висят в каждой второй ленте, называются по-разному, от вежливого «AI code reviewer» до «разгребатель вайб-кода», и за ними почти всегда стоит одна и та же история, когда компания сначала заплатила за то, чтобы убрать людей из процесса, а потом заплатила еще раз и уже дороже, чтобы вернуть их обратно, только теперь на роль уборщиков после банкета, на который их самих не позвали.
Волн технологий, которые должны были отменить программистов, за последние десятилетия было несколько, от визуальных редакторов скриптов до no-code конструкторов, и каждая из них откатывалась примерно по одной траектории, разве что нынешняя делает это заметно быстрее, потому что денег в нее влили столько, что считать убытки начали раньше обычного.
Первыми вернулись операторы
Нагляднее всего откат виден в поддержке, потому что там цена ошибки считается в деньгах и отписках почти в реальном времени, и никакой красивый отчет про сэкономленные ставки не переживет графика оттока клиентов. Klarna в двадцать четвертом году громко рассказывала, что чат-бот делает работу семисот операторов, а весной двадцать пятого их CEO признал, что упор на экономию обернулся просевшим качеством, и компания снова начала набирать живых людей на поддержку, причем подали это как продуманную стратегию, будто так и задумывалось с самого начала.
Летом того же года австралийский Commonwealth Bank сократил сорок пять ставок в колл-центре и посадил на их место голосового бота, после чего звонков стало только больше, оставшихся сотрудников начали гонять на сверхурочные, тимлиды сами садились на линию, и примерно через месяц, когда за историю взялся профсоюз, банк публично извинился и предложил уволенным вернуться на свои места.
Механика у обеих историй одинаковая, и она хорошо знакома любому, кто хоть раз выпускал игру в софт-лонч: метрика, которую оптимизировали, послушно улучшилась, зато соседняя, на которую никто не смотрел, тихо развалилась, и когда ее наконец заметили, оказалось, что дешевле вернуть людей, чем объяснять клиентам, почему бот третий раз подряд предлагает им сбросить пароль.
Код, который пишется быстрее, чем читается
С кодом история тоньше, потому что откат там почти не попадает в новости и тихо происходит внутри команд, в ревью, в съехавших сроках и в том, кто сидит над краш-дампом в два часа ночи. Летом двадцать пятого ребята из METR посадили опытных open-source разработчиков решать задачи в их собственных репозиториях, и выяснилось, что с ИИ-инструментами задачи закрывались примерно на девятнадцать процентов медленнее, хотя сами участники после эксперимента были уверены, что ускорились где-то на двадцать, и вот этот разрыв между ощущением и секундомером мне кажется самой важной цифрой во всей истории.
Похожие истории регулярно всплывают в комментариях на Хабре и в тредах на реддите, где разработчики описывают одну и ту же картину, когда генерация дает очень быстрый первый результат, пулл-реквесты летят пачками, а через месяц выясняется, что в проекте живут несколько почти одинаковых решений одной и той же задачи, написанных в разное время под разные промпты, и разбирать этот клубок приходится тем немногим людям в команде, которые еще помнят, как система задумывалась изначально.
У сгенерированного кода есть неприятное свойство, он выглядит правильным ровно до того момента, пока его не запустишь на реальном железе с реальными данными, и проверять его могут только те люди, которых им собирались заменить, потому что джун гонку в коде, который внешне аккуратнее его собственного, скорее всего пропустит, а синьору на поиск нужно время, которое раньше уходило на то, чтобы написать этот код самому и сразу без гонки.
Поэтому агентов из пайплайнов, судя по вакансиям и по тому, что пишут сами разработчики, никто выкидывать не стал, зато вокруг них наросли целые слои людей, от ревьюеров и владельцев модулей, которые отвечают за каждую правку в своей зоне, до отдельных специалистов, которые чистят то, что уже успело уехать в мастер, и если сложить их зарплаты, экономия от сокращения джунов начинает подозрительно напоминать кредит, взятый под очень неприятный процент.
Игроки тоже научились считать
В геймдеве откат толкают снизу игроки, которые за пару лет научились узнавать сгенерированный контент быстрее любого детектора, по лишним пальцам на постере, по вывескам, где буквы плывут, словно их рисовали в трясущейся маршрутке, и по озвучке, в которой персонаж кричит «граната» с интонацией прогноза погоды на выходные.
Steam еще в начале двадцать четвертого года обязал разработчиков раскрывать использование генеративного контента, и эта плашка на странице игры довольно быстро превратилась из формальности в фильтр, по которому заметная часть аудитории просто пролистывает игру дальше, а в конце двадцать пятого, если я правильно помню, Clair Obscur лишилась наград Indie Game Awards после того, как всплыло, что в релизную сборку уехали сгенерированные текстуры-заглушки, которые разработчики потом сами же и вычистили патчем.
Для студии это превращается во вполне конкретную арифметику, когда сэкономленные на концепт-художнике деньги приходится сравнивать с ценой скандала на релизе, с рефандами и с отзывами, которые потом годами висят на странице в Steam, и после такого сравнения неудивительно, что все больше студий отдельно подчеркивают в описаниях игр и в интервью, что арт, звук и тексты сделаны людьми, а в вакансиях снова появляются художники и актеры озвучки, которых еще недавно сокращали первыми.
Забавно, что сама индустрия генерацию при этом продолжает использовать, просто ее спрятали поглубже в пайплайн, на прототипы, ресерч и черновую расстановку, туда, где игрок ее никогда не увидит, и все, что игрок видит и слышит в релизе, снова делает человек, которого для этого пришлось нанимать обратно, иногда в ту же самую студию и иногда за большие деньги, чем он получал до сокращения.
Генерация дешевая, проверка дорогая
Если свести все эти истории в одну формулу, получится довольно скучная экономика, которую почему-то мало кто посчитал заранее: сгенерировать текст, код, картинку или ответ клиенту стоит почти ноль, зато проверить результат стоит столько же, сколько раньше стоило его сделать, а иногда и больше, потому что свою ошибку человек ищет там, где сомневался, а в чужой сомневается сразу везде.
Если прикинуть на одной типичной фиче, раньше джун писал ее три дня, а синьор тратил на ревью пару часов, теперь агент пишет ее за двадцать минут, синьор полтора дня выясняет, где именно она врет, потом еще день переписывает найденное, и в итоге та же фича стоит компании дороже, причем платит за нее самый дорогой человек в команде, у которого и без того очередь задач тянется до следующего майлстоуна.
И есть еще одна статья расходов, которую в квартальных отчетах вообще не видно, потому что джуны, которых убрали из процесса, были тем самым местом, где через три-четыре года вырастали синьоры, и компании, которые первыми перестали набирать младших, сейчас первыми же обнаруживают, что ревьюить генерацию скоро будет некому, а готовый синьор на рынке стоит столько, что вся экономия первого года уходит на одного-двух человек.
Куда переезжает ИИ
Любопытно, что модели при этом остаются в тех же компаниях и в тех же пайплайнах, их просто пересаживают с тех мест, куда их поставили вместо людей, обратно в инструменты, на ту же полку, где лежат автокомплит, статический анализатор и профайлер, то есть в разряд вещей, которыми человек пользуется в работе и которые при этом никогда не числились в штатном расписании.
Получается, что замена действительно произошла, просто в обратную сторону от той, которую обещали в презентациях, и на каждой позиции, где модель поставили вместо человека и оставили без присмотра, через год-полтора снова сидит человек, обычно опытнее и дороже того, кого убрали, и делает он ту же работу плюс уборку за моделью, которая занимала его стул до него.
Я думаю, через пару лет фраза «нас заменит ИИ» будет звучать примерно так же, как сейчас звучит «нас заменит аутсорс в другом часовом поясе», то есть как воспоминание о временах, когда кто-то очень хотел сэкономить на людях и в итоге заплатил тем же людям, только втридорога и с опозданием на один релизный цикл.
Комментарии (42)
Politura
05.10.2026 15:44который умеет читать чужой код без комментариев
А что ИИ может писать код без комментариев? Я думал его для этого надо сильно пинать ногами.
jaker
05.10.2026 15:44ИИ еще зачаточный, чтобы его внедрять без оглядки в пром. Но бизнес хочет экономить сразу и вчера.
bkisonka
05.10.2026 15:44ИИ нормально пишет черновик. Но только люди без тестирования написанного черновика прямо толкают его в прод. ИИ нормально перепишет и набело, если только будут адекватные тестировщики знакомые с предметной областью и хорошо представляющие, что требуется от продукта разработки. ИИ не архитектор, а ускоритель нажатия на клавиши.
koha2102
05.10.2026 15:44Хранители сакральных знаний не унимаются) Чем дольше вы отрицаете реальность выискивая новости про ии-говнокод каких-то школьников с ворованными подписками на GPT Plus, тем больше вы остаете от более смышленных инженеров которые с умом используют ИИ и не жмотят купить нормальную топовую модель.
Вы пишете что компании ищут тех кто будет копаться в ИИ-говнокоде школьников? Уважающий себя человек не будет заниматься таким мазохизмом, а просто использует нормальную модель, которая за рабочую неделю разгребет и приведет в порядок код крупного проекта, напишет комментарии и документацию) И конечно он будет говорить начальству что работает в поте лица вручную правя код и ругая "энти ваши интеллекты", и оставшиеся пару месяцев он будет либо левачить либо просто смотриеть свою анимешечку..
Разве не это делали 90% носителей сакральных знаний до появления ИИ делая отписки на "ну что там?" от ПМ, утверждая что работают над функционалом и что им нужно еще пару дней, хотя они давно все сделали. И их так бомбит от ИИ потому что больше они не могут дурить начальство ставя сроки с огромным запасом на ковыряние в носу и просмотр аниме.Я за выходные оцифровал свой БЦ и забабахал шутер для PC где г.г. бегает с дробовиком по локациям и валит разных монстров без сраной повесточки и прочих гордостей, до этого ни разу не пробовав геймдев. А вы продолжайте дальше поджигать тракторы)
vanxant
05.10.2026 15:44На практике в реального размера проектах моделям не хватает контекста. Ни 250к, ни миллиона токенов. Вроде все требования и принятые решения размазаны по md файлам, но даже они не влезают в контекст. Здесь пока у хумансов большое преимущество.
bkisonka
05.10.2026 15:44Хватает им контекста. Даже 32k хватает чтобы написать и отладить проект среднего размера. Всё зависит от того как построена работа с контекстом у современных приложений ориентированных на ИИ-разработку. Когда к Cursor подключается модель на 32k, то ничего не происходит. Просто потому, что его контекст только для начала работы очень сильно превышает 32k и ориентирован на работу с облачными моделями. Это стало поводом задуматься и написать инструмент, который и с моделью на 32k ведёт себя вполне прилично. И не нужно сваливать весь проект в один чат. Контекстное окно никто не отменял. Да его можно избежать при помощи специальных механизмов, но увы, в распространённых приложениях таких механизмов мне не встречалось. Поэтому, как правило, вайб-кодинг (хотя это уже давно не вайб, а обычная разработка) состоит из серии достаточно небольших чатов с моделью размером около 100k токенов. Более длительный чат - только при первичной отладке сложных мест. И то с последующей перепроверкой в коротких чатах.
vanxant
05.10.2026 15:44Ну, в моей практике не хватает. Наговнокодить первый прототип mvp это пожалуйста. Но потом на этот mvp надо сажать реальные требования, с учетом исключений из исключений, где правки нужно делать синхронно в 10 местах, и начинается...
Mr_Makadamia
05.10.2026 15:44У меня вопрос джуна.+ небольшая рефлексия получилась)
Только недавно начал погружаться в дивный мир программирования, и уже решаю задачки, и пишу свои небольшие пет-проекты. Со временем код разростается, как и его внутренняя архитектура, то есть, в определенный момент идиоматически эволюционно приходится его оптимизировать, создавать новые инструменты внутреннего взаимодействи, и бороться с мутацией прокидываемой логики... и т.д... то есть сам проект живет, он не статичен. Как в таком случае его можно запихнуть весь в ограниченное пространство? Кусками понятно, но тогда... общей картины то не будет. То есть как точечный инструмент для поиска вариативности - ai мега-ультра-альфа крутой. Но как автаномная единица не адаптивен в виду своей жёсткой ограниченности и статичности. Поэтому либо "ТУЧА" памяти должно быть(подразумевается овермного токенов), где как в коконе растет проект, либо мясной оркестратор должен всем этим заправлять. И то и то, противоречит идее : вайбкодинга. Вопрос в таком случае - как относится к проекту, как к живому, или как сиюминутному? (наверное, теперь это уже выглядит как риторический вопро) ;)
rumataestor
05.10.2026 15:44Мне кажется, мы слишком упираемся в размер контекста. Ну влезет завтра туда весь проект. Агент его прочитал, сел думать, а за это время другой агент или человек уже что-то поменял. И часть этого прекрасного контекста уже врёт.
Поэтому, может быть, агенту вообще не надо помнить весь проект. Ему надо уметь быстро узнать, что сейчас правда: что изменилось, какие решения уже приняли и не устарело ли то, от чего он отталкивался пять минут назад.
Я сейчас сам об это бьюсь, и всё больше кажется, что главная проблема тут не память модели, а состояние проекта. А если агентов несколько — это уже подозрительно похоже на распределённую систему.
bkisonka
05.10.2026 15:44На практике всё упирается в методологию разработки. Что при самостоятельном написании кода, что при помощи ИИ. Помним главное, что именно человек остаётся архитектором проекта, а ИИ - это лишь подмастерье. То есть в любом случае если проект достаточно объёмный его придётся делить на модули. И управлять взаимосвязью модулей между собой будет человек-архитектор-разработчик. ИИ в данном случае получает вполне посильную для него задачу написания и верификации кода модулей, а также может взять модульную структуру проекта, как отдельный семантический объект и проанализировать его взаимосвязи не углубляясь подробно в содержимое каждого модуля. Тогда и контекста в 32k вполне достаточно для эффективной разработки. У меня в IDE: Короткий ход - чтение кусками - делегированный анализ (субагенту или другому агенту) с упакованным payload - запись - механическая верификация - микрокоммит. При 32k это не «урезанный режим», а основной, для которого настроены все пороги в коде.
dvmuratov
05.10.2026 15:44Про не сваливать все в один чат для cursor уже не так актуально. Они сами про это пишут даже.
vitalist84
05.10.2026 15:44Может проблема в проекте? Огромный монолит где всё со всем переплетено? Но даже в это с трудом верится. У меня Claude обычно на задачу требующую 30 минутного решения съедает до 400к и ему хватает. Более длительные задачи пока не встречал по кодингу. Генерация документации может те же 30 минут занимать, там тоже подбирается к 500к. Но большие подобные задачи нужно разбивать на этапы, и не стремиться охватить все за один раз. Промежуточные результаты сложить в файл отчет, вызвать compact.
SER_26
05.10.2026 15:44Между "забабахал шутер" и "вывели в прод огромную систему" есть огромный разрыв. Ваш пример, говорит только о давно известном факте, что LLM отлично ускоряют джунов (кем Вы в геймдеве и выступили, только это у Вас ещё и на весь Ваш опыт легло).
Чем проще задача и чем меньше цена ошибки, тем обоснованнее применение LLМ. Конечно, будет глупо не использовать его "с умом". Но статья больше про менеджеров, которые его без ума пытались использовать, а инженеров (которые часто против изменений, при этом иногда и против полезных) не слушали со словами "ну, это они как всегда".
Обратите внимание, что пока нет ни одного достоверного исследования, которое покажет не рост отдельного KPI типа "75% кода написано LLМ", а "достоверная экономия, включая цену пока не реализовавшегося риска, составляет Х миллионов долларов". Если такой видели, дайте знать, причитаю с огромным интересом.
PsihXMak
05.10.2026 15:44забабахал шутер для PC где г.г. бегает с дробовиком по локациям и валит разных монстров
А можно посмотреть на него?
Интересно было бы сравнить с тем же UE5, куда тоже можно просто накидать моделек за пару дней и сделать что хочешь. Полностью бесплатно.
reqvar
05.10.2026 15:44У тебя - шутер для себя. А в статье - продукты-сервисы, с пользователями, за которые платят деньги.
krote
05.10.2026 15:44Такие статьи похожи на стадию отрицания. Типа "ой кто-то лажанулся - все ИИ это слоп, возвращайте людей"
На самом деле нормальные бизнесы берут ИИ в работу параллельно, а не сломя голову увольняют 90% а потом хватаются за голову. Да и сравните ИИ сейчас и год назад, два года назад. Ситуация не статична и продолжает развиваться.
LeVoN_CCCP
05.10.2026 15:44Я наслышан от многих людей, что на самом деле это просто ИИ старой версии, а в новой уже всё исправили и она пишет без ошибок /s
Format-X22
05.10.2026 15:44Съедобные грибы средней полосы, издание второе, исправленное и дополненное (с)
lhomme
05.10.2026 15:44В играх использовать нейрослоп - это точно не то, что следует делать. Живые текстурки чувствуются с душой, если их делает человек.
Насчёт кода, как будто ии инструменты чисто в рутинных вещах можно юзать, где "цена ошибки" нет, по сути. Например, для написания тестов.
Ну, или с нейронкой обсудить концепт, решение. Своего рода, аналитик.
Но вайб кодить, не пропуская через себя код, это будет странно, да и повышает вероятность ошибок. Нейронка может с умным выражением лица выдвигать ложь за истину.
FRiMN
05.10.2026 15:44Вообще-то цена ошибки в тесте - это пропустить баг.
А так я лично не против генерации второстепенных материалов ИИ, там где не требуется артистичность и на которые игрок не обратит внимания.
golodov
05.10.2026 15:44Летом двадцать пятого ребята из METR посадили опытных open-source разработчиков решать задачи в их собственных репозиториях, и выяснилось, что с ИИ-инструментами задачи закрывались примерно на девятнадцать процентов медленнее,
Они потом попробовали еще раз и все не так плохо.
Error1024
05.10.2026 15:44А можно ссылки на конкретные вакансии такого формата, а то звучит как байка.
panzerfaust
05.10.2026 15:44Вот почему важен маркетинг.
ИИ - это одна из самых крутых технологий с самым отвратительно-блевотным маркетингом в истории. Нормальные маркетологи сделали бы код-агентам реноме помощников настоящих инженеров. Вместо этого из подвала на сцену выпустили мудозвона Карпатого, который сделал агентам реноме каких-то клоунских балалаек-самоиграек. Дальше хор фанбоев и шизов подхватил эту песню.
В итоге сейчас все обсуждения строго полярные: или агенты отстой, или люди отстой. Как же это задолбало.
mckeenly15
05.10.2026 15:44Дальше хор фанбоев и шизов подхватил эту песню
А также хор продавцов ИИ и инфоцыган, очевидно.
panzerfaust
05.10.2026 15:44Продавцам как раз и стоило вложить пару лямов в консультации специалистов по продвижению. Когда у очередного хуанга-амодея риторика выступлений меняется на 180 градусов в течение двух недель, то это уровень кружка детской самодеятельности, а не миллиардного бизнеса.
mckeenly15
05.10.2026 15:44Под продавцами ИИ имел в виду не компании уровня Antropic, а многочисленные сервисы-прокладки между ними и пользователями, а также частных деятелей (которых хватает и на Хабре, aka "Внедряю нейросети в ваш бизнес"), которые оседлали тему вайбкодинга и агрессивно (или наоборот скрыто, неявно) проталкивают посыл "ИИ это практически полноценный сотрудник", что по сути неправда.
Georgy9
05.10.2026 15:44все больше студий отдельно подчеркивают в описаниях игр и в интервью, что арт, звук и тексты сделаны людьми, а в вакансиях снова появляются художники и актеры озвучки, которых еще недавно сокращали первыми
Заметьте, многие говорят, что то же самое происходит и в киноиндустрии.
abve_san
05.10.2026 15:44Заметьте, многие говорят, что то же самое происходит и в киноиндустрии.
То есть потихоньку приходим к пониманию ограничений по применению технологии. То же самое уже было со всеми остальными "будущими" последнего времени. Что с блок-чейном , что с электромобилями, что со совсем остальным. По моему мнению ИИ (в современном виде) займёт пару процентов в IT и процент может три во всём остальном. Это много, но на слом всего уклада явно не потянет.
AdrianoVisoccini
Source: Trust me bruh
Serge1001
Да просто выдают желаемое за действительное
Но есть и доля правды: если нанять джуна и дать ему ИИ, то он начнёт фигачить г*внокод в 100 раз быстрее))
И потом кому-то действительно это придётся разбирать (в прочем, за двойную оплату)
Так что работа у синьор специалистов пока ещё будет: либо вдумчиво проверять за ИИ, либо переписывать за теми кто нанял недосиньоров
Wesha
BlackMokona
Зачем разбирать этот код, когда его можно с нуля переписать используя радикально более совершенную ИИ модель?