Все внезапно стали вайб-кодерами. Осталась одна маленькая проблема — код всё ещё нужно запускать.

Рынок искусственного интеллекта проходит все стадии взросления за несколько месяцев. Сначала все были промпт-инженерами. Потом экспертами по агентам. Теперь новая религия — вайб-кодинг.

И если открыть социальные сети, складывается ощущение, что программирование официально отменили.

Теперь достаточно открыть ChatGPT, сказать: "Сделай мне новый единорог стоимостью миллиард долларов."

И через двадцать минут ты уже пьёшь кофе, пока искусственный интеллект пишет продукт за тебя. Красота. Жаль только, что реальность опять решила немного испортить хайп.

Меня особенно веселят ролики. "Я сделал приложение за 15 минут."

Конечно сделал. Только почему-то никто не показывает следующие три недели.

Когда выясняется, что:

— авторизация не работает;

— база данных внезапно умерла;

— API отвечает через раз;

— сервер падает под первой же нагрузкой;

— права доступа открыты всему интернету;

— резервных копий нет;

— логов нет;

— мониторинга нет;

— безопасность существует только в презентации для инвесторов.

Но это уже скучная часть. Её в Reels не выкладывают.

Есть очень смешная картинка, которая идеально описывает сегодняшний рынок. Слева то, как большинство людей представляет разработку. Два красивых блока. Фронтенд. Бэкенд.

Ну действительно. Что там сложного? Сделал красивую кнопку. Подключил ChatGPT. Готово.

Оказывается, между "кнопка работает" и "продуктом пользуются миллионы людей" существует ещё примерно двадцать инженерных дисциплин.

Базы данных. Безопасность. Авторизация. Балансировка нагрузки. Мониторинг. Логи. Развертывание. Кэширование. Версионирование. Облачная инфраструктура. Отказоустойчивость. Контроль доступа. Резервное копирование. CI/CD.

И ещё десяток вещей, о существовании которых большинство узнает только тогда, когда приложение внезапно перестаёт открываться в пятницу вечером.

Самое интересное, что искусственный интеллект действительно отлично помогает писать код. Это правда. Я сама постоянно использую его в работе.

Но есть огромная разница между: "ИИ написал код" и "Я понимаю, что именно он написал."

Это примерно как навигатор. Он прекрасно показывает маршрут. Но если водитель вообще не понимает, что такое дорога, светофор и тормоза… Навигатор вряд ли спасет.

Есть ещё одна картинка, которая мне очень нравится. С одной стороны — витрина современных AI-инструментов.

RAG. Трансформеры. Агенты. Векторные базы. MLOps. Файн-тюнинг. Эмбеддинги.

Красиво. Модно. Дорого.

А рядом — фундамент.

Линейная алгебра. Статистика. Поиск. API. Линейная регрессия. Матричное умножение.

Чистый код. Нормальная архитектура.

И знаете, что объединяет почти всех действительно сильных инженеров? Они сначала построили фундамент. И только потом начали играть с модными игрушками.

Вообще рынок сейчас очень напоминает фитнес. Все хотят пресс. Никто не хочет делать приседания. Все хотят вайб-кодить. Никто не хочет разбираться, почему API возвращает 500-ю ошибку. Все хотят запускать стартапы. Никто не хочет читать документацию.

И самое забавное заключается вот в чём.

Сам по себе вайб-кодинг — потрясающая вещь. Он делает разработку быстрее. Он снижает порог входа. Он позволяет тестировать идеи за часы, а не недели.

Но проблема начинается ровно в тот момент, когда люди начинают путать создание прототипа с созданием продукта.

Прототип — это демонстрация идеи.

Продукт — это система, которая переживет тысячу пользователей, ошибку сервера, неудачное обновление и пятничный релиз.

Это совершенно разные уровни сложности.

Раньше люди недооценивали искусственный интеллект. Теперь многие начали недооценивать инженерию. А это уже другая крайность. ИИ действительно меняет разработку. Очень сильно. Но он не отменил архитектуру. Не отменил системное мышление. Не отменил понимание того, как вообще работает технология.

Потому что хороший разработчик сегодня — это уже не тот, кто быстрее печатает код. Это тот, кто понимает систему настолько хорошо, что может отличить красивый ответ нейросети от решения, которое действительно будет работать.

И, кажется, именно это в ближайшие годы станет самым дорогим навыком. Не умение писать код. А умение понимать, почему этот код вообще должен работать.