🤖 Как LLM учатся программировать и почему они уже пишут код на уровне middle-разработчика

За последние два года AI-модели научились писать код так, что многие разработчики впервые задумались: а что там “под капотом”? Почему ChatGPT, Claude, DeepSeek или Kimi пишут код лучше джунов? Почему они умеют оптимизировать архитектуру, разбирать баги, анализировать проекты — и всё это без контекста работы в команде?

Если отбросить хайп — давайте спокойно и простым языком разберёмся:

как LLM вообще учатся программированию,
что происходит при генерации кода,
на каком уровне они сейчас пишут,
где потрясающе сильны (и честно — где слабы),
какие фишки помогают им “думать как программистам”.

Это статья из серии “объяснить технически, но без боли”. Поехали.

Чтобы LLM писала код — её не учат программировать напрямую, как учат студентов в университетах. Она учится на примерах, как человек, который смотрит тысячи часов чужих стримов по LeetCode, GitHub, StackOverflow, документаций и мануалов.

репозитории GitHub (огромные, разного качества);
документация Python, JS, C++, Rust и других языков;
best practices (Google Style, PEP8, Airbnb JS Guide);
ответы StackOverflow и других Q&A площадок;
книги по архитектуре: Clean Code, Patterns of Enterprise Architecture;
pull-requests, ревью и патчи;
огромные датасеты вроде CodeParrot, StarCoder, BigCode;
настоящие проекты: Django, PyTorch, React, Kubernetes, Linux Kernel.

То есть LLM обучается не только на простых “функция + пример”, а на реальных боевых системах.

LLM не просто отвечает по шаблону. Она формирует представление о программе как о графе зависимостей:

функции,
классы,
модули,
imports,
параметры,
побочные эффекты.

Если вы спросите:

Оптимизируй следующий код: def get_items(ids): items = [] for id in ids: items.append(db.get(id)) return items

LLM делает примерно такое:

Распознает паттерн: “ручной цикл + запрос внутри”.
Сопоставляет с best practice → “batch query / join”.
Предлагает версию:

def get_items(ids): return db.get_batch(ids)

Это не магия — это статистика + огромный опыт, полученный в обучении.

написание простых функций
перевод кода между языками
объяснение ошибок
тесты, мок-объекты
документация, README
исправление багов
написание Django/Flask/FastAPI API
небольшие архитектурные изменения

В задачах:

оптимизации SQL,
Django ORM и N+1,
асинхронность Python,
разработка REST API,
генерация Dockerfile,
пайплайны CI/CD,
логика микросервисов,

LLM уже работает на уровне среднего инженера.

системное программирование (C++, Rust);
работа с памятью;
алгоритмы с высокой сложностью;
задачи, где нет данных в обучающем корпусе.

Современные модели (GPT-4, Claude 3, Kimi K2, DeepSeek R1) умеют:

читать целые репозитории;
строить зависимости между файлами;
находить циклические импорты;
анализировать классы и паттерны;
предлагать restructure.

Например, если вы загрузите структуру:

app/ api/ services/ models/ utils/

и спросите:

“Найди проблемы в архитектуре”

LLM отвечает:

смешение слоёв,
нарушения SOLID,
слишком толстые сервисы,
дублирование кода,
избыточные зависимости.

Такой аудит обычно делает senior.

Чтобы модель писала качественный код, её прогоняют через:

Это когда модель учится отвечать “как разработчик, который пишет на работе”.

Пример:

Напиши Python-функцию для обработки ошибок API с ретраями и логированием.

После тюнинга она отвечает структурировано:

ввод данных
проверка ошибок
логирование
ретраи с backoff
возврат результата

Настоящие программисты оценивают ответы модели по критериям:

читаемость,
корректность,
безопасность,
стиль,
оптимизация.

“Плохие” ответы штрафуются, “хорошие” — поощряются.

Это когда модель обучает… модель.

Например:

Claude → оценивает ответы Llama
GPT-4 → оценивает ответы DeepSeek
DeepSeek → обучает собственные мини-модели

Большие компании создают отдельные датасеты только для кода:

GitHub Copilot
DeepSeek-Coder
WizardCoder
StarCoder 2
CodeLlama

Это специальные архитектуры с оптимизацией под AST (абстрактное синтаксическое дерево).

Некоторые модели строят абстрактное дерево программы — как IDE.

Это делает код более:

понятным,
детерминированным,
безопасным.

Перед генерацией кода модель “разбивает” задачу на части:

imports
структура классов
типы данных
алгоритм
обработки ошибок
оптимизация

LLM знает:

FAB,
CQRS,
MVC,
DI,
репозитории,
фабрики.

И умеет применять их автоматически.

Можно загрузить:

весь backend
весь frontend
миграции
.env.example
Dockerfile
CI pipeline

и LLM предложит:

рефакторинг,
оптимизацию маршрутов API,
улучшение кэширования,
исправление архитектурных ошибок.

Код до:

def fetch_data(urls): result = [] for url in urls: r = requests.get(url) result.append(r.json()) return result

Ответ LLM:

Проблемы: нет ретраев, нет асинхронности, нет таймаутов, нет error-handling.

Оптимизированный вариант:

import httpx import asyncio async def fetch_url(client, url): try: r = await client.get(url, timeout=5) r.raise_for_status() return r.json() except httpx.HTTPError as e: return {"error": str(e)} async def fetch_data(urls): async with httpx.AsyncClient() as client: tasks = [fetch_url(client, url) for url in urls] return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

Это — уровень middle.

LLM сегодня пишут код:

быстрее новичков,
на уровне уверенного middle,
и иногда как senior, если задача типовая.

Но они:

не знают домен,
не понимают бизнес-логику,
не могут принимать технические решения “на будущее”.

ИИ — это уже не замена программистам, а усиление. Как калькулятор для математика или IDE для разработчика.

Буду рад лайку и комментарию — это помогает продвигать материалы и показывает, что стоит разобрать в следующих публикациях.

#ai

🤖 Как LLM учатся программировать и почему они уже пишут код на уровне middle-разработчика

🧠 1. Как LLM учат программированию: объяснение без академического занудства

📌 Что входит в обучающую выборку:

🧪 2. Как модель “понимает код”: без магии, но круто

Пример

🧰 3. Какие задачи LLM решает как разработчик

✔ Уровень: junior/middle

✔ Уровень: middle+

✖ Где слабее:

🧩 4. Как LLM “понимают” архитектуру проекта

🧠 5. Как LLM обучают писать код на профессиональном уровне

🎯 1. Instruction Tuning

🎯 2. RLHF (обучение с обратной связью от людей)

🎯 3. RLAIF (обучение с обратной связью от других моделей)

🎯 4. Code-specific tuning

🧨 6. Фишки, которые делают современные LLM “сильными программистами”

⚙ 1. Анализ AST

🧩 2. Модульное моделирование

📚 3. Использование “программных паттернов”

🧠 4. Длинный контекст (до 2 млн токенов у Kimi)

🧁 8. Пример: как LLM улучшает код “до” и “после”

🎯 9. Главный вывод

🙌 Если статья была полезной