Почему ИИ-чаты лишают работы программистов?
В данной статье, я попробую рассмотреть сценарий использования AI (они же LLM) в работе. Найти то место, где для LLM самое место (имхо).
Большие (бизнес) задачи декомпозируются на более маленькие, маленькую задачу ставит тот кто понимает большую
Возьмем бизнесовую задачу как верхнеуровневую точку старта, спускаемся ниже.
Обычный (рациональный) процесс для разработчика, с использованием генеративных инструментов (ориентируемся на middle/middle+):
Бизнес придумал что-то что нужно запилить в продукте и заработать больше денег. Поставили задачу аналитику, тот понимая как устроен продукт, система в целом, думает куда прикрутить это, где реализовать.
Сформировав видение как задачу встроить в систему, идет к разработчику и обсуждает возможность реализации задачи в том виде, в котором задача презентуется. После некого диалога, коллеги приходят к решению как это будет сделано, соглашение есть, контракты описаны и начинается разработка.
Описанный этап со стороны разработчика, пока еще, чаще всего остается неизменным при наличии AI помощника или его отсутствии.
Далее разработка:
1) Best practices ?
Да вот тут можно поговорить с LLM и получить некоторую информацию и… провалидировав самому, понять, подходит решение или нет. Если нет то переформулировать вопрос для LLM, дополнить его, расширить или уточнить и задать снова. Далее снова валидация ответа.
2) Ревью приложения:
смотрим(вспоминаем) из чего состоит, структуру, интеграции, api, бизнес слой, находим место где предметно фича будет "располагаться".
3) Из пункта 2 уже довольно четко ясен "алгоритм", который мы хотим описать в коде, вот тут как раз это и можно/стоит делегировать LLM.
4) Ревью полученного кода, комментарии, правки, отладка и тестирование, коммит, пуш, пулл реквест.
На мой взгляд это и есть пример осознанного подхода, в котором вы отдаете на реализацию типовую задачу, которую:
- уже делали раньше, - можете проверить что на экране то что вы хотели ❕
Почему не отдать задачу LLM целиком?
Что бы это сделать нужно очень четко ее сформулировать, а это чисто "человеческое". Уже здесь возникают трудности… вспомните свои грумминги с командой? сколько там вопросов, споров, уточнений и это нормально. Все потому что Вам не все равно что делаете и как. LLM абсолютно все равно, у нее нет даже цели говорить Вам "правду".
Чего не делает AI:
- Не выясняет, что бизнес на самом деле хотел. - Не несёт ответственность за результат - Не понимает легаси-контекст компании - Не спорит с кривыми требованиями - Не выбирает компромиссы
Что делает AI:
- Очень быстро делает типовые куски работы - Проводит качественное ревью (особенно если травить модели друг на друга) - Пишет тесты
Отсюда я скорее резюмирую следующее:
AI помощники, по настоящему, сейчас помогают выполнять тривиальные задачи, вместо рутинной работы руками.
Проблема не в том, что ChatGPT или Claude Code стал программистом, а в том, что часть программистов работала как медленный генератор типовых решений, рассказывая на дейликах что пилят очередной CRUD сервис на 2 сущности две недели…
Почему AI лишает работы прграммистов? ни почему! Они не лишают работы, но говорить об этом сейчас как будто тоже самое что "идти против шерсти", как встать против тренда который просто из каждого утюга.
Вопросы взаимодействия с AI на этом не заканчиваются, но об этом в следующих постах моего канала