Максим Малахов
Хорошо подмечено про разрыв между генерацией кода и способностью вовремя заметить ошибку. На практике одного сильного ИИ-инструмента мало: нужна рабочая среда, которая хранит контекст проекта, помогает запускать и проверять результат и не заставляет новичка вручную собирать инфраструктуру.
Мы как раз развиваем такую среду — promto.ai. Поэтому видим проблему не только в качестве модели, но и в том, насколько целостно организован весь путь от идеи до работающего и проверяемого приложения. Пишу как участник команды продукта.
Так а зачем вам писать любой код, если нейронка это делает за вас?
Это вот люди пишут како же вайб код плохой) это угар просто. Видимо на Codex и Claude Code не хватает с денег на завтраки
главное ссылку не скидывайте, а то пойдут "тестить". Сломать можно все, что угодно. Если задаться целью уязвимости всегда найдутся
а в чем прикол то тогда использовать АИ для написания кода? Если все что пишет аи вы проверяете вручную? То нет никакого роста производительности
Если использовать локальные модели -- то, да конечно. Если быть в адеквате и использовать SOTA модели, то простейшими практиками работы с AI IDE можно избежать всех описанных проблем. АИ пишет код ЛУЧШЕ большинства разработчиков. Это факт, а пытаться придумать оправдания почему нужно продолжать использовать лопаты, когда есть эскаватор -- это все в пользу бедных. Продолжайте рассказывать про глупые ошибки. 90% нового кода будет написано АИ - это неизбежно.
С вашим майндсетов самое правильное идти учить 1С, и не потому что АИ с ним не справиться, а просто потому что побрезгует туда идти
Да, если называть аутсоросом Аи-агентов
Точно будут миллиардные компании с одним человеком в штате https://www.zdnet.com/article/first-1b-business-with-one-human-employee-will-happen-in-2026-says-anthropic-ceo/
Называть себя он может как угодно
Не по адресу
Я бы добавил ещё один критерий выбора инструмента: не только какая модель пишет код, но и есть ли вокруг неё полноценная рабочая среда. Для нормального вайб-кодинга нужны контекст проекта, запуск, отладка, управление файлами и понятная проверка результата — иначе пользователь быстро упирается в набор разрозненных сервисов.
Мы развиваем этот подход в promto.ai: стараемся собрать процесс создания продукта в одной среде. Пишу как участник команды, поэтому мнение заинтересованное, но на практике видим, что рабочая среда часто важнее очередной замены одной модели на другую.