Эволюция программирования: как изменился мой подход за год

Вспоминаю, как полтора года назад я только начинал полноценно внедрять нейросети в работу. Процесс был примитивным: отправлял промпт, получал блок кода, копировал в редактор.

Прорывом тогда стала Claude 3.5 Sonnet. Когда она вышла, это произвело фурор. Модель отлично следовала инструкциям и резко повысила качество анализа в моем трейдинг-проекте. На тот момент — пушка. Но ограничения были заметны: на больших кусках кода она начинала «тупить» и терять контекст.

Что мы имеем сейчас, спустя всего год?

Инструментарий вырос колоссально:
— Opus 4.5 — шикарен для сложных задач.
— Gemini 3 Pro — пишет код на высочайшем уровне.
— Sonnet 4.5 — держит планку качества.
— Плюс огромное количество дешевых моделей, которые уже догнали прошлогодних лидеров.

Я практически перестал писать код руками.
Моя роль трансформировалась: теперь я занимаюсь архитектурой. Я ставлю задачу, прошу предложить варианты реализации и контролирую процесс. Нейросеть пишет, я проверяю.

Парадокс, но за последние три месяца мой навык программирования вырос сильнее, чем при самостоятельной работе. Почему?
Потому что я вижу, как задачу решают разные модели. Одна проблема — четыре варианта решения. Это как иметь в штате четырех сеньоров, которые постоянно показывают тебе «best practices».

Взгляд в будущее

Ждем GPT-5.2, которая должна показать еще более сильные результаты. (Вроде сегодня выйдет) Прогноз простой: через год нейросети будут не просто писать функции, а реализовывать и обслуживать сложные приложения целиком. Самостоятельный деплой, тесты, проверка на ошибки, настройка Docker-ов — всё это уйдет к AI.

Порог входа в создание проектов сейчас низок как никогда. Раньше настройка среды и развертывание занимали часы. Теперь даже Git можно доверить нейросети (раньше я работал локально, теперь понял всю прелесть делегирования этого процесса).

Как сейчас учиться программированию?

Забудьте про курсы. Те деньги, которые вы хотели отдать за обучение, лучше потратить на подписки или API-токены.

Лучший способ обучения сегодня:
1. Делать свои пет-проекты (Pet projects).
2. Брать открытый код с GitHub и просить нейросеть объяснить, как и почему это так написано.
3. Постоянно пробовать разные модели и сравнивать их решения.

Vibe-coding (программирование в потоке с AI) развивает навыки быстрее любой теории. Если хотите научиться — просто начните делать это с нейросетями. Смотрите и изучайте подходы, переспрашивайте, уточняйте.