Ниже почти точная копия сообщения из канала в Telegram. Я, пользователь АШ под именем Ли Смолин,
- отказываюсь от ответственности за использование жаргонных выражений "кейс", "вайб", "кодинг", "фича", "бекграунд" и тому подобных.
- не разделяю восторг автора от "вайб"-программирования, хотя он пишет от первого лица "вайб"-программистов.
- не рекламирую указанный Telegram-канал.
Помните, как в древности (полгода назад) говорили: Anthropic - заточены под программирование, а OpenAI - для общих задач?
Скорее всего, даже внутри самой OpenAI тогда думали так же и транслировали это:
Мы тут делаем лучшие LLM, а Антропики ковыряются там че-то в программировании - ну пусть ковыряются, это просто один из кейсов применения моделей.
Но в какой-то момент всё перевернулось. Реальная гонка сместилась именно в сторону программирования. Claude Code задал стандарт, и OpenAI внезапно ощутили, как под ними зашатался трон. Вдруг оказалось, что программирование - это не "еще один кейс", а, пожалуй, самый главный кейс.
OpenAI в спешке пробуют запустить веб-клиент Codex (тот, что в браузере с подключением к Git-репо). Я тестировал - оказалось сырым и бесполезным для моих задач. Пытаются купить Windsurf. Потом выкатывают Codex CLI - и вот это уже совсем другой уровень. Сейчас я пользуюсь им наравне с Claude Code. Цена та же (20$ в месяц), но условия по лимитам - гораздо приятнее. Сейчас ситуация выглядит так: три гиганта (OpenAI, Anthropic, Google) дотируют свои тарифные планы и стремительно улучшают агентское взаимодействие своих CLI утилит, чтобы посадить всех именно на свою допаминовую иглу вайб-кодинга, Cursor глотает пыль где-то сзади. Google сжигает меньше всего денег за счет своих TPU, скорее всего.
Почему именно программирование?
Потому что это лучший способ прямо сейчас менять реальность и ускорять прогресс.
Когда LLM или агент пишет код - мультипликатор пользы в разы выше, чем у генерации любого другого текста.
Что может сделать человек, владеющий ChatGPT, Claude Desktop или Sora? Создать презентацию, сгенерировать картинку, написать бизнес-план или письмо. Результаты деятельности - всё это тоже "продукты", но самого нижнего уровня. Фастфуд AI-эры. Джедаи первого уровня работают именно так.
А вот создание инструмента (SaaS, например) с помощью "вайб-кодинга" - это уже мастерство более высокого порядка. Человек пользуется
Claude Code / Cursor (мета-продукт) ->
чтобы создать свой продукт, который ->
помогает другим пользователям (и агентам) эффективнее решать свои задачи (производить продукты базового уровня). Это второй уровень.
А есть ли уровень повыше?
Есть. Это создание инструментов для создания инструментов.
Здесь мы говорим про авторов Claude Code, Cursor, Lovable, Bolt, Base44, Replit, v0 и сотен других, не таких распиаренных и более нишевых решений - про джедаев третьего уровня, которые строят мета-продукты (используя мета-продукты - а вы как думали, чем пользуются авторы Claude Code, когда пишут новую фичу в Claude Code?)
Достаточно открыть Reddit и почитать восторженные, а сразу следом - ругательные и отчаянные посты про Cursor или Claude Code. Так не пишут посты про ещё один инструмент из арсенала работника. Там настоящая движуха, в которую вливаются внимание пользователей и деньги. (То, что прямо сейчас они сжигают миллионы в топке GPU - лишь побочный и временный эффект.)
Итого
- Первый уровень: использование AI как "фастфуда" - тексты, картинки, презентации, использование Comet и AI бизнес-ассистентов.
- Второй уровень: создание собственных продуктов и инструментов при помощи кодинга.
- Третий уровень: создание экосистем и мета-инструментов, которые позволяют другим творить и строить своё.
Хочу отметить, что первые два уровня доступны сейчас любому человеку, даже если до этого никогда не программировал - я вижу немало примеров как люди (не программисты) вайбкодят реальные, полезные продукты - да, приходится потеть и стресса много, но зато они проходят свой пусть быстро - а вот попасть на третий уровень без хорошего бекграунда в CS и разработке будет проблематично.
Комментарии
ИИ - хороший инструмент в умелых руках. Это как писать программу в отличной IDE или в блокноте.
Ха-ха-ха.
Я вообще-то - 60 лет программирую.
И последние лет 30 занимаюсь сопровождением,модернизацией, перелицовкой, расшифровкой, защитой и прочим - чужих программ.
Дайте мне систему из миллиона операторов и попросите исправить ошибку.
И я за конечное время это сделаю, попутно представив себе модель системы, её связи и потоки.
Потом исправлю 1 оператор (их и пять может быть), и ошибка будет исправлена.
ИИ сможет сделать это?
Что касается кодирования алгоритмов, то у меня столько готовых заготовок, что я всегда найду их, вставлю и модифицирую.
Программист не программы пишет, а задачи решает.
Собственно, код там занимает малую часть и никого не волнует.
Не сейчас, так завтра, ИИ сделает работу лучше вас.
Сам программирую 30 лет. Возможности ИИ по анализу кода меня поразили. Заметьте, я не говорю о кодогенерации - ИИ давно пишет код хорошо.
Это невозможно.
ИИ не сможет построить модель сложной системы, только изучая её код.
Время тут не при чем.
У человека по-другому мозги устроены.
ИИ не пишет код хорошо.
Он компилирует куски чужого кода.
И он не способен правильно построить процесс отладки.
Он должен сразу писать правильно.
Всё верно. Буквально недавно решил глянуть на то, что сумеет дипсик в одной проге по сишарпу\xml. Да, на первый взгляд всё красиво, но чем больше ему скармливаешь ошибок, тем больше он начинает выдавать херню и общеответы. Может это мой частный случай, но всё же.
Любая программа сначала полна ошибок.
Но программист умеет их найти и обезвредить да при этом ещё программу переписать.
При этом растет его опыт.
ИИ вряд ли учится на своих ошибках.
Так в том и дело что человек не разбирающийся в программировании заказав код у ИИ не разберется почему код не работает. Я пробовал как то у ИИ написать программку с одной утилитой на питоне, разумеется она не заработала и нейросеть ошибки в ней не "замечала" в отличии от меня.
Гы! Питон! Я недавно дипсика попросил сделать скрипт балансировки двух каналов интернет у домашнего микротика. Сделал несколько итераций, с указанием ошибок, просто читая код, поржал, и решил попробовать квин. Тот намного бодрее стартовал, не делая глупых ошибок, но все равно результат отрицательный, поскольку через 3-4 итерации забывал контекст уточнений и лепил те же ошибки.
Такое ощущение, что ИИ сейчас похож на школьника, который вызубрил тему, но не может нормально решить ни одной задачки.
Всё потому, что не организована петля обратной связи. Попробуйте настройить MCP-сервер с индексацией кодовой базы и возможностью запускать код для ИИ и попросите обложить код тестами, чтобы соблюдались основные инварианты. Понятно, что сообщать на формальном языке, что код, который вы получили на первой итерации общения с ним, неверный - это медленно и содержит привносимый вами шум.
Вайбкодить тоже надо уметь. Это точно такой же инструмент, как IDE. В умелых руках - удобство, в кривых - одно мучение.
Надо декомпозировать задачи.
Сначала создается план действий. Он прорабатывается в деталях, вносятся изменения и уточнения.
Потом генерируется программный код. Поэтапно.
Потом создаются тесты.
Потом прогоняются тесты и корректируется код.
Потом код оптимизируется.
При необходимости добавляются комментарии, создается документация (на разных языках).
И так по кругу в несколько итераций.
Каждый новый проход считывает все предыдущие шаги в контекст и дорабатывает код с учетом уже проделанной работы.
Все это все делается в полуавтоматическом режиме. Процессом управляет человек, а буковки пишет ИИ.
Стесняюсь спросить, а буковки, которые ИИ пишет, человек потом читает? Если да, и по уму читает, то этот ваш многостадийный процесс получается много длинее, чем просто хорошо подумать естественным ИИ и написать руками!
Конечно, читает. Причем ещё выделяет фрагменты и говорит их переписать, а иногда переписывает ручками.
Процесс получается быстрее просто потому, что много буков самому набивать не надо. Но думать надо в любом случае.
Вы же не думаете, что прям так сырой вайбкод кто-то в прод выкладывает?
Нет, конечно, это просто умная печатная машинка.
ИИ разучит людей думать.
Легкий код, легкая пища, можно не напрягаться.
А без напряжения мышцы дрябнут, а в невесомости вообще смерть через 3 недели (для всех, кроме американских астронавтов).
Школьники (пока не все) домашние задания поручают делать ИИ.
Они не только не умеют в уме считать, но скоро потеряют способность вообще чему-нибудь учиться.
Да ну, это всё старческое брюзжание.
Мне в таких случаях вспоминается Платон. Жил 2500 лет назад.
Ругал тогдашнюю молодежь. Они, говорил, совсем отупеют. Все записывают на свои пергаменты! То ли дело мы! Мы наизусть помнили Иллиаду (16 тыс. строк). Нам не нужны были никакие записи, мы всё передавали из уст в уста и заучивали соти эпосов наизусть. А они без своих записей и 1000 строк запомнить уже не в состоянии.
Прошло 2500 лет, люди освоили планету, создали Интернет, разработали ИИ, полетели в космос, и что мы видим:
"Они не только не умеют в уме считать, но скоро потеряют способность вообще чему-нибудь учиться."
Разумеется, родители этому препятствуют.
Умные не дают детям ни смартфонов, ни компьютеров.
Что касается Платона, то у него показатель экспоненты был в районе -1000.
Сейчас она перешла в область положительных показателей, которые быстро растут.
Я считал мои курсовые проекты ещё на логарифмической линейке (вполне хватало.)
А сейчас копируют задание ИИ, а потом вставляют результат.
Для нас действует не относительное сравнение с предыдущими поколениями, а абсолютная шкала экспоненциальной деградации человечества.
Я лучше сделал, подключил GigaCode к Pycharm.
Это уже устарело.
Попробуйте Blackbox, Claude Code, Cursor, Lovable, Bolt, Base64, Replit или v0.
Будите приятно удивлены.
Даже слов таких не знаю.
Живут же люди.
А тут - лаптем щи хлебаем...
Вам бы поинтересоваться темой.
Попробуй сначала.
То же самое говорили о способности компьютера обыграть человека в шахматы (там не все так просто, как кажется непосвященным на первый взгляд, потому как количество вариантов с количеством просчитываемых ходов растет по экспоненте), Потом говорили: "ну ладно шахматы, а вот в Го - точно не обыграет".
Дело не в том. Шахматы, го, любая компьютерная игра, даже экономическое планирование — это задачи с формализованным результатом.
Устранение ошибки в компьютерной программе — это изменение программы так, чтобы она делала то, что должна, а не то, что делает. При этом для большинства программ то, что она должна делать описано только текстом самой программы.
Чтобы ИИ мог программировать, он должен уметь задавать уточняющие вопросы.
ИИ не умеет играть в шахматы.
То, что нам выдают за игру ИИ - те же самые переборные алгоритмы с ограничением на глубину перебора, но в качестве таблиц там используются НС.
Почитайте книгу М.Донского про работу шахматной программы.
Алгоритмы глубокого обучения в шахматах бессильны.
Справедливости ради - дипсик задает уточняующие вопросы и предлагает "примеры" таких вопросов, чтобы выдать больше информации по уточнению.
И я даже знаю список этих вопросов.
1) Какой будет первый оператор?
2) Какой будет второй оператор
---------------------------------------------------
N) Какой будет энный оператор?
Несогласен! :)
Все зависит от того, кто, как, и что спрашивает у ИИ. Вы привели пример "глупого кодера" который не знает как написать кусок кода, но примерно видит "какой должен получиться ответ, когда такому коду скормят тест".
А я говорю про ситуацию, когда с ИИ идет именно разработка структуры приложения, и потом в этой структуре уже делается код. Тогда сам ИИ тебе накидает целую панаму различных "уточняющих" вопросов, типа "нужно тебе это или нет".
Попробуйте писать "сверху" а не "снизу" с решения отдельной взятой задачи оператора... или блока кода..
Дело в том, что ИИ опирается на правильные знания, которые в него заложены при обучении.
Если он в процессе решения задачи сделает промежуточные выводы, то откуда он знает - правильные это знания или нет?
Учитель ушел домой, а дальше что делать?
Спросит у вас.
Он же не для себя задачу решает.
Кстати, им удобно пользоваться, когда гадо с кем-то обсудить вопрос. Он расскажит о возможных вариантах. Опишит плюсы и минусы. Даст свои рекомендации. Его можно использовать как эксперта, чтобы получить "второе мнение" по какому-либо вопросу.
Ну и как справочник, он гораздо удобней обычного поисковика. Считай, что в него сразу загружены все книги по программировпнию и реальные примеры кода за 10 лет.
Чаще всего людям приходится одни и те же ьиповые задачи в своих программах. Именно это он и ускоряет.
Вообще, ИИ хорош, как подтаскиватель патронов. А стрелять вы, конечно, должны сами. Он просто ассисент.
Как поисковик - да.
Но меня вполне устраивают существующие.
Алиса, вроде, тоже мозгами шевелит.
Алиса на порядок тупее ИИ-агента. У неё нет контекста.
А мне плевать.
У меня есть контекст.
Но я и Алису выключил.
Она начинает телевизор комментировать.
Ищу старомодно.
Дайте мне ваш код на десятки-сотни тысяч строк и 10 минут, получите подробную документацию по ЕСПД, к примеру, по ГОСТ 19.402 "Описание программы". Человеку на это потребовалось неделя минимум. А хотите добавить новый функционал -- потратите месяц. С этой штукой справитесь за день.
Вам в это сложно поверить. Просто вы отстали. Догоняйте.
Как утилита - да, полезно.
Вроде программы для получения перекрестных ссылок.
Но делов том, что все эти классы у меня в голове должны сидеть в период отладки и сопровождения.
А не на распечатке у ИИ.
Попробуйте банальный Qwen-coder (cli утилита). Запустите её в корне вашего проекта и поспрашивайте, поговорите, попросите найти баги и опечатки. Да, это утилита, но ранее таких утилит не было.
Я много лет перед коммитом просматриваю в гите конкретные строки, чтобы выделить атомарный коммит и составить хорошее описание. Эта утлилита (даже локально развёрнутая) с этим справляется на УРА. Реально попробуйте. Я, как программист, в светлом ах..е.
Описание кода, вообще, пишет на ура. Быстрее и качественнее человека получается. Причем даже таблицы делает, схемы простые рисует.
Я теперь склоняюсь к мысли, что документацию на код можно не делать. Её в любой момент может любой человек создать с помощью ИИ, если у него есть исходники.
А я никогда и не делал никакой документации.
Её никто не читает.
И блок-схемы никогда не чертил.
У меня своя система комментариев, которая позволяет и через 20 лет легко чинить программу.
Вообще комментирую любую правку программы.
Можете дать ссылку на какую-нибудь Вашу программу с открытыми исходниками?
И как его заставить их задавать?
Я бы начал с определений:
Круг - геометрическая фигура, ограниченная точками, расстояние от которых до заданной точки, называемой центром круга, не превышает заданного неотрицательного числа. Если вы добавите "углы" как у квадрата - то часть точек будут противоречить этому правилу.
Квадрат - правильный четырёхугольник, то есть плоский четырёхугольник, у которого все углы и все стороны равны.
Соответственно вы 4 раза нарушаете одним правилом, другое. Сомневаюсь, что вы сами справитесь с такой задачей. На что вам и указал ИИ, о математической несовместимости. Либо меняйте условия, либо добавляйте больше описания. Из простых определений - задача нерешаема. Если добавите условия, например укажете на трехмерность, тогда ИИ точно совместит их как цилиндр в проекции с диаметром равным стороне квадрата, еще и треугольник туда добавит, если попросите.
Любой программист-человек как раз начал бы уточнять, что имеется в виду. Этот электронный чурбан вместо этого сделал полдюжины допущений и выдал результат.
Я бы не сказал что любой, есть душнилы, которые не будут делать больше чем им предложили информации... (помните рекламу - "сколько вешать в граммах...") вы идеализируете людей :) А в некоторых случаях - люди могут еще и приврать))
Согласен, что таких привирающих душнил ИИ вполне может заменить. Но я не хотел бы себе такого подмастерья, проще самому написать.
Он умеет. А почему нет?
Если он умеет задавать вопросы и делать выводы, то его уже можно ставить работать следователем.
Он именно это и делает в процессе создания кода.
Причем ответы он может искать как самостоятельно (спрашивать другие модели), так и у человека.
А, вообще, сейчас все работают над AGI. Там ИИ сам себя будет обучать и сам себе ставить задачи по улучшению. Обратная связь и оценка результатов будет производится силами самого ИИ.
Вы заблуждаетесь буквально в каждом утверждении.
То, о чем я говорю - это не наука, а искусство.
Большинство программистов тоже не умеет это делать.
Мне интересно, а вы пробывали вайбкодинг?
Нет, но я знаю, что заказчик в начале работы сам не знает чего хочет.
Понимание происходит по мере реализации нулевой версии проекта, и ведущим здесь является программист (точнее, разработчик, раньше это было одно и то же лицо).
Вайбкодинг - это гигантский шаг человечества в неправильном направлении.
Кодинг и программирование - разные вещи.
Вайб - именно кодинг. Набор текста.
Программирование - это про алгоритмы, паттерны программирования, методики разработки, практики и пр.
Попробуйте. Это новый опыт. Такое впечатление, что ты работаешь старшим разработчиком, а тебе в помощники дали студента, чтобы он код набивал. Разумеется, за ним нужен глаз да глаз, а то он такого наворотить может. Не понимает же ни хрена. :)
Страницы