Модное явление вайб-кодинг — это когда ты инженер, который пишет код не сам, а с помощью запросов к AI-моделям
Хронология для тех, кто не кодит:
3 года назад вышел ChatGPT — программисты смогли генерировать код и исправлять ошибки
2 года назад появился редактор кода со встроенным AI Cursor — стало возможно переписывать код и задавать вопросы прямо внутри открытого проекта
Спустя полгода вышел v0 от Vercel — он генерирует дизайн UI для приложения
Ещё спустя полгода появился Bolt, который генерирует приложения целиком
Я 8 лет писал код, но в последние 1,5 года стал ближе к продакт менеджменту. Поэтому мне стало интересно посмотреть на новое явление с двух сторон — как разработчик и предприниматель
Итак, попробуем полностью сгенерировать приложение через AI
ПРОБЛЕМА
У меня есть закрытый чат для обмена валюты. Чтобы не было обмана, я завёл правило о поручительстве:
если добавляешь кого-то в группу и приглашённый тобой пропадёт с чужими деньгами, то ты возвращаешь деньги за него
Сначала там были только мои знакомые, но позже набралось почти 50 человек и появилась необходимость отслеживать цепочки приглашений
ЗАДАЧА
Разработать простейшую админку. В приложении должны быть три вида отображений: в виде таблицы, в виде блок-схемы и карточка отдельного участника. Содержимое приложения должно быть видно только членам группы
РЕАЛИЗАЦИЯ
Я взял AI-генератор Bolt и он справился на удивление хорошо. Вот изначальный промпт:
I have a group chat in Telegram where every user can be invited only by somebody already a member. Write an application that visualizes chains of invited members. It should take users from Supabase database, and every user object has a property with the id of user who invited him. The application should support switching between different views: - table; - tree diagram; - details of a user
Спустя пару минут была написана большая часть кода на React 👩💻 Причём Bolt сам предложил подключить Supabase и создал там таблицу с данными пользователей
Для исправления ошибок и доработки я сделал ещё 5 запросов в чате сбоку. Фактически я сделал описанное приложение с нуля до релиза за 3-4 часа на бесплатном тарифе
ВЫВОДЫ
1️⃣ Bolt стал намного лучше с тех пор, как я попробовал его впервые (икс-тред, который я написал тогда). Единственный серьёзный минус — зависает в Safari, используйте Chrome 👩💻
2️⃣ Bolt уже полностью подходит для создания несложных приложений и утилит: дашбордов, админок, игр, MVP
3️⃣ Если у вас есть идея приложения и вам неважен дизайн — попробуйте сформулировать её в виде задачи и дать Bolt. Скорее всего, через пару часов получите что вам нужно
Главный вопрос — заменит ли AI разработчиков?
Не думаю, ведь разработка давно уже не про написание кода, а про поиск решений и комбинацию готовых инструментов. В этом смысле для программистов ничего не изменилось, а вот людям с продуктовым мышлением стало значительно легче, дешевле и быстрее итерировать гипотезы
Однако, золотой век программистов и так уйдёт лет за пять. Даже если ИИ не изменит ситуацию, то просто вырастут дети, которые начинали учить программирование в младших классах в нулевые
А вы как думаете?
Этот пост был впервые опубликован в моём телеграм-канале Где деньги, Палевич. Это производственный дневник о том, как заработать деньги в интернете я пилю свои микропродукты, инвестирую и строю IT-агентство нового типа. Поддержите подпиской и лайком, если вам понравился этот пост
Если пойти дальше MVP то вы столкнетесь в "проблемой 70%"
Инструменты вроде болт позволяют волшебно быстро сделать первые 70%, потом у вас начнет что-то отваливаться, багфиксы в 1 месте будут ломать 3 других и без знания как оно работает под капотом вы застопоритесь
По крайней мере такой опыт команд что я знаю на март 2025
В руках опытного разработчика ИИ может пойти дальше этих 70%, но он не будет работать от начала до конца в Bolt или аналогах, а с какого-то этапа возьмет специализированную IDE с глубокой интеграцией ИИ и будет тщательно выстраивать архитектуру
Так
AILLM и продуктовую спеку за тебя уже напишет и она даже будет похожа на настоящую. Заменило это продактов?мне кажется по "ИИ построил приложение и оно работает" нельзя судить о проникновении ИИ в разработку. к сожалению, именно это и делают все авторы соответствующих статей, но тут нужно сделать скидку на то, что зачастую это не технические люди и о процессе разработки они мало что понимают.
был опыт проведения недавнего эксперимента - джуну и синьеру дали одинаковую задачу по построению небольшого сервиса. оба должны были использовать ИИ на свое усмотрение - промпты в чатгпт / курсор / копайлот и тд.
в итоге получилось два приложения. одно джуновского уровня, другое синьерского. и вот мне кажется что эта ситуация хорошо раскрывает положение ИИ в разработке - ИИ это инструмент, который помогает и ускоряет, но очень важно кто этим инструментом пользуется.
уйдет ли профессия разработчика? не думаю. станем ли мы меньше печатать - точно да. возможно будем управлять группами вот таких агентов и скорость разработки вырастет в разы. но и количество продуктов вырастет - каждый ковер будет к сети подключен, для каждого ковра нужно будет ПО.
здесь нужно не забывать о том, что образование поменяется. чем больше легкодоступной информации и ответа на любой вопрос - тем ниже мотивация что-то учить самостоятельно.
Когда я коснулся первый раз ИИ в разработке, это был только Copilot с дополнением строк. В целом, негусто, но уже полезно. ChatGPT тоже был, но меня не прельщало бегать между окнами и копипастить код, ровно по этой причине я не использовал особо и copilot chat.
Когда дошли руки до Cursor (к слову, из подобных решений имхо он лучший, пробовал еще windsurf, augment - они частенько порят горячку), то испытал такой же восторг как и автор поста. Накидав базовую структуру сервисов (в виде файлов) и с детальным промтами я смог накидать прототип телеграм-бота со скрапингом сайтов с нескольких ресурсов за несколько часов (в реале бы наверное просидел дня 3). Код для скрапинга нового сайта создавался буквально за несколько минут. Уже тогда я подумал, что джунам будет тяжеловато теперь вкатываться - ведь то, что я планировал сдать какому-нибудь джуну на аутсорс, я могу делать нейронкой за 20 баксов в месяц. Код все равно придется ревьюить, ну и ок.
Но после разрастания проекта ИИ как минимум в текущей реализации частенько начинает бредить. Иногда бред выглядит как результат недостаточной обученности модели (например, в тайпскрипте он выдает код, который не валидируется, либо линтер ругается, хотя опять же курсор умеет это фиксить), иногда бредит по причине того, что не принимает весь проект в контекст. А еще контекст может быть не только в проекте. Когда я попытался применить ИИ на рабочем большом проекте, там вообще начались удивительные пляски: ИИ-агент начал почему-то править вообще не связанные с задачей файлы, менять конфиги в docker-compose и тд.
Имхо, этот тренд немного похож на недавно популярную тенденцию везде пихать nocode-решения: это помогает забутстрапить что-то прикольное или накидать прототип, но с разрастанием контекста ИИ косячит сильнее.
Насчет работы программиста, ИИ будут совершенствоваться, само собой, и я бы рассматривал перспективы профессии как некоторую трансформацию - рутины можно избежать, рассматривая ИИ либо как умный гуглинг, либо как умную копипасту, и тогда по сути мы просто повышаем уровень абстракции, когда прогаешь не в терминах if-else, а на уровне промтов (очередной раз, подобно как пришли от перфокарт до какой-нибудь джавы). Ну и супервайзинг никто не отменял, ибо за косяки ИИ перед бизнесом или другими людьми кому-то все равно придется нести ответственность.
Я не очень понимаю каким образом LLM заменит программиста, скорее программисты использующие LLM станут больше чилить и меньше кодить, а свою котлету денег будут получать за то что смогут валидировать то что пишет LLM.
Оснавная причина по которой не заменят программистов НИКЕМ чисто социальная. Можно ли уволить LLM? Нет конечно, а следовательно любые косяки со сроками и формулировкой ТЗ уже становятсья косяками менеджеров , а менеджеры это не любят.
Вот вам интересный почти не выдуманный пример. Саппорт на боевой среде видит что сервер БД плохо справляется с нагрузкой, спрашивает локальную корпоративную LLM , в ответ получает скрипт , запускает его, часть баз стирается система перестает работать. Когда человека начинают спрашивать почему он сделал свою работу плохо , человек говорит что это все LLM виновато, на резонное замечание что мол надо понимать что пишет LLM, он резонно парирует - "а зачем вы даете корпоративный инструмент, за которым нужно все перепроверять?!". Зановес.
Эпилог. Люди просто начнут свои косяки сваливать на LLM.
Сегодня одного умного человека слушал. Тот сказал, что будет просто гораздо больше мелких компаний-стартапов, которые разрабатывают свои идеи. И на начальном этапе программысты не особо нужны будут. Но в дальнейшем, когда пойдет рост бизнеса, то полюбому нужны будут программисты которые будут оптимизировать код, дорабатывать, приспосабливать. Продакты в нюансах разбираться не будут. Типа при использовании AI и задач сразу больше станет, так как конкуренцию никто не отменял и все будут стремиться разрабатывать что-то уникальное.
Кажется это сильно обобщающий вопрос. Повлияет ли АИ на размер зарплат кодеров - да. Повлияет ли АИ на нагрузку и порядок действий кодеров - да. Окажет ли АИ существенное влияние на кол-во кодеров - черт его знает. Так вижу )
То ли не увидел, то ли в посте нету даже скриншота того что получилось. Насколько "неплохо" справился bolt? Реально ли потом дорабатывать получившийся код (о чем уже написали в комментариях выше)?
Мне кажется, многие упускают еще одну очень важную деталь, которая скрывается за быстрым и масштабным ростом и хайпом. Объём денег, которые сейчас вливаются во все проекты, просто настолько огромный, что непонятно, как и когда это сможет окупиться.
Можно просто посмотреть на https://cto.new/, который получил почти
$6M на seed-раунде. При этом они бесплатно дают пользоваться всеми топовыми модельками. Какая тут юнит-экономика я не очень понимаю. И ещё больше не понимаю, как это не понимают инвесторы.
Если подытожить: да, ИИ технически в будущем сможет заменить программиста. Но как только приток денег закончится, скорее всего закончится и развитие. А может быть, даже произойдёт откат. Когда за доступ к топовым моделям придётся платить пару тысяч долларов в месяц
Мы уже на пороге новой эры.
Вопрос только в том, что будет выгоднее бизнесу в long term:
Разработчик, который может работать вместе с ИИ или управлять , наставлять и контролировать тот самый ИИ на выполнение нужных задач.
Самостоятельный безнадзорный ИИ.
Прямо сейчас выгоднее первый вариант. Хотя, разработчикам пока что труднее с ним работать в том плане, что любой ИИ-шный код вызывает отторжение, но не в том плане, что он не соответствует каким-то высоким стандартам по написанию кода, а в том, что просто рука не поднимается редактировать код. Это как читать документацию по какому-то новому инструменту из раза в раз. Огромная нагрузка на мозг и люди начинают быстро выдыхаться и сгорать, либо полностью полагаться на ИИ или же использовать лайтовые варианты вроде Trae, где ты +- погружён в процесс и записываешь происходящее в свой головной context window.
Забавно, что многие комментарии фокусируются на существующих проблемах llm, хотя вопрос про будущее.
Конечно заменит. Уже в обозримом будущем профессия разработчика, которую мы знаем, радикально изменится. Еще немного и код руками будут писать либо маргиналы, либо для удовольствия. Ну ок, останется небольшой процент тех кто будет писать очень быстрый или другой очень специфичный код (на коболе)
на самом деле даже какого-то еще большого шага в ллм не обязательно. кучу сегодняшних проблем можно решить инструментарием поверх ллм. и даже этого будет достаточно чтобы оставить без работы половину сегодняшних разработчиков.
Так до релиза ChatGPT в ноябре 2022 года, Microsoft выпустили GitHub Copilot в июне 2021 года. Он конечно не AI, но додумывал иногда неплохо.
Тред полугодичной давности в этой теме воспринимается уже доисторическим.
Возможности сеток растут невероятно быстро. Какие там джуны…
А нет еще вайб-интерпретатора?
Типа как js/php (который интерптетируется во время запуска), но на базе LLM. Пишешь в свободной форме текст программы, а он ее в реалтайме выполняет.
Ну что то типа:
Думается вопрос в целом не верный. В системах где стоимость ошибки высокая - никто не доверит ai автономию при внесении изменений .
Однако круги по воде идут - в целом в средней команде среднего продукта подход к разработке уже изменился; Критерии к умениям программиста уже поменялись; Далее при росте качества моделей и удешевления инференса планка еще вырастет, и как заметили господа выше обычные формошлепы уже не нужны - ai заменил.
Интересно другое - насколько в принципе ужмется профессия и программист станет нишевой профессией (не просто отвалятся низкоквалифицированные широкопрофильные специалисты), ввиду того что приложения как таковы перестанут быть нужны в принципе, как это нам обещают сотрудники openai, намекающие что chatgpt и есть ОС, и модели вам сделают все что нужно, только не забудьте поделиться всеми данными)
Нужная тема, необходимо прояснять обязательно. Потому что столько искажений и манипуляций на фоне хайпа ИИ, столько иллюзий у людей в том, что можно обойтись без разработчиков. Спасибо автору что поднял такой вопрос. 👍
Конечно крутая технология - эти нейронные сети. Конечно гениальное решение очеловечить взаимодействие пользователя с такими инструментами. И вот уже кажется, что ты общаешься с реальным разумом.
То есть необходимо отметить что это крутой продукт и очень полезный. Слов из песни не выкинуть, так и тут - круто!
Но почему бы не взглянуть внутрь? Задаться мыслью - как это вообще устроено и работает? А, я понял, там понять же только технари могут, простите😁, lol.
В основе обучения нейронных сетей, включая архитектуры крупных языковых моделей (LLM), находится давно всем известный алгоритм обратного распространения ошибки:
«Впервые он был описан в 1960-е и почти 30 лет спустя его популяризировали Румельхарт, Хинтон и Уильямс в статье под названием «Learning representations by back-propagating errors».»
Сейчас конечно в связи с развитием очень много модификаций данного алгоритма и сочетаний с другими методами и инструментами.
Но пожалуй “back-propagating errors” это основа.
Почему ранее не реализовали такие инструменты? Есть ряд причин, например из очевидных:
Так же, сегодня снабжают ИИ всевозможными дополнительными сервисами , которые реализуют разные вычисления, по сути программа ходит по сети в какой-то микроcервис по API, например, получает вычисления, обрабатывает и в мягко-разжёванном человекочитаемом формате передает клиенту. Этого много в области продуктов с ИИ для конечного пользователя.
Только не понятно вот что. Почему это пытаются выдать за самостоятельно работающую единицу, которая, типа сама создаёт приложения?
Это как представлять что вот раньше лес валили двуручной пилой, вот появилась бензопила и она сама стала валит лес, а лесорубов уволили нахер и переквалифицировали в другие профессии.😁
Изменился инструмент, да он стал лучше, теперь искать(гуглить) гораздо удобнее и текста набирать гораздо меньше надо когда кодишь и писать монотонные партянки конфигов и доков не надо.
Это удобный инструмент, теперь не надо дергать двуручную пилу вдвоём - просто нажимай на газ бензопилы, она крутит цепь на шине, всё круто.
Огромное спасибо разработчикам ИИ. Они реально облегчали работу программистов, конечно же и другие профессии тоже кайфанули, но почему-то, в основном, хотят заменить разработчиков 😁
С теми возможностями, что нам сегодня показывают ИИ компаний, давно бы начали массово заменять профессии, где умственный труд присутствует в меньшей степени.
Ну ,и раз ИИ может заменить разработчиков, которые качают свой мозг каждый день (до кипения порой), то там где умственный труд задействован в меньшей степени и управлять можно по сети, вообще можно было бы исключить человека из процесса. Верно? Но этого же нет, я именно про массовость.
С тем хайпом и лоббированием, что сегодня вокруг ИИ уже давно бы начали что-то подобное делать. Но мы вроде пока массового не видим такого. Или да?😁
Предположим что не видим 😁, тогда как заменить специфичный интеллектуальный труд инструментом, который не может заменить даже не совсем интеллектуальный труд?
При этом инструмент необходимо дополнять новыми сервисами, поддерживать и т.д. Это могут делать только разработчики. Или нет?
Может я что-то упустил, буду рад если меня поправят, потому что иначе я заблуждаюсь и нахожусь в невежестве и опасности относительно будущего и значит мне стоит пересмотреть свои взгляды на данную область.