Интеллектуальный тренажёрный зал
Представьте: понедельник, вам прилетает сложная задача - реализовать новый модуль динамического ценообразования для интернет-магазина. Дедлайн - среда, чтобы в четверг фичу можно было раскатать, ведь будет распродажа «Черная пятница». Раньше это была бы неделя работы. Но вы, вооружившись AI-агентом, решаете задачу за три часа. Код элегантен, автотесты проходят. Пускай тестировщики перепроверят и можно деплоить. Вы чувствуете себя супергероем.
Мы все так делаем. Используем Claude Code, GitHub Copilot, Cursor. Это стало такой же нормой, как современные IDE с продвинутой навигацией, отладкой и рефакторингом. Зачем тратить часы на рутину, если машина может сделать это за минуты? По оценкам, до 80% разработчиков регулярно используют ИИ, и продуктивность, кажется, взлетела до небес.
И вот наступает «Черная пятница». Нагрузка на сайт растет, и в 10:00 утра система падает. Падает именно ваш новый модуль. Логи забиты ошибками тайм-аута базы данных. Вы смотрите на код, который «написали» в понедельник, и холодный пот прошибает вас. Сгенерированный ИИ элегантный запрос на самом деле скрывает неэффективные джойны, которые при высокой нагрузке создают тысячи медленных запросов. Вы видите что не так, но не можете быстро понять почему и как это исправить.
Это именно то, что происходит в мире разработки прямо сейчас, пусть и не всегда так драматично.
В этот момент эйфория от скорости сменяется паникой от непонимания кода. Недавнее исследование от METR показало, что опытные разработчики, работающие над сложными задачами, при использовании ИИ работают на 19% медленнее, потому что тратят больше времени на проверку и исправление такого «черного ящика». А другие исследования подтверждают, что до 40% кода, сгенерированного ИИ, содержит уязвимости или проблемы с качеством.
Получается, ИИ помог вам сдать фичу за полдня, а теперь из-за него компания теряет тысячи долларов в минуту, а вы не знаете, что делать? Да, и это новая большая проблема в мире разработки. Данный тип проблемы называется когнитивная атрофия - утрата фундаментальных и прикладных навыков из-за чрезмерной зависимости от автоматизации. Как мышцы атрофируются без физической нагрузки, так и способность к глубокому анализу и решению проблем атрофируется, если вы только «промптите», а не тщательно думаете.
На самом деле эта проблема не нова. Ровно с такими же проблемами столкнулись рабочие в 20 веке, когда их ручной труд массово начали заменять машины. Тела, привыкшие к нагрузкам, стали терять тонус. И тогда человечество изобрело ответ - тренажерные залы. Люди начали ходить туда, чтобы целенаправленно нагружать мышцы, которые больше не использовались в повседневной работе.
Как разработчикам адаптироваться?
Решение - создать для себя (или купить абонемент в) «интеллектуальный тренажерный зал». Это целенаправленная и регулярная практика фундаментальных концепций и прикладных технологий. Вот что может быть в вашей «тренировочной программе»:
* Изучение алгоритмов и структур данных. Основа для оценки производительности любого кода, в том числе сгенерированного ИИ.
* Глубокое понимание моделей управления памятью и параллелизма. Это ключ к реализации сложных и производительных фич в высоконагруженных системах.
* Освоение принципов системного дизайна и архитектуры. ИИ может написать отдельный компонент, но может не справиться с проектированием всей системы. Это навык, который позволяет вам видеть картину в целом.
* Работа с языками, которые заставляют думать. Такие языки как Rust или Zig, с их строгими правилами работы с памятью и конкурентностью, сами по себе являются отличным тренажером.
* Изучение смежных направлений, таких как безопасность и DevOps. Понимание того, как ваш код будет развертываться, работать и защищаться в реальном мире, - это критически важный контекст, который ИИ не может предоставить.
Я уверен, что на рынке скоро начнут появляться такие тренажёрные залы для программистов. А вы бы целенаправленно пользовались ими?
🔥- да
👍 - надо подумать
😐 - нет
И давайте обсудим в комментариях 🙂
#ai #cognitive_atrophy #devgym
Представьте: понедельник, вам прилетает сложная задача - реализовать новый модуль динамического ценообразования для интернет-магазина. Дедлайн - среда, чтобы в четверг фичу можно было раскатать, ведь будет распродажа «Черная пятница». Раньше это была бы неделя работы. Но вы, вооружившись AI-агентом, решаете задачу за три часа. Код элегантен, автотесты проходят. Пускай тестировщики перепроверят и можно деплоить. Вы чувствуете себя супергероем.
Мы все так делаем. Используем Claude Code, GitHub Copilot, Cursor. Это стало такой же нормой, как современные IDE с продвинутой навигацией, отладкой и рефакторингом. Зачем тратить часы на рутину, если машина может сделать это за минуты? По оценкам, до 80% разработчиков регулярно используют ИИ, и продуктивность, кажется, взлетела до небес.
И вот наступает «Черная пятница». Нагрузка на сайт растет, и в 10:00 утра система падает. Падает именно ваш новый модуль. Логи забиты ошибками тайм-аута базы данных. Вы смотрите на код, который «написали» в понедельник, и холодный пот прошибает вас. Сгенерированный ИИ элегантный запрос на самом деле скрывает неэффективные джойны, которые при высокой нагрузке создают тысячи медленных запросов. Вы видите что не так, но не можете быстро понять почему и как это исправить.
Это именно то, что происходит в мире разработки прямо сейчас, пусть и не всегда так драматично.
В этот момент эйфория от скорости сменяется паникой от непонимания кода. Недавнее исследование от METR показало, что опытные разработчики, работающие над сложными задачами, при использовании ИИ работают на 19% медленнее, потому что тратят больше времени на проверку и исправление такого «черного ящика». А другие исследования подтверждают, что до 40% кода, сгенерированного ИИ, содержит уязвимости или проблемы с качеством.
Получается, ИИ помог вам сдать фичу за полдня, а теперь из-за него компания теряет тысячи долларов в минуту, а вы не знаете, что делать? Да, и это новая большая проблема в мире разработки. Данный тип проблемы называется когнитивная атрофия - утрата фундаментальных и прикладных навыков из-за чрезмерной зависимости от автоматизации. Как мышцы атрофируются без физической нагрузки, так и способность к глубокому анализу и решению проблем атрофируется, если вы только «промптите», а не тщательно думаете.
На самом деле эта проблема не нова. Ровно с такими же проблемами столкнулись рабочие в 20 веке, когда их ручной труд массово начали заменять машины. Тела, привыкшие к нагрузкам, стали терять тонус. И тогда человечество изобрело ответ - тренажерные залы. Люди начали ходить туда, чтобы целенаправленно нагружать мышцы, которые больше не использовались в повседневной работе.
Как разработчикам адаптироваться?
Решение - создать для себя (или купить абонемент в) «интеллектуальный тренажерный зал». Это целенаправленная и регулярная практика фундаментальных концепций и прикладных технологий. Вот что может быть в вашей «тренировочной программе»:
* Изучение алгоритмов и структур данных. Основа для оценки производительности любого кода, в том числе сгенерированного ИИ.
* Глубокое понимание моделей управления памятью и параллелизма. Это ключ к реализации сложных и производительных фич в высоконагруженных системах.
* Освоение принципов системного дизайна и архитектуры. ИИ может написать отдельный компонент, но может не справиться с проектированием всей системы. Это навык, который позволяет вам видеть картину в целом.
* Работа с языками, которые заставляют думать. Такие языки как Rust или Zig, с их строгими правилами работы с памятью и конкурентностью, сами по себе являются отличным тренажером.
* Изучение смежных направлений, таких как безопасность и DevOps. Понимание того, как ваш код будет развертываться, работать и защищаться в реальном мире, - это критически важный контекст, который ИИ не может предоставить.
Я уверен, что на рынке скоро начнут появляться такие тренажёрные залы для программистов. А вы бы целенаправленно пользовались ими?
🔥- да
👍 - надо подумать
😐 - нет
И давайте обсудим в комментариях 🙂
#ai #cognitive_atrophy #devgym
🔥19👍4😐3❤1