Ещё раз хороним программирование. Земля пухом С каждым выходом нового AI-агента или какой-нибудь софтины, которая сама пишет код, программирование хоронят. Фаундер очередного AI-агента пишет твитттер-тред с его возможностями. Подобные твиттер-треды, которые являются ни чем иным, как рекламой, берут на виллы разные предприниматели, менеджеры, AI-инфоцыгане, да и просто зеваки. «Это очередной прорыв, скоро программисты точно будут не нужны», — говорят они. Этот пост — попытка ответить на вопрос, а что AI-агенты, AI Code Editor’ы и другие программы для написания кода могут прямо сейчас: 0. Обратите внимание. Демонстрация подобного софта в подавляющем большинстве случаев — написание чего-то с нуля. Так было и на последнем DevDay OpenAI, где AI писал софт для управления дроном, который запустили прямо в зал со зрителями. Но написания кода с нуля — немного искусственная задача. Работа программиста в 99.9% — ковырять существующий проект из нескольких десятков/сотен тысяч строк кода. Программист удаляет или рефакторит существующие куски, а также дописывает что-то новое. А почему демонстрация происходит на новом проекте? Максимальный эффективный контекст большой языковой модели на данный момент — 64k токенов. Если мы, скажем, грубо, что в одной строке кода — 5 токенов, то 64k токенов — это проект на 12 000 строк. Это немного. В больших корпоратах даже шаблон нового репозитория может быть больше. Производители агентов идут на ухищрения, сводя большие репозитории к нескольким тысячам строк кода, как это и делает кожаный программист. Это помогает, но без большого контекста в LLM, задача дописывания кода в большой репозиторий решается так себе. 1. Естественно, есть бенчмарк, который оценивает работу AI на больших репозиториях, SWE-bench. В SWE-bench входят 2300 реальных багов из 12 больших оупенсорсных репозиториев, написанных на Python. Как только этот бенчмарк появился год назад, лучшая модель закрывала 3% багов. Последний результат — 43% от AI-редактора кода Aide. 43% — мощно! Но есть «но». В обучающей выборке моделей точно были все эти 12 больших оупенсорсных репозиториев. Модели знают о них очень много, даже специальную служебную информацию, например, хэши коммитов. 2. Есть видео Димы Рожкова, где он тестирует 6 AI-тулзов с небольшой задачей, где надо сходить в несколько API и сохранить данные. Дима в конце приходит к выводу, что непонятен конечный пользователь этих тулзов. Они до сих пор требуют много экспертизы и действий. Человек, не знакомый с написанием кода, просто не сможет воспользоваться этими инструментами. А программисту легче будет написать всё самому, так как агенты до сих пор требуют много времени. Вот твиттер-тред о написании обычного бэкенда с нуля инструментом Cursor Composer, изначальный промпт там аж в 250 строк — иногда легче написать код, чем такой запрос. Вывод такой: пока это сырые инструменты. Но! Они уже могут помогать в чём-то. Нужно пробовать искать личные сценарии использования. Процент помощи вырастет, и тулы будут становиться всё полезнее. И AI точно заменит кожаного программиста, но когда — непонятно. До этого момента мы будем существовать в парадигме «менеджера» LLMок. Так что, с одной стороны, те кто кричат, что программирование — всё, лукавят. Ну а с другой стороны, те, кто полностью отказываются от работы с AI, мол, я всё буду по старинке делать, похожи на неолуддитов. Пост помог подготовить Игорь Котенков, автор лучшего, на мой взгляд, тг-канала про AI, Сиолошная. Моя искренняя рекомендация подписаться.