Завершує “трилогію” публікацій Тіма О’Рейлі про “вайб-кодінг“ та ШІ-асистоване програмування переклад статті "Takeaways from Coding with AI" про результати конференції AI Codecon.
В першій статті О’Рейлі поділився своїм баченням розвитку професії програміста.
В другій публікації він торкнувся більш глобальних тем - майбутнє програмування в цілому.
В цій статті Тім О’Рейлі вирішив поділитися найважливішими ідеями та власними роздумами за підсумками першої віртуальної конференції AI Codecon, яка пройшла під назвою "Coding with AI: The End of Software Development as We Know It".
Ось докладний розбір ключових ідей, полярних думок, а також практичних рекомендацій, які пролунали на заході.
1. Інновації, експерименти і нові підходи
Першим серед зіркових спікерів став Харпер Рід, відомий своєю нетривіальною креативністю та іронією щодо власного захоплення ШІ. У його виступі прозвучала справжня революція в підході до програмної розробки:
Харпер розпочав із простої ідеї, яку тут же "кидає" чат-моделі.
Далі модель ставить уточнюючі питання — бажано, у форматі так/ні — і витягує з ідеї приховані вимоги та можливі сценарії.
На основі відповідей створюється специфікація (spec) або PRD (product requirements document).
Цю специфікацію він підсовує reasoning-моделі (модель, що розмірковує), яка формує детальний план розробки.
Потім цей план передається ще одній reasoning-моделі, яка генерує промпти для створення коду й тестів як для самого застосунку, так і для його валідації.
У підсумку весь процес перетворюється на низку швидких, інтерактивних циклів.
О’Рейлі зазначає, що цей підхід захоплює своєю сміливістю — і, водночас, викликає відчуття, що швидкість інновацій справді зростає.
2. Повернення радості від кодування та нова ера продуктивності
Кент Бек, один із авторів Agile Manifesto, розповів, що програмування з ШІ стало для нього «найбільш захопливим досвідом за все професійне життя». ШІ-асистенти повернули відчуття гри, відкриття, експерименту. На його думку, процес кодування знову став цікавим і приносить задоволення, а сам він створює більше коду, ніж будь-коли.
Нікола Балич також погодився: за допомогою ШІ він експериментує з багатьма напрямками одночасно, генерує тисячі рядків коду й не обмежує себе старими рамками.
У перспективі обидва прогнозують, що програмування майбутнього не буде полягати у написанні коду у звичному сенсі — програмісти будуть більше "вирощувати" і підтримувати кодову базу, формулювати наміри, а не писати інструкції.
Виникає концепція intention-driven programming — програмування, що ґрунтується на формулюванні задуму й логіки, а не конкретних команд.
3. Голос скептиків: холодний розрахунок і реальні ризики
Однак не всі поділяють ейфорію. Челсі Трой, Чіп Хуен, swyx, Біргітта Бекелер і Гергей Оросз поставилися до хайпу навколо ШІ з обережністю.
Вони визнають величезний потенціал, але підкреслюють: разом із перевагами приходить багато викликів і ризиків.
Серед них — тенденція до поверхневого аналізу результатів і надмірної віри у високі цифри продуктивності.
Челсі Трой окремо критикувала нову статтю, яка стверджує про 26% зростання продуктивності розробників із генеративним ШІ. На її думку, подібні цифри треба сприймати скептично, розглядати контекст, методологію, а не піддаватися маркетинговому захвату. Вона закликала до регулярної "служби" в «Церкві скептицизму щодо наукових публікацій».
Чіп Хуен і swyx окремо висловили скепсис щодо AI-to-AI — взаємодії агентів без участі людини.
О’Рейлі, наприклад, уявляв майбутнє, де агент-асистент користувача домовляється з агентом-постачальником, визначаючи ідеальні товари, послуги, музику тощо, враховуючи індивідуальні смаки.
Але Чіп Хуен і swyx вважають, що така повна автоматизація — справа далекого майбутнього.
Вони переконані: нинішній рівень ШІ-інженерії не дозволяє так легко впроваджувати надійних агентів, здатних самостійно вирішувати складні завдання без контролю людини.
До них приєдналася й Габріела де Кейроз з Microsoft, яка прямо сказала:
"Якщо вам здається, що ми близькі до AGI (універсального штучного інтелекту) — спробуйте побудувати хоча б одного дієвого агента, і ви побачите, наскільки це складно".
4. Нові архітектури: відкритість і адаптація
Ангі Джонс із захопленням розповіла, як проєкт MCP (Multi-Component Platform) повертає "еру мэшапів" (комбінування різних сервісів).
MCP функціонує як універсальний адаптер, що дозволяє абстрагуватися від усіх API, інструментів і джерел даних.
Це нагадує період домінування Windows із Win32 API, коли розробникам не потрібно було писати драйвери під кожен пристрій — платформа брала все на себе.
Але на відміну від минулого, сьогодні ці стандарти стають відкритими — і це дає індустрії ще більший імпульс для інновацій.
5. Повсякденні виклики програмування та обмеження ШІ
Біргітта Бекелер зауважила, що великі мовні моделі дійсно полегшують роботу — зменшують когнітивне навантаження, допомагають швидко перебирати варіанти, перевіряти ідеї.
Проте значна частина реальної роботи у великих компаніях — це підтримка старих монолітних кодових баз, де змінюють більше, ніж створюють заново.
Застарілі технології, слабкі цикли зворотного зв’язку та складність інтеграції роблять багато завдань непридатними для ШІ-автоматизації.
Вона підкреслила:
Нам і далі потрібні прості, модульні рішення, які легко зрозуміють і людина, і ШІ.
Потрібно зберігати сильні цикли зворотного зв’язку — швидко перевіряти, чи працює код.
Не зникає необхідність у логічному, аналітичному, критичному мисленні.
У підсумку, за словами Біргітти, для успіху потрібна культура, яка одночасно заохочує і експерименти, і скептицизм.
6. Класика програмування залишається актуальною
Гергей Оросз наголосив на тому, що навіть із появою ШІ та сотнями нових інструментів, класичні проблеми програмної інженерії залишаються:
Він показав книжки "The Mythical Man-Month", "Code Complete" і зазначив: навіть через 50 років багато їхніх уроків не втратили актуальності.
ШІ не вирішить усіх структурних труднощів: помилки у плануванні, складності масштабування, проблеми командної взаємодії й досі залишаються ключовими викликами.
7. Хто і як має працювати з ШІ-асистентами
Каміл Фурньє підняла цікаве питання про розподіл відповідальності за використання ШІ-інструментів:
Менеджери радіють, коли досвідчені розробники працюють із ШІ — вони здатні оцінити якість і використовувати ШІ з розумом.
Але часто виникає бажання обмежити доступ для молодших спеціалістів, оскільки ті ризикують приймати результати занадто безкритично.
Це спричиняє ризики втрати базових навичок (аналогічно до "м’язової пам’яті" в спорті): молоді фахівці можуть взагалі не навчитися аналізу, проектуванню та відладці — якщо з першого дня працюватимуть лише через підказки до ВММ.
Едді Османі підкреслив, що ця проблема стосується і досвідчених інженерів — усі ризикують поступово розгубити ключові навички, якщо надто сильно покладатимуться на автоматику.
8. Консерватизм ШІ: ризик "мейнстримізації" та занепаду мов програмування
Максі Феррейра й Аві Фломбаум звернули увагу на ще одну потенційну проблему:
ВММ за замовчуванням обирають найпоширеніші мови й фреймворки, навіть якщо вони не оптимальні.
Це ускладнює просування нових мов програмування чи технологій, адже для них банально не вистачає тренувальних даних.
Це може призвести до "консерватизації" індустрії, коли все нове автоматично ігнорується ШІ-асистентами.
9. Новий "водоспад" чи швидкі ітерації?
Багато спікерів звернули увагу: робота з ШІ асистентами часто вимагає серйозного попереднього проектування — фактично повернення до ідеї Waterfall, тільки із надзвичайно швидким зворотнім зв’язком.
Клей Шіркі колись називав класичний Waterfall "обіцянкою не вчитися під час роботи", але тепер, коли цикл спроб і помилок надзвичайно короткий, це вже не недолік, а нова форма навчання.
10. Складність валідації (evals) з ВММ
Лілі Цзян розповіла, що тестування та валідація ШІ набагато складніші, ніж для класичних програм:
У реальних проектах (як-от Waymo) неможливо одразу отримати «правильну відповідь» — і для оцінки роботи потрібно створювати додаткові складні системи.
Кількість коду для коректної перевірки результатів ВММ може перевищувати обсяг основного функціоналу!
О’Рейлі підкреслює: це підтверджує, що уявлення про майбутнє без програмістів — ілюзія.
ШІ робить складне простим, але часто просте — навпаки, складним.
11. Важливість різних типів мислення на різних етапах
Кент Бек наприкінці підкреслив: на різних стадіях розвитку ринку потрібні різні ролі й підходи. Треба вміти поєднувати ентузіазм першопрохідців із рефлексією й обережністю скептиків.
Всі учасники конференції погодилися: найважливіше — зберігати гнучкість і бажання вчитися, бути готовим до невідомого, розвивати критичне мислення навіть під час технологічного буму.
Підсумкові уроки конференції
ШІ відкриває нові горизонти творчості, експериментів і швидких ітерацій, але не замінює фундаментальні навички інженерії, аналізу й критичного мислення.
Небезпека консерватизму, втрати навичок і спрощення мислення — реальна. Тому потрібна культура, що цінує і експеримент, і обережність.
Валідація й тестування у світі ВММ — надскладна задача, і роль програмістів лише посилиться.
Майбутнє не за тими, хто повністю віддається автоматизації, а за тими, хто інтегрує ШІ з глибоким розумінням інженерії й навичками навчання.
Індустрія потребує людей, які готові постійно вчитися й ставити під сумнів навіть очевидні досягнення ШІ.
Дивіться записи, діліться досвідом, ставте під сумнів гучні тези — і завжди пам’ятайте: майбутнє програмування творять ті, хто вчиться швидше і думає глибше, а не ті, хто просто повторює за машиною. - Тім О’Рейлі
Сподобалась публікація? Дуже на це сподіваюсь, адже автор відшукував матеріали, перекладав, редагував та адаптував його для того, щоб читання приносило не лише задоволення, але й було корисним. Можете підтримати його донатом. Навіть 1 гривня принесе радість!
