ИИ против разума: битва за навыки программиста

Мы вошли в эру, где автодополнение от искусственного интеллекта в IDE позволяет писать код быстрее, чем когда-либо. Но вместе со скоростью пришла новая проблема: разработчики всё чаще забывают, как устроены базовые конструкции языка, и теряют навык понимать, что происходит в их коде. Рассмотрим, чем же так опасен ИИ и почему разработчик — машина в руках машины.

P.s. Это перевод зарубежной статьи от издания Run.it.Bare — медиа, в котором публикуются практические советы по DevOps, разработке программного обеспечения и искусственному интеллекту. Предлагаем подискутировать о вопросе в комментариях.

Почему программисты перестают помнить, как работает цикл

Многие замечали: открываешь редактор кода и вдруг не можешь вспомнить, как правильно написать простой цикл for. Кажется, что это мелочь, но за ней скрывается системная проблема.

Использование инструментов вроде Copilot, Cursor и CodeWhisperer превращает процесс написания кода в автоматическое подтверждение предложенных вариантов. Разработчик видит сработавший автокомплит и просто принимает его, не задумываясь, как и почему работает решение.

Это не единичный случай. В профессиональных чатах и на Reddit регулярно появляются признания: после перехода на ИИ-инструменты многим стало сложнее писать код самостоятельно и разбираться в логике решений.

Речь не о том, чтобы отказаться от использования ИИ в разработке. Автодополнение действительно ускоряет работу. Но важно понимать цену: за быструю скорость разработки часто расплачиваются глубиной понимания и способностью к анализу кода.

Это не безвыходная ситуация. Вернуть навык думать во время программирования можно, если задать себе простой вопрос: действительно ли изучается процесс решения задачи, или просто копируется готовое решение без понимания сути.

Как ИИ убивает мышечную память разработчика

Раньше программирование было ремеслом: одни и те же циклы, функции и паттерны писались десятки раз, пока не отпечатывались на кончиках пальцев. Разработчик мог набрать бинарный поиск с закрытыми глазами. Теперь всё иначе: пишется промпт, появляется готовый кусок кода, проверяется на бегу — и сразу уходит в прод.

Что изменилось?

ИИ-инструменты убирают повторение, подставляя готовые решения. Это кажется удобным, но невозможно «прокачаться» в программировании, наблюдая, как код пишут за тебя.

Возьмём синтаксис. Да, это не самая захватывающая часть программирования, но именно она соединяет логику и работу кода. Можно не заучивать синтаксис специально, пока всё не сломается в самый неудобный момент: например, при отладке.

Наступает момент, когда автодополнение не срабатывает, и если нет навыка писать руками, работа заканчивается. Это напоминание: память важна, синтаксис важен, а преодоление сложностей формирует навык.

Когда вся сложность передана ИИ, удивляться отсутствию навыка уже не приходится.

Скорость — это не всегда про развитие

ИИ действительно помогает ускориться. Пишешь половину названия функции — получаешь сразу готовый блок кода. Работать становится легче, задачи закрываются быстрее, фичи выкатываются за вечер.

Молодые разработчики сегодня могут почти за секунду собрать и задеплоить фичу. Но если спросить, почему этот код работает, как он устроен внутри и в чём могут быть уязвимости, ответы обычно расплывчатые. «Это Copilot подсказал, я проверил и отправил». Быстро — да. Но за этой скоростью нередко нет опоры.

Код, который просто работает, выглядит удобным, пока не меняются требования или не растёт нагрузка. Любая строка в проде становится будущей зоной обслуживания и местом для потенциальных багов. А баги в таких местах обходятся дорого: и финансово, и психологически.

ИИ не думает о долгосрочной архитектуре. Он даёт шаблонное решение, которое подходит большинству. Но то, что подходит большинству, не всегда подходит вашему проекту.

Быстрая доставка кода важна. Но развитие разработчика и стабильность проекта требуют другого: времени на разбор, осознанности и выстраивания архитектуры, которая выдержит рост.

Отладка: момент, когда ИИ отходит в сторону

ИИ может помогать писать код, но как только приложение падает в неожиданный момент, вся ответственность возвращается к разработчику. Потому что ИИ не понимает, как работает ваш проект. Он может лишь догадываться.

Отладка — это момент истины. Здесь проявляется, насколько вы понимаете, как устроена система, и где у неё слабые места. Если вы за последний год просто копировали подсказки ИИ и запускали код без разбора, именно в момент отладки всё это всплывает.

Представьте ситуацию: приложение падает на граничном кейсе, логи непонятны, ИИ не даёт внятных ответов. В какой-то момент вы столкиваетесь с багом, который не описан в Stack Overflow, и подсказки ИИ кажутся бесполезными. Потому что ИИ не видит ваш проект целиком: он не знает, как менялось состояние за последние 30 вызовов, не замечает редкие гонки в асинхронных вызовах и не понимает контекст ваших архитектурных решений.

Иногда ИИ дает несуществующие методы, иногда уверенно предлагает ошибочную логику, иногда подтаскивает старые решения с багами из интернета. Всё это выглядит правдоподобно, пока не начинаешь разбираться, почему ночью падает прод.

ИИ может помочь с отладкой, но он не несёт ответственность за продукт. Понимание архитектуры, системного взаимодействия и слабых мест кода остаётся на стороне разработчика. И если вы не разбирались в коде, который запускали, исправлять баги в нём будет в разы сложнее.

Нельзя отлаживать то, что никогда не понимал. И невозможно починить то, что сам не написал осознанно.

Stack Overflow уходит, а вместе с ним — уходит и понимание

Раньше, когда в коде всплывал странный баг или нужно было разобраться с особенностями языка, разработчики шли за ответами на Stack Overflow. Да, там могли ответить резко, указать на ошибку в скобках или заставить читать документацию, но именно это формировало привычку задавать правильные вопросы и искать причины, а не просто готовые решения.

Вместо одного-единственного правильного ответа вы видели несколько подходов, спорили, тестировали, сравнивали. Этот процесс обучал, даже если разработчик не всегда это осознавал.

Сегодня многие начинающие прогеры даже не открывают Stack Overflow. Вместо обсуждений и разборов они получают готовый фрагмент кода из ChatGPT или Copilot и сразу вставляют его в проект. ИИ не спрашивает, правильно ли вы формулируете запрос. Он выдаёт ответ, даже ошибочный, но похожий на правду.

Stack Overflow, при всех его минусах, формировал культуру: чтобы получить хороший ответ, нужно было изучить проблему, корректно задать вопрос, столкнуться с критикой и разобраться, что именно вы сделали не так. Эти обсуждения между опытными разработчиками позволяли видеть логику и контекст за каждым решением.

С ИИ мы получаем ответы без вопросов, код без обсуждения, фиксы без понимания архитектуры. Это быстрый путь, но он лишает возможности учиться через сообщество, ошибки и разбор чужих подходов.

И эта потеря обходится нам гораздо дороже, чем кажется.

Скорость даёт результат, понимание даёт рост

Когда говорят про ИИ в разработке, обычно упоминают скорость. И правда, Copilot, ChatGPT, Cursor позволяют писать фичи за часы, а не дни. На старте это выглядит впечатляюще, особенно если сравнивать с разработчиком, который читает документацию, отлаживает ошибки и пишет без автокомплита.

Но со временем картина меняется.

Разработчик, который проходит весь путь руками, строит у себя в голове модель системы: как работают паттерны, как течёт код, где и почему он ломается, как его оптимизировать. Ошибки и баги становятся точками роста: решая одну проблему, такой разработчик учится решать три следующие.

ИИ даёт скорость здесь и сейчас. Но без понимания эта скорость перестаёт масштабироваться. Разработчик, который только вставляет готовые фрагменты из ИИ, не учится проектировать систему целиком и видеть взаимосвязи, не становится сильнее в сложных, нестандартных ситуациях.

Использовать ИИ можно и нужно, но если не проходить «медленные» и «нудные» этапы понимания кода, роста не будет. Будет лишь иллюзия скорости, которая не превращается в настоящий скилл.

Найди своё сообщество: рост происходит в общении

Можно сидеть в одиночку с ChatGPT и VS Code, запускать фичи и чувствовать себя продуктивным. Но настоящий рост происходит не в вакууме.

Прогресс начинается, когда другие разработчики задают неудобные вопросы, делают ревью, указывают на слабые места и предлагают более надёжные решения. Это тот случай, когда тебе показывают, что можно лучше, а не просто подтверждают твои догадки.

Сильные программисты не становятся такими благодаря самым хитрым промтам для ИИ. Они растут в общении с другими — в дискуссиях, в ревью чужого кода, в разборе архитектурных решений.

Где это искать:

• Участие в нишевых Discord-серверах по языкам и стеку, которые тебе интересны (Rust, Elixir, Zig и другие).
• Чтение обсуждений в Reddit, где разбирают особенности дизайна языков и библиотек.
• Обсуждение pull request в open-source, где реальные инженеры спорят о производительности, надёжности и архитектуре.
• Вопросы — и не единичные, а пока не разберёшься, как и почему это работает. 

Discord часто оказывается самым полезным местом: там можно поговорить с разработчиками, которые сильнее тебя, но готовы делиться опытом и помогать.

Важно не просто «присутствовать» в таких сообществах. Стоит обсуждать свои идеи, помогать новичкам, комментировать чужие решения и делать ревью кода. Обучение через объяснение — один из самых эффективных способов роста.

Code review — это про совместное мышление

Большинство код-ревью в командах сейчас выглядят так:

— «Переименуй переменную»;

— «Пропустил точку с запятой»;

— «Окей, мержим».

Так можно быстро влить изменения в main, но упускается главное: код-ревью может быть мощным инструментом роста и обмена опытом в команде.

Каждое ревью — это возможность взглянуть на решение задачи глазами другого разработчика. Не стоит закрывать эту возможность односложным «норм».

Что можно добавить в код-ревью, чтобы оно стало инструментом роста:

• Почему выбрано именно это решение?
• Какие альтернативы рассматривались?
• Что сломается, если завтра поменяется X?
• Можно ли решить задачу проще?

Такие вопросы превращают ревью из формальности в совместное обсуждение архитектуры и выбора подходов. Каждый pull request становится точкой роста не только для автора, но и для всей команды.

Конечно, на практике часто нет времени на идеальное ревью: горят дедлайны, прилетают новые тикеты, уведомления сыпятся одно за другим. И никто не требует устраивать «архитектурный клуб» на каждый PR.

Но даже один продуманный вопрос в ревью может заметно повлиять: помочь разработчику задуматься о структуре, выявить потенциальные проблемы, показать, что есть более удобные решения.

Если ты сам отправляешь код на ревью, не бойся просить о таком фидбэке:

— «Как думаешь, здесь перебор с абстракциями?»

— «Есть ли идеи, как упростить эту логику?»

Код-ревью — это про развитие навыка думать над кодом, видеть архитектуру и обоснованно выбирать решения.

И если использовать ревью именно так, оно перестаёт быть очередным этапом в пайплайне и становится частью системного роста всей команды.

Создание с нуля: почему разработчикам стоит иногда отказываться от готовых решений

Создание чего-то с нуля для разработчика — это как тренировка ног в спортзале: никто не хочет, но без этого не обойтись. Речь не о запуске npx create-next-app или копировании кода из ChatGPT. Мы говорим о настоящем процессе: когда вы, например, только что разобрались, что такое сокет, и пытаетесь построить что-то с этим знанием.

«ИИ может сгенерировать полноценную систему аутентификации, но попробуйте написать свою хотя бы раз. Почувствуйте всю сложность. Поймите, как это работает», — советуют опытные разработчики.

Выберите что-то фундаментальное. Например:

• Реализуйте WebSocket с нуля, начиная с TCP.
• Напишите маршрутизатор на чистом JavaScript. 
• Разберите файл .env вручную. 
• Создайте рендерер, похожий на React, используя только DOM API.

Будет ли это медленно? Однозначно. Будет ли код неидеальным? Скорее всего. Но знания, которые вы получите, окупятся, как проценты на сберегательном счете: на собеседованиях, при отладке или в спорах об архитектуре.

«Я переписал систему интеграции с Twitch за два 7-часовых перелета без интернета. И это было круто», — делятся разработчики.

Создание с нуля дает уверенность, которую не заменит автодополнение кода от Copilot. А современные инструменты помогут пережить этот процесс:

• Autobahn WebSocket Test Suite — для тестирования вашей реализации WebSocket. 
• Курс HTTP from TCP на Boot.dev — чтобы разобраться, как работает интернет на уровне битов. 
• Zig’s Discord — сообщество, где обсуждение низкоуровневого кода с единомышленниками прокачивает навыки.

ИИ хорош для создания шаблонов, но иногда стоит отказаться от готовых решений и заложить фундамент самостоятельно. Когда вы понимаете каждую строку кода, ошибки перестают пугать, «черные ящики» становятся прозрачными, а вопросы на собеседовании — лишь возможностью блеснуть.

Ваш самый неудачный код станет лучшим учителем. Так что создайте что-то, что не работает, и почините это самым сложным путем.

ИИ — не враг, а соблазнительная опора: как использовать его с умом

ИИ — не злодей, разрушающий карьеры разработчиков. Он просто слишком хорош. Как тот одногруппник, который делает весь проект сам, а потом удивляется, почему остальные ничему не научились.

ИИ позволяет избегать сложностей, но именно в преодолении трудностей рождается понимание. Как сказал один разработчик: «Мы не обречены из-за использования ИИ. Мы обречены, если полагаемся только на ИИ».

Вопрос не в том, использовать ли Copilot или ChatGPT — это отличные инструменты. Вопрос в том, как вы их используете.

• Берете первое предложенное решение и идете дальше? Или останавливаетесь и спрашиваете: «Почему так? Есть ли вариант лучше?»
• Позволяете ИИ писать функции и слепо отправляете их в продакшен? Или переписываете код вручную, чтобы разобраться, как он работает?

Один разработчик использует ИИ как реактивный ранец, ускоряющий работу. Другой — как костыль, заменяющий собственные усилия. Угадайте, кто справится с поддержкой устаревшего кода?

Так что используйте языковые модели, пусть они иногда «автозаполняют» ваш код. Но подвергайте каждый ответ сомнению, как будто он может быть ошибочным. Потому что иногда так и есть.

Разработчик, который умеет отличать правильное решение от сомнительного, всегда будет на шаг впереди.

Вы — не ретранслятор ИИ: как оставаться настоящим разработчиком

Если ваш рабочий процесс сводится к копированию, вставке и отправке кода, поздравляем — вы превратились в посредника. Это не программирование, а курирование автозаполнения. Ваши навыки теперь ограничены качеством ваших запросов к ИИ, и это тревожный сигнал.

Работа разработчика — не в скорости набора текста, а в умении думать. Моделировать проблемы, разрабатывать решения, понимать компромиссы, устранять хаос, задавать правильные вопросы, объяснять и создавать. ИИ не справится с этим без вас.

Если вы ограничиваетесь поверхностными решениями, вас легко заменит стажер или новая модель, которая генерирует код на 20% лучше. Но если вы глубоко понимаете системы, шаблоны, архитектуру и компромиссы, вы становитесь тем, к кому обращаются, когда ИИ не справляется.

Не нужно заучивать алгоритмы или писать красно-черные деревья вручную (разве что вам это нравится). Но важно вернуть мышление разработчика, пока автозаполнение не вытеснило его из вашей головы.

Создавайте, ломайте, спрашивайте «почему», даже если это раздражает коллег. Используйте ИИ, но не позволяйте ему использовать вас. Ваша задача — не передавать ответы, а создавать понимание. И это то, что ни одна модель не сможет подделать.

Настоящий Dev Flex: глубокое понимание в эпоху ИИ

В 2025 году ИИ с легкостью решает задачи LeetCode, создает лендинги, рефакторит спагетти-код и генерирует каркасы приложений по одному запросу. Что остается разработчику? Многое.

Настоящий профессионализм сегодня — это умение:

• Проектировать системы с нуля, опираясь на фундаментальные принципы.
• Отлаживать сбои, с которыми ИИ не справляется.
• Четко объяснять ошибки, их исправления и компромиссы.
• Заметить, что код «выглядит правильно», но на деле ошибочен, и доказать это.

Когда ИИ буксует, ваша глубина знаний спасает спринт.

Разработчики, чрезмерно полагающиеся на ИИ, рано или поздно упираются в потолок. Они принимают поверхностные решения, предложенные алгоритмами. А вы? Вы инвестируете в долгосрочные навыки.

Однажды команда столкнется с нестандартной проблемой, которую ИИ не может объяснить. И тогда вы скажете: «Круто, давайте разберемся». Это и есть настоящая сила разработчика.

Как оставаться на шаг впереди

1. Используйте ИИ как инструмент обучения. Не берите первый предложенный ответ. Разберитесь в компромиссах. Попросите решить задачу тремя разными способами. Относитесь к ИИ как к младшему разработчику, которому нельзя доверять на 100%.
2. Участвуйте в сообществах, которые заставляют думать. Не просто читайте Discord или форумы. Задавайте вопросы, изучайте код других, получайте критику. Нишевые сообщества полны разработчиков, которые бросят вызов вашим идеям — и это лучший способ расти.
3. Создавайте проекты без ИИ. Выделите выходные и попробуйте написать проект без подсказок ИИ. Ищите решения в Google, отлаживайте вручную, как в 2014 году. Да, это медленно, но именно так вы учитесь держать баланс без «дополнительных колес».
4. Рецензируйте код с вопросом «Почему?». Даже если код работает, копайте глубже. Какие альтернативы рассматривались? Что может пойти не так? Это тренирует ваше распознавание паттернов и учит понимать чужой ход мысли.
5. Пересоздайте что-то с нуля. Возьмите знакомую систему — маршрутизацию, аутентификацию или управление состоянием — и напишите свою мини-версию. Это сложно, но невероятно полезно. 

Эти шаги не дадут мгновенных результатов. Но они сделают вас разработчиком, который решает задачи, недоступные ИИ, и выделят вас среди тех, кто просто ретранслирует автозаполненный код.

Не становитесь игрушкой в руках ИИ: как сохранить мастерство разработчика

Мы живем в золотой век инструментов для разработчиков. ИИ и современные фреймворки позволяют создавать код быстрее, чем когда-либо. Но есть подвох: чем мощнее инструменты, тем меньше нам нужно разбираться в сути. И это ловушка.

Цель разработчика — не просто писать самый быстрый код, а создавать правильные, долговечные системы. Устранять хаос и объяснять решения не только компилятору, но и людям.

Чем больше вы полагаетесь на ИИ, тем выше риск стать «инженером-подсказчиком» — человеком, который лишь перекладывает автозаполненный код. Это не то, ради чего вы выбрали разработку.

Используйте ИИ. Доводите его до предела. Но не забывайте:

• Задавать вопросы, даже если ответ кажется очевидным.
• Периодически создавать простые вещи с нуля.
• Разбираться в сломанном коде, пока не поймете, почему он не работает.

Когда вы знаете больше, чем автозаполнение, вы обретаете то, что ИИ не может повторить: суждение, проницательность, мастерство.

В будущем, когда все станут быстрее, победа будет за разработчиком, который копает глубже.