ИИ-тоги года

Понял, что не писал тут про ИИ уже полтора года. Поэтому подведу для себя небольшие итоги в формате разрозненных мыслей.

Одним из неприятных итогов оказалась поляризация среди разработчиков. Одни получают очень большой выхлоп от ИИ и кайфуют. Другие ИИ искренне недолюбливают и регулярно транслируют этот негатив. Я отдельно говорю именно про разработчиков, потому что у нас есть и реальная практическая отдача, и вполне осознанные апологеты ИИ (типа меня).

А среди “обычных людей” видна уже просто волна раздражения. Оно и понятно: пока искусственный интеллект сидел тихонько в стиралках, над ним было весело потешаться. Когда оказалось, что ИИ везде, влияет на жизнь и начинает “забираться” в привычные профессии, стало не до шуток.

Я это понимаю. Но негатив в моей среде обитания и в интернете реально угнетает. Я последние годы слежу за эмоциональной гигиеной, поэтому приходится меньше писать про ИИ и меньше читать про ИИ, чтобы не ловить лишние порции гнева.

При этом прогресс ИИ в кодинге (и не только) просто поразителен. С улыбкой вспоминаю, как я использовал модели раньше. Это был каменный век.

Качество моделей, конечно, сильно выросло. Но важнее то, что за последние полтора года совпало сразу несколько сдвигов: появление thinking-моделей, массовое использование инструментов (из-за чего knowledge cutoff перестал быть так важен), RLVR, огромные контексты. Итог простой: у меня под рукой сразу несколько моделей, которые уверенно тянут мои типовые задачи.

Раньше я с нетерпением ждал “следующую модель”, чтобы она наконец-то начала лучше писать мне код. Потом перебирал пару топовых моделей, чтобы хотя бы одна из них решила проблему. Сейчас я часто выбираю модель прошлого поколения просто потому, что она быстрее. Или меняю модель “просто так”. А ревью вообще делают сразу 3–5 моделей, перепроверяя друг друга. В моей реальности ИИ закрывает практически все задачи кодинга.

Cursor, кстати, дал мне такую статистику использования моделей:

Cursor и локальные агенты в целом — это отдельная свершившаяся революция. Даже не одна.

Сначала Cursor радикально улучшил UX: сам собирает контекст, сам применяет изменения, меньше “копипасты” и меньше ручной рутины. Потом в нём закрепились стандартные шаги решения задач. А сейчас для сложных проблем я всё чаще использую режим, где агент имеет доступ к окружению (лучше локальному), может запускать тесты и деплой, проверять гипотезы и итеративно сходиться к результату. Это кардинально улучшает решение задач: агент не только рассуждает, но и сталкивается с реальностью.

Есть что-то по-настоящему волшебное, когда нейронка управляет реальным оборудованием.

Я пилю домашний проект на ESP32: сервомоторы крутят диск, датчик определяет положение, дальше вносятся корректировки довольно хитрым методом. И однажды я попал на баг, когда последовательность команд сводила контроллер с ума, и он начинал вращаться в другую сторону.

Причём я не мог убедить Cursor, что баг существует. Он считал, что мне кажется. Я психанул и сказал: “Плата подключена к COM5. Вот тебе права на загрузку firmware. Сам посмотри”.

Cursor накидал отладочных логов, потом начал крутить сервы и смотреть логи. Убедился, что баг есть. Потом полчаса загружал разные варианты прошивки и слал команды, пока не пофиксил. Когда моторы прекратили крутиться, я пошёл смотреть, а там отчёт от Cursor: “Пофикшено”.

Агенты удивительно полезны в самых разных задачах. Например, вот здесь я показываю, как выбираю наушники с помощью кодингового агента.

Они вообще легко выходят за пределы “просто писать код”. Агент может расследовать проблему на проде и составить письмо в поддержку. Может сделать черновой перевод книги. Может собрать сравнительную таблицу для разных провайдеров ПО, пробежаться по документации, написать скрипт под разовый анализ. Я до сих пор постоянно нахожу новые применения.

В итоге у меня выделилось два направления “программирования с ИИ”. Оба очень полезные.

Первое, самое на слуху, это вайбкодинг. Для меня это во многом то, что изначально привлекало в программировании: быстро материализовать идею.

Часто я вайбкожу что-то просто for fun. Например, сделал головоломку-холодильник из “Братьев Пилотов”: link, сама игра тут. Или симуляцию стратегии ставок Мартингейл: link. Или генератор джаза и барабанных партий.

Таких развлекательных мини-проектов у меня много. И они важнее, чем кажется: это быстрые эксперименты, тренировка “мышцы реализации”, и просто способ поддержать мотивацию и креативность.

Но в профессиональной практике вайбкодинг тоже используется постоянно. В любой ситуации, когда результат важнее красоты кода; когда нужен разовый анализ; когда нужно временное решение; когда удобнее посмотреть хоть какой-то UI, чем сутками читать логи. Вайбкодинг часто просто спасает.

Самое интересное, что эти задачи раньше обычно просто не делались. Они были “слишком трудозатратные для своей ценности”. А сейчас почти любой тикет сопровождается созданием кучки маленьких утилит, заточенных ровно под него. Они экономят время и повышают качество результата.

Второе направление в чём-то противоположно вайбкодингу. Это нормальное, “взрослое” проектирование и инженерная дисциплина.

Есть вполне понятные процессы качественной разработки: анализ требований и формирование assumptions, имплементация, документация, тесты, описание PR, ревью, фиксация принятых решений. И даже в зрелых командах эти практики часто упрощают: экономят время, “не хватает рук”, “потом допишем”, “и так понятно”.

ИИ это действительно меняет.

Самое первое, что резко улучшилось, это PR review. Теперь любой PR можно прогнать через несколько разных моделей. Причём они ревьюят удивительно хорошо: ловят неприятные проблемы, подмечают крайние случаи, задают неудобные вопросы. Да, иногда прилетают ложные комментарии. Ну и что? Отфильтровать их быстро, а иногда они всё равно заставляют задуматься и улучшить решение.

С описаниями PR похожая история. Делать полное и аккуратное описание разработчики часто не хотят, а иногда и не умеют (нужны навыки техписа). А вот поправить сгенерированное описание уже намного проще. Причём описание генерируется не “по итоговому диффу”, а по реальному контексту работы: агент писал этот код, видел ошибки, пробовал варианты, знает, какие решения принимались. И поэтому он умеет качественно зафиксировать, что сделано и зачем.

В итоге качество инженерного процесса растёт. А это дорогого стоит, и раньше такого эффекта было сложно добиться системно.

Отдельное наблюдение: пользоваться ИИ тоже нужно учиться, и кривая обучения довольно крутая.

Я рад, что начал использовать ИИ ещё с 2022 года. За это время накопились навыки и знания. Я видел примеры, когда люди говорили, что у них на каких-то задачах ИИ “не работает”. У меня на тех же задачах ИИ вполне работал. Обычно разница не в магии моделей, а в постановке задачи, выборе контекста и умении доводить до результата.

Очень помогает менеджерский опыт. За выполнение работы всё равно отвечаю я. А взаимодействие с ИИ сильно похоже на менеджмент: правильно сформулировать задачу, делегировать, контролировать, обеспечить качество. Многие пытаются решить вопрос “можно ли доверять ИИ”. Мне эта рамка кажется неконструктивной. Доверять или не доверять всё равно придётся вам себе. ИИ просто инструмент, который резко расширяет пропускную способность.

Закончил писать эти итоги и понял, что 2025 год для ИИ в разработке выдался очень значимым. Кажется, довольно плавно произошёл очередной перелом.

Очень интересно быть внутри этого процесса. И очень интересно, что нас ждёт в 2026.

Comments

• [deleted] 2025-12-26T20:55:33Z

  • bukov_ka 2025-12-26T21:14:13Z

    Пожалуйста!
    
    Да, я использую Cursor. Так исторически сложилось, компания оплачивает и меня радует возможность попробовать все модели. После релиза модели появляются в Cursor в тот же день, плюс постоянно обновляется функционал агента.

    
    Сейчас надо отделять IDE от кодингового агента. OpenAI и Anthropic выпустили своих локальных агентов: Codex и Claude Code. Сейчас вот у меня кончился месячный лимит на личном аккаунте и я использую Codex. Работает. Можете использовать любой IDE и использовать Codex в консоли.

    
    Codex хорош тем, что он уже включён в ChatGPT Plus подписку и тем, что есть web-агент (но для моих задач он меньше подходит). Если никакой другой подписки нет, то я бы взял Cursor, чтобы попробовать разные модели и посмотреть, какие лучше всего подходят для ваших конкретных задач (ну, или убедиться, что разницы нет).