Вы направляетесь к выгоранию от ИИ? Боитесь потерять работу из-за кого-то с минимальными навыками программирования, без стремления к качеству и с огромным аккаунтом Claude? Разочарованы качеством кода в ваших проектах, или ещё хуже — в «вашем» собственном коде? Это для вас. Существуют значительные и обоснованные этические опасения по поводу пограничных LLM, запущенных крупными технологическими компаниями, эти вопросы обсуждались подробно, я осведомлён и согласен, но этот пост не о них. Пожалуйста, не путайте меня с технобро, поддерживающим LLM. Кроме того: поскольку люди ранее принимали мои тексты за сгенерированные LLM, я скажу, что они написаны на 100% человеком без какой-либо помощи ИИ.

Души в Великой Машине

Существует замечательная книга под названием «Души в Великой Машине» Шона Макмэллена, которую я любил читать в подростковом возрасте, и при первом взгляде она описывает противоположность нашей ситуации: большой компьютер, где отдельные компоненты — это люди, работающие вместе, чтобы образовать вычислительное устройство. С другой стороны, LLM работают на реальных компьютерах и притворяются (сверх-)людьми. При втором взгляде история и реальность не так уж далеки: наша роль в процессе создания программного обеспечения медленно degradируется от актёров к винтикам в машине. Спецификационная дистопия заключается в том, что нам просто дают спецификацию, мы «забиваем» её в LLM, и мы плачем, когда наши токены заканчиваются потому, что технологический феодал решил раздать меньше токенов.

Как программист на Haskell, я наслаждаюсь написанием Haskell. Да, мне очень нравится продукт, который мы создаём на работе, мне нравится то, что вы можете делать с моими открытыми библиотеками, но я действительно наслаждаюсь лишь процессом выражения своих мыслей на этом языке. Я предполагаю, что это верно для большинства из вас, и также что это неверно во многих других языках, что частично объясняет, почему энтузиасты разных языков программирования имеют разные мнения о том, насколько светлым или тёмным будет будущее с поддержкой LLM. Когда я генерирую код, большое удовольствие находится под угрозой. Так что, не делайте этого, возможно. Я хочу продолжать писать (по крайней мере, приятные части) программы на Haskell, и не иметь необходимости читать и проверять (слишком много) сгенерированный код. В то же время я хочу использовать эти токены для чего-то полезного, что не будет медленно выжигать мой мозг.

Продолжайте писать код

Если вы хотите продолжать владеть своей кодовой базой, вам нужно продолжать писать какой-то код. Если вы позволите всему быть сгенерированным, это превратится в пустыню LLM, где только ваши агенты по программированию смогут процветать. Поэтому вы должны продолжать писать код, иначе ваша кодовая база в конечном итоге будет потеряна. Другая причина продолжать писать код — оставаться хорошим программистом. Навыки могут теряться из-за отсутствия практики, и здесь риск особенно высок, потому что порог отказа от собственной работы по программированию и передачи её агенту очень низок. Через всего несколько недель без написания кода и передачи всего агентам вы заметите, что вам трудно вернуться к написанию кода самостоятельно. LLM значительно хуже в создании хорошего, читаемого человеком кода, чем заявлено. Они somewhat хорошо справляются с созданием кода, которым они сами потом работают исключительно. Но я уверен, что вы уже испытывали отчаяние, глядя на полностью сгенерированный файл, который обязательно должен содержать ошибку где-то, и ваше воспринимаемое как человек неумение найти её самим, потому что ландшафт просто слишком чужд. Так как же достичь этих приростов продуктивности, если не позволять агентам писать код? Заставив их делать почти всё остальное. Особенно скучную работу, которая вам надоедает. Идеально эти задачи должны быть автоматизированы, но вам всё равно нужно держать руку в коде, чтобы поддерживать свои навыки и владение кодовой базой.

Ключевые сущности: Компании: Hacker News | Люди: Sean Mcmullen

Часто задаваемые вопросы: Как программисты могут сохранять удовольствие при использовании LLM?

Программисты должны продолжать писать код сами, чтобы поддерживать навыки и владение кодовой базой, используя LLM только для скучных задач вместо полной генерации кода, чтобы избежать деградации навыков и сохранить читаемость.

Вопрос