Код без кодинга Лучше всего ощущаешь технологический прогресс, когда своими руками решаешь привычную задачу новым способом. На днях мне нужно было написать парсер для нескольких Telegram-каналов, который считывает сообщения и выбирает те, что содержат определённые ключевые слова. Если раньше на такую задачу я бы потратил 15–20 часов, то с помощью ChatGPT справился за 4!

Как бы я решал это три года назад? Пошёл бы гуглить! На каком языке лучше писать? Какую IDE установить? Как подключиться к API Telegram? Где найти сниппеты кода, чтобы быстро разобраться с синтаксисом? В итоге, скорее всего, я бы всё же решил задачу — часов за 20. И, скорее, ради фана — ведь столько времени эта автоматизация не сэкономила бы.

Как я решил это вчера? Сделал пару десятков запросов к ChatGPT за 4 часа. В первом промпте описал задачу и спросил: «Как решать такую задачу? На каких технологиях?» Получил примерную архитектуру, инструкции по работе с API, возможные варианты вывода данных и (!) рабочий код на Python. Дальше — с помощью ChatGPT — быстро разобрался, как установить и настроить IDE, и сделал несколько итераций по развитию функционала скрипта. В итоге 4 часа ушли на:

• 15 минут — найти, скачать и настроить IDE.
• 90 минут — разобраться, как зарегистрироваться в API Telegram. Самая сложная и долгая часть! Не шучу.
• 75 минут — итеративное развитие функциональности скрипта через диалоги с ChatGPT. Не смог реализовать только одну фичу, которую планировал. На попытки ушло, наверное, половина времени.
• 60 минут — попытки разобраться, как регулярно запускать скрипт через cron (безуспешно).

Думаю, любой человек с высшим образованием мог бы решить эту задачу — пусть и потратив больше времени. Почему я так считаю? Потому что, за исключением задания API-ключей и списка ключевых слов для фильтрации, я не поправил руками ни одной строки кода! Именно «не поправил» — не говоря уже о том, чтобы написать её.

Конечно, можно сказать, что я не среднестатистический человек. Это правда. У меня хорошее техническое образование, когда-то я был программистом и даже преподавал теорию алгоритмов. Но с 2014 года я программирую раз в пару лет всякую мелочь — скорее ради удовольствия. Единственное, что мне действительно помогло — это общее понимание, как создаются алгоритмы, что такое архитектура и API. Эти знания не уникальны — их может получить каждый, кто умеет думать и задавать вопросы. Пару часов — и ты в теме.

Я не техно-оптимист, но меня поражают способности LLM — особенно в написании кода и решении (пока ещё несложных) инженерных задач. С текущим уровнем прогресса LLM становится очевидно, что:

1. Software will continue eat the world. With acceleration. Раньше разработка софта имела высокий порог входа и была уделом узкой группы технарей. Сейчас этот порог снизился на порядок. Скоро мы заметим, как начинают автоматизироваться задачи, которые раньше было экономически невыгодно автоматизировать.

2. Суть профессии junior/middle-разработчика изменится до неузнаваемости. Junior/Middle скорее станет разнорабочим «погонщиком нейросетей», сосредоточенным на автоматизации бизнес-задач. Эта роль будет чем-то средним между бизнес-аналитиком, системным аналитиком и разработчиком. Именно в таком порядке.

3. Сильных инженеров-программистов всё равно будет не хватать. Хотя само по себе умение писать код станет менее ценно, хорошие инженеры будут нужны. Сложные архитектурные задачи пока лучше решают опытные архитекторы, а не LLM. Победители ACM ICPC, «красные» на Codeforces и мастера Kaggle пока справляются с алгоритмами лучше. И, честно говоря, пока не похоже, что огромные проекты с тоннами легаси помещаются в контекст нейросетей, не взрывая им мозг.

4. Индустриальные эксперты, инфлюенсеры с аудиторией и просто энергичные люди — будущее ИТ-предпринимательства. Ценность всё чаще будет создаваться не на этапе разработки, а на этапах идеи и продажи. Люди, которые понимают, какие проблемы стоит решать, и те, кто может продать решение, будут на коне. Есть энергия создавать, но нет команды и ресурсов? Настало твоё время. Бум solo-founders уже начался.