CEO GitHub о будущем разработчиков: кем мы станем через 2-5 лет? 🤖
Вышла статья от Томаса Домке, главы GitHub. Это его анализ, основанный на интервью с разрабами, которые уже по уши в ИИ. Если коротко: наша работа меняется необратимо.
Выделил для вас самое главное.
Четыре стадии принятия ИИ (узнай себя): 1️⃣ ИИ-Скептик. Пробует AI для мелочей, бесится от ошибок, ждёт идеального результата с первого раза. Многие тут и бросают.
2️⃣ ИИ-Исследователь. Начинает юзать AI для отладки и бойлерплейта. Понимает ограничения, привыкает к итерациям.
3️⃣ ИИ-Коллаборатор. Активно работает с AI в IDE. Сначала просит у нейросети план, потом код. Начинает шарить удачные промпты с коллегами.
4️⃣ ИИ-Стратег. Воспринимает AI как партнёра для целых фич и рефакторинга. Выстраивает сложные воркфлоу, делегирует и распараллеливает задачи.
Новая роль разработчика: Архитектор + Ревизор
На 4-й стадии разрабы говорят, что их работа — это уже не писать код. Это:
▫️ Делегирование: Грамотно поставить задачу ИИ-агенту, дать весь контекст, отточить промпт, проверить план. ▫️ Верификация: Досконально проверить результат. Не просто «работает», а «решает бизнес-задачу, безопасно и оптимально».
Как сказал один из участников исследования: «Моя следующая должность может называться "Креативный Директор Кода"».
Какие скиллы качать ПРЯМО СЕЙЧАС?
▫️ ИИ-грамотность: Понимать, какой инструмент под какую задачу, и не ждать от них магии. ▫️ Оркестрация ИИ: Уметь декомпозировать задачу и четко объяснять машине, чего ты хочешь. ▫️ Фундаменталка: ВНЕЗАПНО, алгоритмы, структуры данных и архитектура становятся ЕЩЁ ВАЖНЕЕ. Иначе как вы проверите, что вам нагенерила нейросеть? ▫️ Контроль качества: Навыки ревью и тестирования становятся ключевыми. ▫️ Продуктовое мышление: Думать не о коде, а о продукте в целом.
Прогноз от опрошенных разрабов: 90% кода будет писать ИИ в течение 2-5 лет. И для них это не трагедия, а возможность делать более крутые вещи.
Оригинал статьи на английском лежит тут.
Чё думаете? На какой стадии сейчас вы? 👇🏻
· 07.08.2025
На стадии того, что даже если разбираешься в теме (а это почти тождественно умению написать правильный промт), то в итоге приходится:
сначала разбираться, что тебе нагенерил ИИ.
либо исправлять за ИИ, либо снова возиться с промтом.
сталкиваться с частными случаями, когда ИИ даже при подробном промте не прописывает в архитектуре нейронки на PyTorch изменение размерности. Либо когда пользуешься Jax/Flax, так и норовит подсунуть тебе синтаксис из PyTorch.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён