За несколько недель произошло крупнейшее изменение в разработке за 20 лет

Соотношение написания кода сменилось с 80% ручного кода / 20% агенты на 80% агенты / 20% ручные правки. Андрей Карпатый, ex-директор по AI в Tesla и сооснователь OpenAI, буквально говорит: "Я программирую на английском языке теперь".

Напомню так же небольшую историю с моими тезисами и Карпатого.

Декабрь 2025 стал пороговым моментом. И это случилось буквально за недели.

Знакомая ситуация?

Если ты Middle+ разработчик – пробовал ИИ, но код получался кривой, LLM не понимает весь контекст. Проще было написать самому. Если начинающий – учишь программирование и в шоке. Что вообще теперь учить?

Главная проблема – непонятно, как встроить ИИ в реальный проект. Боишься отстать от тех, кто уже освоил.

Карпатый описал свой опыт перехода через этот порог. Разобрал его заметки и делюсь сутью.

Это не хайп, это закономерный переход

Claude и Codex пересекли порог когерентности. Карпатый говорит, что многие опытные инженеры уже прошли через это, но массы разработчиков еще не пользуются этим.

Реальность такова, что модели делают ошибки, их нужно внимательно контролировать. Карпатый работает так: несколько окон Claude Code + IDE для ручных правок.

Это не "нажал кнопку и все завайбкодилось". Это новое качество создание ПО. Прирост производительности огромный. Вернуться к ручному кодингу уже невозможно.

От написания симоволов к мышлению продукта

Сейчас ИИ делает концептуальные ошибки, как торопливый, но упорный джун.

ИИ делает неверные допущения и разрабатывает с ними дальше. Не задает уточняющих вопросов. Любит усложнять: напишет 1000 строк, ты говоришь "может проще?" – он делает 100 строк. Удаляет код, который не понимает.

Может пока звучит не так радужно, но есть вещь, которая всё меняет.

Упорство ИИ

ИИ никогда не устает. Никогда не деморализуется. Просто продолжает пробовать там, где человек сдался бы. Карпатый описывает: наблюдаешь, как агент 30 минут борется с проблемой – и побеждает. Выносливость – ключевое узкое место в работе. LLM его расширяют. Даешь агенту задачу на ночь. Утром – результат.

Расширение возможностей

Теперь кодишь вещи, которые раньше не стоили времени. Работаешь с кодом в областях, где не хватало знаний. Раньше ты думал: "Эта фича займет неделю, не стоит". Сейчас: "Сделаю за вечер!". Раньше: "Не знаю фреймворк". Сейчас: "Разберусь с ИИ". Это существенное расширение возможностей программиста. Главное, пользоваться, а не отрицать.

Техники, которые работают

LLM хороши в итеративной реализации до достижения целей. Принцип не говорить ЧТО делать пошагово. Нужно дать критерии успеха.

Карпатый описывает своию технику так:

Сначала тесты (TDD), потом код. Агент все пилит до успешных тестов. По сути подход меняетяс с императивного на декларативный и выглядит так:

не "сделай А, потом Б", а "добейся результата Х".

Атрофия навыков

Карпатый предупреждает, что способность писать код вручную атрофируется по использовании ИИ. Но важный нюанс: генерация кода и понимание кода – разные способности. Можно отлично ревьювить код, даже если с трудом пишешь его.

Промежуточный вывод

Декабрь 2025 был пороговым моментом. Интеллектуальная часть разработки обогнала всё остальное: интеграции, процессы, диффузию знаний.

Критично понимать:

Это уже случилось с двузначным процентом инженеров. Берем правило Паретто 20/80 для понимания.

Учить нужно не инструменты, а то, как работать с ИИ в процессе. Мыслить нужно системами, а не конкретными строчками кода.

Если хочешь системно освоить работу с AI в разработке – мы в Result сделали курс по тому, как это внедрять на уровне мышления. Без шума и лишней инфы. Для начинающих и опытных.

Курс "Нейросети: от основ к практике" – для деталей напиши "ИИ" в бота и мы распишем детали.

Оригинальные заметки Карпатого

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки