Статья

ИИ написал 90% вашего кода, но тормозят вас последние 10%

截屏2025-06-06 6.21.17.png
Самая горячая тема в кругах разработчиков в последнее время — это, без сомнения, ИИ-ассистенты программирования. Будь то Gemini Pro, Copilot или что-то еще, мы должны признать: наступила новая эра. ИИ помогает рефакторить унаследованный код, объяснять сложные алгоритмы и даже генерировать целые модули — вещи, которые раньше были немыслимы.
Кажется, что ИИ может выполнить почти 90% работы по программированию.
Но забавно, что мое рабочее время не сократилось на 90%. Я обнаружил, что настоящее узкое место незаметно сместилось с «как написать код» в другую, более скрытую область, которую я называю «последняя миля валидации кода».
Представьте себе эти сценарии, с которыми вы, вероятно, сталкиваетесь ежедневно:

  • Gemini дает вам элегантный скрипт на Python, использующий новую библиотеку. Вам нужно остановиться, выполнить pip install, создать или активировать виртуальное окружение и молиться, чтобы оно не конфликтовало с глобальным. — Ваше состояние потока нарушено.

  • ИИ рекомендует потрясающую новую функцию из PHP 8.3. Но ваш текущий проект работает на PHP 8.1. Теперь вам нужно возиться с менеджерами версий, переключаться и перезагружать службы. — Еще одно прерывание.

  • ИИ генерирует для вас полнофункциональное демо с веб-сервером, базой данных и Redis. Вы впечатлены, а затем молча открываете терминал и начинаете писать docker-compose.yml или вручную устанавливать и настраивать каждый сервис. — Ваш творческий порыв угасает.

  • Проблема с фронтендом, по словам ИИ, воспроизводится только в среде HTTPS. И вот начинается ваша долгая битва с самоподписанными SSL-сертификатами.

Видите закономерность? ИИ действует как сверхзвуковой генератор идей, постоянно превращая «мысли» в «код», но наша локальная среда подобна забитой проселочной дороге, мешая этому коду быстро запуститься и стать «проверяемым результатом».
В эпоху ИИ ключевая компетенция разработчика смещается с «умения кодировать» на «способность к быстрой итерации и валидации».
Осознав это, я начал одержимо оптимизировать свой рабочий процесс с одной целью: устранить все трения между «получением кода» и «просмотром результата».

В моем стеке на macOS Servbay стал почти «невидимой», но критически важной частью этого процесса. Я почти перестал его замечать, потому что он делает все настолько естественным
截屏2025-06-06 23.21.59.png

Когда я задаю вопрос Gemini, и он возвращает фрагмент кода на Node.js, я не думаю: «Как мне это запустить?», потому что знаю, что в Servbay уже наготове чистая среда Node.js^^. Если коду нужны MariaDB и PostgreSQL^^, все, что я делаю, — это включаю их в панели Servbay. Весь процесс естественен, как дыхание.

Мне больше не нужно мучиться с разными версиями PHP для разных проектов ^^ и беспокоиться о локальной отладке по HTTPS, так как Servbay автоматически управляет SSL^^.

Что еще интереснее, когда я начал изучать локальные модели ИИ, я обнаружил, что в Servbay уже интегрирован Ollama^^. Это создало идеальный цикл в моем рабочем процессе ИИ: я использую облачный Gemini Pro для получения обширных знаний и творческих идей, а локальную модель — для анализа частного кода компании, при этом Servbay обеспечивает стабильную, единую основу для всего этого.

Недавно мне нужно было быстро показать демо клиенту. Интеграция frp и ngrok в обновлении Servbay 1.13.0 позволила мне сгенерировать публичный URL одним кликом^^, избавив меня от необходимости развертывания на промежуточном сервере.

Я не пытаюсь порекомендовать инструмент; я делюсь идеей: превратите вашу локальную среду разработки из пассивного «исполнителя кода» в активный «валидатор идей».
ИИ отвечает за «производство», а нам нужен невероятно гладкий «испытательный полигон».
Поэтому, когда в следующий раз вы будете восхищаться мощью ИИ, уделите время анализу своего рабочего процесса. Что именно в этих «последних 10%» замедляет вас? Решив эту проблему, вы получите прирост эффективности, который превзойдет все ваши ожидания.
Кстати, если вы студент, не забудьте подать заявку на бесплатный план Gemini Pro от Google. Это фантастическое предложение. В конце концов, мы заслуживаем лучших инструментов.
截屏2025-06-07 15.25.06.png

4 Ответа

  1. А у меня видимо опыт не совсем удачный с этим ИИ. Есть старый код на С++ это поисковый движок, которые был написан лет так 20 назад и у меня всё руки чешутся его переписать.

    Ну соотв. сунулся в ИИ, в чат какой-то с рефакторингом. Так он там ошибок много внес. Может конечно что-то я не то сделал. Хм.

    Надо попозже повторить. 😄

    1. Иногда ИИ действительно сильно расходится с нашими ожиданиями. Особенно когда ты пытаешься заставить его изменить какой-то конкретный фрагмент — он, наоборот, начинает всё портить. Возможно, это связано с тем, что его логика больше ориентирована на внесение изменений в структуру текста в целом. Поэтому, когда мы хотим изменить только небольшую часть, сделать это становится довольно сложно — ИИ начинает перестраивать всё, даже то, что трогать не нужно.

  1. Сейчас ИИ более востребован во фронтовой части коммерческих сайтов, там ошибки более-менее не так критичны, если они там память не выедают и прочее. На бекенде, даже если там 1% ошибок, это грозит порчей баз данных, падению сервера и прочего.
    С ИИ пробовал много чего, и тесты писать заставлял на код и готовые тесты проходить, даже угрожал применить санкции, если код не будет работать, как советуют, но пока много недочетов. В финансовой сфере вообще лучше не пытаться с ним работать, много рисков.
    Да и в коммерческой разработке уходящие куда-то за океан части кода скорее всего противоречит NDA.

    1. Полностью согласен с вашей точкой зрения! Применение ИИ в программировании для финансовой сферы действительно может быть катастрофическим, особенно в современной сфере Web3. Как вы и сказали, даже 1% ошибок на бэкенде может привести к серьезным последствиям, а в мире Web3 одна уязвимость в смарт-контракте может означать потерю десятков или даже сотен миллионов долларов. Это абсолютно разрушительно.

      Поэтому на данный момент ИИ-программирование, вероятно, больше подходит в качестве вспомогательного инструмента для повышения эффективности, например, для помощи программистам в написании шаблонного кода, юнит-тестов или для помощи новичкам в освоении разработки простых приложений. Как вы и упомянули, в основном это применимо во фронтенде, где допустимость ошибок выше.

      Однако, если посмотреть с другой стороны, использование ИИ для обнаружения уязвимостей в коде — это на самом деле тоже очень хорошее направление. Это очень интересно: хотя ИИ и создает новые баги, когда пишет код сам, у него есть естественное преимущество в поиске известных паттернов уязвимостей и потенциальных рисков в огромных объемах кода. Можно сказать, что обнаружение багов — это как раз его сильная сторона. Он может быть как «поджигателем», так и «пожарным».

      Кроме того, упомянутая вами проблема с NDA, связанная с передачей кода за границу, также является очень реальным коммерческим соображением, которое действительно нельзя игнорировать.