LLM говнокодит не хуже людей. Только быстрее
Полгода назад я начал писать пет-проект практически полностью с помощью LLM-агентов. Первые недели это был чистый дофамин: фичи вылетали за вечер, я успевал за неделю столько, сколько раньше делала небольшая команда. А потом всё начало вязнуть — ровно так же, как вязнет любой проект с говнокодом. Каждая новая фича ломала две старые, агент правил код «на ощупь», а я всё больше времени тратил не на продукт, а на разгребание.
Вайб-код для настоящих инженеров: старые практики в новых реалиях
Итак, вопреки утверждениям скептиков (среди которых не так давно был и я) ИИ-разработка с двух ног влетела в настоящую промышленную эксплуатацию, и мем уже совсем не тот: не джун теперь роняет прод, а нейросеть убивает статистику доступности гитхаба, амазона, Cloudflare и даже самой мекки вайб-кодинга — сервисов Anthropic и OpenAI.
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
Реддит и Хабр
Мой опыт парного программирования с Chat GPT-5
Привет, Хабр! Про модели искусственного интеллекта сейчас не говорит только ленивый. Высказывается множество мнений и нередко они оказываются на противоположных полюсах: от полного скепсиса до убеждённости, что произошла новая научно-техническая революция. Жизненный опыт подсказывает, что истина где-то по-середине и инструмент будет полезным ровно настолько, насколько ты умеешь им пользоваться. В относительно недавнем интервью генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что примерно
