🚀 Давайте критически посмотрим на ИИ-генерацию не с точки зрения хейтеров ИИ в духе «я не умею настраивать ИИ-агентов, поэтому ИИ не работает», а действительно попробуем понять, где ИИ-агент легко может вести разработку почти на 100 % автоматически, а где это получится только после работы с оператором в полуавтоматическом режиме.
Вчера на обучении на Dash я делал быстрый прототип 1С-подобного фронтенда накладных с выбором товаров из крупного справочника 100 000+ позиций. Пока пример был простой — выпадающий список товаров в гриде, — ИИ легко генерировал рабочий UI, корректно его тестировал и документировал. Очевидно, что в таком классе задач разработка стала уже почти автоматической.
Однако для задачи с нетиповым контролем потребовалось даже активировать мой набор Debug-промптов, куда я натаскал разные эвристики из SWE-Bench. Сама помощь ИИ по настройке Dash от меня не требовалась — собственно, я сам вижу его впервые за неделю. Однако ИИ потребовалась помощь в оркестрации с агентом-бизнес-постановщиком в другой системе, чтобы скорректировать задание с учётом особенностей версий Dash.
Обыватель сразу скажет: «Ну вот видите, ИИ простые задачи решает, а сложные — нет!». Однако если вы эксперт, то заметите, что вопрос сложнее, т. к. сложность для ИИ и для людей отличается кардинально.
Самая большая сложность для ИИ — реакции фреймворков вопреки ожиданиям GPT из обучения. Тут происходило то же самое, т. к. в большом числе событий UI сам Dash вёл себя в новой версии несколько иначе, чем в версиях, на которых учился ИИ.
Важный тут инсайт: нужно очень осторожно через технологический прототип добавлять новые фреймворки, и весьма вероятно это довольно долго будет полуавтоматической задачей.
Однако! Если в приложении уже работает фреймворк, а также в приложении уже решён какой-то набор задач и ИИ может посмотреть как, то создание нового кода ИИ-боты уже могут вести действительно автоматически.
Интересно, что это влечёт новый скилл оператора ИИ — что-то в духе «Архитектор по встраиванию новых фреймворков». Для людей такого скилла нет: там обычно разработчик сидит на узком числе фреймворков, и для него новый — целая тема с обучением на месяцы. ИИ знает все популярные фреймворки на свете, но при первом встраивании вы должны уметь организовать его работу на MVP-подобном решении. Причём ИИ не нужны ваши знания программирования, а скорее ваш опыт организации оркестрации с ИИ-агентами, которые либо знают, как это делается, либо могут переформулировать задачу, чтобы ИИ-бот смог решать её в рамках своего обучения.
По факту сейчас появятся новые требования работодателей к новым компетенциям в ИТ по работе с фреймворками, которых ранее вообще не было.
