ПостГод назад писал о навыках в современном мире, и в общем-то ничего не изменилось.

Год назад писал о навыках в современном мире, и в общем-то ничего не изменилось. Недавно встретился и поработал с полностью навайбкоженной непрограммистами кодовой базой. Теперь еще больше убежден, что никуда профессия разработчика ПО не денется. Приведу пример на своей кодовой базе. Попросил codex решить задачу. Тот добавил 55 строк кода и удалил 7. Вот PR. Будь я непрограммистом, я бы удовлетворился и влил это. Но поскольку я программист, то понял, что надо по-другому. Посмотрел код внимательнее, внёс правки сам и попросил уже локальную модельку дописать тест (PR). +36, -37 строк. Раздутый код — не единственная проблема вайбкодинга. Программисты понимают, но остальных убедить сложно, что LLM постоянно генерят странные решения и кривые (случайные) абстракции, как на первом скрине к посту. На втором — другая проблема: постоянные утечки памяти. В данном случае ThreadLocal с корутинами. И не всегда такие проблемы находит code review, даже на gpt 5.5. На третьем скрине — график роста сложности проекта у трёх разработчиков (там всё подписано). Чем меньше экспертизы, тем быстрее растет сложность (из-за accidental complexity). Высокая сложность — это когда чинишь баг, но создаешь еще два; когда делать часовую задачу — несколько дней. В какой-то момент сложность растёт настолько, что работать над кодовой базой невозможно. И напоследок, может, кто-то тоже заметил. Такое ощущение, что в мире разработки агентов бытует мнение, что агентов должны писать DS. Но ведь агент — это всего лишь программа. Модельки (LLM, BERT, etc) для программы — просто API. Неужели не очевидно, кто лучше напишет программу? Программисты могут попросить DS доработать модельки, помочь докрутить RL слой. Но зачем всю программу давать писать DS?