Andrey Nemoffзаметил что Грок будет немного посильнее Codex. Но может это субъективно
Попробуй задачи описывать в веб браузерную версию GPT, потом говоришь ему опиши ТЗ для Codex и увидишь волшебство, плюс экономия токенов
HymanНас обязательно когда-нибудь заменят...
Джунов, мидлов, и те кто UI делает да, даже по большому счету сеньоров которые чисто кодеры, но архитекторы и те кто работает на стыке железа и софта нейронка не заменит
Ускорение агентами можно рассматривать двояко. Да, они ускоряют разработку, однако относительно старого уровня IT, донейросетевого. Теперь же нейросети анлокают инфу, где как у кого устроено, какие оптимизации есть в природе и т.д. и т.п., что апает и уровень кодинга следом, при этом его проблематично достичь агентами. Так что концептуально мало что поменялось.
C С одной стороны, дыа. Теперь легче осилить всякие обработки сигналов, гис-ы, математику\алгосы более высокого тира, бесячие системные апи, которые знают ток их авторы, особенности платформ, осей и проч. закладывая это всё в архитект, редкие предметные алгоритмы (очень намучался, например, с астрономическими) и т.д и т.п, где раньше гугел лажал, а примеров не было. Понятно, что нейросеть выдаст мульён ошибок, но даже корявая инфа лучше, чем никакая, что огромнейший прогресс. С другой стороны, множество айтишных и не только рынков схлопнутся, увольнения и т.п. дела. Я думаю часть условно простых языков полностью автоматизируют за пару лет, ибо на их упрощение ии отлично натягивается.H C Упрощение высокоуровневых языков тоже можно рассмотреть двояко. Изначально посыл был пофиксить особо проблемные места. В ооп-иерархиях с внедрением, делегацией, сложными стейтами и т.п. уследить за памятью, ошибками, побочными эффектами крайне проблематично. И упрощается только это, ну и местами что-то. Но не всё, а что-то следом и усложняется. Прилетает большая нагрузка на сборщик, недетерминированность его, появление в проге разных указателей - под сборщиком и без (из системных либ), конфликты с системными типами, непредсказуемая деградация от абстракций компайл-тайма и рантайма, само ооп становится сложнее и т.д. и т.п. Учёт компромиссов сложность уже повышает, отчего простой язык не простой). А вот позже появился уже кейс типа бизнес-язык, который проще сам по себе. Это уже совсем другая история. И тут два разных упрощения, одно специализированное, второе - общее. С позиции первого такие языки нужны, ибо их не заменить другими. С позиции второго... как вздумается бизнесу.
Вот ответ нейронка
Где нейросеть может заменить разработчикаРутинный код — генерация boilerplate, типовых классов, CRUD‑операций, тестов.Документация — автогенерация описаний API, комментариев, README.Рефакторинг простого уровня — упрощение функций, замена повторяющихся блоков.Автотесты — генерация unit‑тестов и моков для стандартных сценариев.Перевод кода между языками — перенос алгоритмов с Python на Java или C++ без глубокого анализа.🧠 Где нейросеть не заменит разработчика
Где нейросеть не заменит разработчикаАрхитектура систем — проектирование модульности, масштабируемости, отказоустойчивости.Интеграция железа и протоколов — работа с сенсорами, контроллерами, нестандартными API.Безопасность — выбор криптографии, защита данных, соответствие стандартам.Оптимизация производительности — профилирование, работа с памятью, реальное время.Креативные решения — нестандартные подходы, которые выходят за рамки шаблонов.Лидерство и командная работа — постановка задач, менторство, принятие решений в условиях неопределённости
Я к примеру свой профиль уже подготовил под это будущие)
Senior Android & Embedded Systems Engineer | Tech & Team Lead
Senior engineer with 8+ years building high-reliability, security-critical systems for FinTech and mission-critical robotics. I bridge low-level hardware work (Android NDK / C++) with scalable architecture (Clean & Hexagonal) to deliver predictable, testable releases.
As a dual-role lead, I combine hands-on system architecture with mentorship and process optimization: technical whiteboarding, design for testability, structured code reviews, and engineering standards that reduce friction and improve delivery quality.
Key highlights
Built and optimized an end-to-end EMV transaction pipeline (~3s full cycle).
Architected deployment/management for 100,000+ POS terminals across multiple hardware vendors.
Developed a portable NDK/C++ payment core enabling a single codebase across platforms and minimizing vendor lock-in.
Integrated biometric payments (FacePay), reducing transaction time to ~5s with regulatory compliance.
Tech stack
Languages & Tools: C++, Kotlin, Java, Python • Android SDK/NDK • Docker • Qt • ML Kit
Protocols & Security: EMV (L1/L2) • AES/RSA/PKI • SCEP • WebSockets • TCP/UDP