Какой смысл учиться программированию, если завтра нейронки будут делать любую работу лучше людей?
В кулуарах ЯЛФ обсуждал эту тему с Сергеем veged Бережным — директором по взаимодействию с разработчиками и новым CTO Яндекс Практикума. Для нас обоих это максимально актуально — оба занимаемся EdTech — он внутри Яндекса, я самостоятельно.
Серега сформулировал отличную аналогию, которая мне очень понравилась: компьютеры давно победили человека в шахматах без единого шанса на реванш. Но люди ведь не перестали учиться играть.
Даже если нейронки начнут решать 100% SWE-задач лучше самого опытного разработчика, программирование останется отличным занятием для саморазвития и хобби.
Я точно продолжу программировать, даже если за это перестанут платить.
А как вы видите будущее разработки?
@devspotting
ИИ, ПРЕДЕЛ ТЕХНОЛОГИЙ И СМЫСЛ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ТРУДА:
мы станем «питомцами нейросетей»?
Сейчас мы наблюдаем мощный взлёт ИИ-разработки. Нейросети легко переписывают сложные фреймворки (типа переноса Next.js на Vite) и автоматизируют рутину. Возникает ощущение, что через 5–10 лет ИИ сможет сгенерировать по клику собственную операционную систему или идеальный персональный софт любой сложности.
Отсюда рождается популярный страх: ИИ окончательно превзойдёт человека во всех интеллектуальных задачах, и наше участие в труде потеряет смысл, превратившись в лучшем случае в забавное хобби, вроде игры в шахматы против компьютера.
Эта экстраполяция не учитывает главного свойства человеческой природы и устройства нашего мира.
ФАНТАЗИЯ ПРОТИВ ФИЗИКИ И ЛОГИКИ
Фундаментальное правило развития: любой технический прогресс очень быстро «утилизируется» ростом наших ожиданий.
Рост этих ожиданий ничем не сдержан. Он зависит только от масштаба человеческой фантазии. Как только мы получаем возможность легко генерировать микросервисы или специализированные утилиты, нам становится этого мало. Мы сразу начинаем хотеть универсальное расширяемое лего для всех видов оборудования на 10 лет вперёд или собственную операционную систему с полным стеком драйверов.
Именно здесь фантазия на всей скорости врезается в ограничения физического мира. Похожую историю мы наблюдали с 3D-графикой. Казалось бы, видеокарты стали мощнее в тысячи раз, но реалистичное 3D в реальном времени десятилетиями оставалось «вопросом пары лет». Как только появлялись новые мощности, разработчики игр сразу утилизировали их возросшими требованиями: глобальным освещением, физикой частиц, трассировкой лучей. Оборудование упиралось в пропускную способность шины и тепловые пакеты, а фантазия геймдизайнеров не упиралась ни во что.
В программировании такой физической стеной станет масштаб и сложность оркестрации. Создание гигантских систем упирается не в ограниченность нейросетей, а в суровые законы реальности:
● Координационный
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СОБСТВЕННОСТЬ КАК КОНЦЕНТРАТ СЛОЖНОСТИ
Даже в мире победившего сильного ИИ останется барьер, который защитит компании и продукты — экономика сложности.
Кажется, что ИИ достаточно обвесить точными датчиками, собрать всю телеметрию о социальном устройстве мира, оцифровать все законы, негласные правила, привычки пользователей и загрузить эти данные в контекст. Теоретически, общественные процессы и человеческое поведение можно аппроксимировать формулами.
Но на практике сбор, поддержание в актуальном состоянии и обработка такого массива данных для каждой новой задачи стоят запредельно дорого. Ценность крупных программных продуктов в том, что они годами накапливают и концентрируют в себе эту внешнюю сложность. В их архитектуру уже зашиты решения тысяч мелких конфликтов, юридических компромиссов и исторических случайностей.
Поэтому компании с интеллектуальной собственностью сохранят позиции. Их защитным рвом будет не код как таковой, а накопленный массив решённых проблем реального мира. Конкурентам будет экономически невыгодно симулировать и заново собирать всю эту сложность через ИИ с нуля — проще опираться на существующие продукты, которые просто перейдут на другие масштабы.
ИТОГ
Мы не станем просто наблюдателями, для которых интеллектуальный труд превратится в необязательное хобби.
Наличие даже самого сильного ИИ ничего принципиально не меняет в механике жизни людей. На протяжении всей истории мы создавали инструменты, которые были быстрее, сильнее и точнее нас — от колеса до калькулятора. Каждый новый инструмент просто смещал границу наших возможностей, но не отменял саму потребность действовать.
Наши желания всегда будут обгонять технологии, становясь всё более сложными и противоречивыми. Мы продолжим придумывать новые невыполнимые задачи и искать способы их решить, упираясь в физику, экономику и логику. ИИ — это невероятно мощный рычаг, который сократит пропасть между нашими идеями и их реализацией, но он не придумает, куда этот рычаг приложи
На днях с одним коллегой поспорили о прогнозах использования ИИ в программировании… Мы так сильно разошлись в оценках, что я захотел собрать побольше мнений!
🔮 Выдать свой прогноз
Помните, в прошлый раз мы устроили с Сергеем Бережным Яндексо-срач.
Наши сердца и задницы тогда еще горели праведным пламенем, и мы сделали не характерный для себя выпуск. Такие — а давай-ка устроим прямо обосраться какое конфликтное интервью, подготовимся, за все спросим, поопонируем, поднимем все неудобное. Ща нам Яндекс за все ответит!
Так и сделали. Получили скандальный выпуск и ведро хуев за воротник.
Нормальный Мы-обречены-вайб, где просто поболтали по душам о том о сем, мы поймали уже после записи. В этот раз решили позвать Серегу просто так. Он интересный мужик, и с ним классно поболтать за жизнь.
Но вот что ты будешь делать! Опять скатились в срачи и споры.
Стоило ему сказать, что он пишет с помощью ИИ книгу и музыку и считает это творчеством, как наши давно потухшие сердца и жопы снова воспылали. Всмысле, какое еще творчество?
Короче, заходите смотрите, выбирайте свою сторону
Youtube | Rutube | Аудиоверсия
____
приходите на наш оффлайн-спешл
Podlodka #470 – Vim
Многие думают, что Vim давно уже не актуален и остался мемом и игрушкой для гиков. В выпуске мы обсудили, зачем можно его использовать в современном мире, когда вокруг куча IDE и текстовых редакторов, что из себя представляет осовремененная версия под именем NeoVim и почему она до сих пор актуальна и остается для многих разработчиков способом собрать персональную среду разработки под свой реальный рабочий процесс.
Поговорили, в чем принципиальные архитектурные отличия NeoVim от других, почему его сила не только в плагинах, а в самой модели взаимодействия с текстом, как сегодня устроен современный стек с Lua, LSP и Tree-sitter, и с чего начать, если давно хотелось попробовать NeoVim не как эксперимент на вечер, а как полноценный рабочий инструмент. Упомянули и удовольствие от использования, и инженерный подход к конфигурации, и важность рефлексии в работе с текстовым редактором.
🎧 Слушать выпуск
👀 Смотреть выпуск
👉Предложить себя в подкаст
Говорить мало. Экономить токен.
Сегодня в рубрике #ЭкономимТокены хочу поговорить про завирусившийся скилл caveman.
Он заставляет модель отвечать как пещерный человек: без вводных конструкций и прочей воды, сохраняя техническую суть. По бенчмаркам самого проекта экономия на выходных токенах составляет 22–87% в зависимости от типа запроса (важно: это именно ответы модели, не входящий контекст).
Из примера в README:
🗣️ Клод по умолчанию (69 токенов):
The reason your React component is re-rendering is likely because you're creating a new object reference on each render cycle...
🪨 Caveman-Клод (19 токенов):
New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in useMemo.
Ответ тот же. Слов в 3,5 раза меньше.
Есть три уровня краткости (`lite` / full / ultra`) и неожиданный режим `文言文 — сжатие на классическом китайском. Отдельные скиллы: /caveman-commit (коммиты в духе «fix: null user L42») и /caveman-review (ревью одной строкой). Ещё есть caveman-compress — утилита для сжатия самого CLAUDE.md, чтобы меньше тратить уже на входе.
Установка
npx skills add JuliusBrussee/caveman
А еще @veged сделал форк с поддержкой русского языка. Серега, не хочешь для еще большей экономии удалить англоязычную часть и переименовать скилл в «Чехов» или «Ильяхов»? :)
Что говорит наука
Авторы ссылаются на мартовскую статью с arxiv «Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models».
Исследователи проверили 31 модель (от 0.5B до 405B параметров) на 1485 задачах из пяти разных бенчмарков. Обнаружили странный эффект: на ~8% задач большие модели стабильно проигрывали маленьким — причём с разрывом в 28 процентных пунктов.
Причина оказалась структурной: крупные модели при подробных ответах начинают «переобъяснять» — дообрабатывают правильный промежуточный результат и в итоге приходят к неверному финальному. Мозг большой, но болтает лишнее.
Когда тем же большим моделям добавили ограничение «отвечай кратко» — точность выросла на 26 процентных пунк
Видео summer_school_v1.1.mp4 · 43.6 МБ · нажмите — покажем
🐣 Приём заявок в Летние школы Яндекса — до 3 мая, пора!
Есть чуть больше двух недель, чтобы подать заявку и пройти тестовое задание. И ещё несколько причин зарегистрироваться:
1. Быстрый путь к оферу
Познакомишься с разными сервисами и выберешь, где хочешь начать карьеру. У выпускников — сокращённый отбор на стажировку
2. Бесплатное обучение
Проезд и проживание в Айтиобщаге — тоже, если ты из другого города
3. Масштаб
Более 5000 студентов уже прокачали свои знания и карьеру в Летних школах. Ежегодно более 500 яндексоидов участвуют в подготовке — читают лекции, менторят, нанимают
4. Тест-драйв работы в Яндексе
Будешь решать бизнес-задачи в фулстек-команде разработки. Сильная и интенсивная программа в настоящем рабочем темпе
5. Проект в портфолио
Соберёшь проект, который можно добавить в CV
6. Менторы
Эксперты и менторы из числа действующих сотрудников поделятся опытом и со всем помогут
7. Очное обучение в Москве
Атмосфера летнего кэмпа в наших офисах, много нетворкинга и вечеринок — прилагаются к учёбе
Всё включено — регистрируйся:
Школа бэкенд-разработки
Школа разработки интерфейсов
Школа мобильной разработки
Школа аналитиков-разработчиков
@Young_and_Yandex
Подкаст #ГриненкоПро №7 про изменения в управлении командами разработки с приходом ИИ
В этом выпуске говорим с Сергеем Бережным — директором по взаимодействию с разработчиками и CTO Яндекс Практикума — о том, как меняется роль руководителя инженерными командами.
https://www.youtube.com/watch?v=tP0pLd2ug1A
Обсуждаем, почему LLM — это не «джун», но и не «сеньор», как меняется цена ошибки, почему без инфраструктуры, автотестов, документации и понятных процессов AI может не ускорить, а усилить хаос, и что делать руководителю, если часть команды уже живет с агентами, а часть продолжает писать код «топором, чтобы мозоли».
Внутри:
— как оценивать людей, story points и результативность в мире AI;
— что делать с сопротивлением разработчиков;
— почему токены — не новая версия lines of code;
— как CTO может системно двигать команду к эффективному использованию нейросетей;
— AI как бензопила, джетпак и «новое электричество»;
— почему скорость генерации кода не отменяет планирование;
— как LLM влияет на коммуникацию, ревью и работу с большими PR;
— каким может быть следующий шаг после AI-агентов и coding assistants.
Подписывайтесь на канал на YouTube и, конечно, ставьте лайки! Следующий выпуск уже снят и ждет своей очереди.
А еще можно подписаться на каналы Сергея: в telegram и на YouTube.
Приятного просмотра!
@devspotting
#ГриненкоПро №10 про найм и образование с приходом ИИ
В гостях снова Сергей Бережной — CTO Практикума и директор по взаимодействию с разработчиками в Яндексе. Но на этот раз говорим о том, что происходит с наймом в IT после появления нейронок, как быть джунам, можно ли честно проходить собеседование с AI, почему успешный GitHub-проект не заменяет интервью и чему теперь учиться, если новые модели выходят каждую неделю.
https://www.youtube.com/watch?v=V3fahH0XA0M
Внутри
— почему вакансий стало меньше, но найм не остановился
— что ИИ на самом деле меняет на рынке разработчиков
— почему спрос смещается от «кодеров» к людям, создающим пользу
— почему джуны с нейронками не обязательно проигрывают сеньорам
— как отличить опытного инженера от новичка с AI
— зачем всё ещё нужны собеседования, если задачи решает нейронка
— почему GitHub, звёзды и open source не дают полного сигнала о кандидате
— как должны меняться тестовые задания
— зачем учиться, если можно спросить ChatGPT
— почему образование — это не только информация, но и фокус внимания
— как встроить ИИ в ежедневную практику и не отстать от изменений
Обязательно подпишитесь на канал — сегодня пишу выпуск про ИИ-агентов и opensource!
@devspotting
Вчера провели YoungCon 2026 и финал баттла вузов. В этом году экспериментально добавили в формат соревнование с использованием участниками ИИ на базе нашего SourceCraft.dev (кстати, внутри него появился Вайбкрафт).
А чтобы ещё поддержать изучение новых технологий я, как автор модулей Практикума про использование ИИ в программировании, выпросил эксклюзивную скидку 25% для всех, кто читает меня!
Устали от новостей вокруг ИИ?
Встречайте «ИИ — не новости», наш с Сергеем @veged Бережным новый подкаст!
https://www.youtube.com/watch?v=naR25L8Sb6Q
Новость проходит. Последствия остаются.
Подписывайтесь, ставьте лайки, приходите обсудить или предложить тему для нового выпуска в чате сообщества @grinenko_pro.
ИИ сбегает из песочниц, люди не отличают ИИ-тексты, а скиллы — просто промпты во втором выпуске ИИ — не новостей с Сергеем @veged Бережным: https://www.youtube.com/watch?v=XqWWBTm5uXA
В выпуске:
— Модель выбирается из песочницы, лезет во внешнюю инфраструктуру, а инженеры зовут другие модели, чтобы разобраться, что произошло. Это начало принципиально новой эры киберугроз — или просто очередной виток вечной гонки щита и меча?
— Люди уже не могут надёжно отличать сгенерированный текст от человеческого. Но означает ли это, что ИИ научился хорошо писать? И что такое хорошо, если AI-контент уже способен выигрывать у человеческого по кликам, просмотрам и попаданию в чарты?
— AI-скиллы собирают тысячи звёзд и объявляются новым способом разработки. Но насколько далеко они на самом деле ушли от промпта «задай мне все необходимые вопросы» — и почему полезнее читать их внутренности и собирать собственные?
Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями! Приятного просмотра!
@devspotting
Сегодня вторник, а значит вышел 3й выпуск «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged Бережным!
В выпуске:
— Водяные знаки на ИИ-контенте — вилами по воде
— Нейронки научились в математику. Доказывает ли это, что LLM способны создавать новое? А «новое» — это какое?
— Успех на бенчмарке ARC-AGI-3: кто бы мог подумать, что интеллект без памяти работает не очень. Теперь джунам придется выполнять работу CTO.
Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями! Приятного просмотра!
@devspotting
В новом выпуске «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged Бережным обсуждаем:
* Почему AI-модели превращаются в инфраструктуру вроде электричества — и есть ли у OpenAI, Anthropic, Google или кого-то ещё шанс монополизировать «лучший интеллект»?
* Как китайские лаборатории догоняют AI-фронтир даже при дефиците GPU, почему ограничения иногда ускоряют прогресс и что важнее — коллаборация или конкуренция?
* Перспективы Computer History в Codex
* Почему топовые технари остаются нужны, «середина» профессии начинает вымываться, а продуктовое мышление, умение формулировать задачи, работать с людьми — и даже философия — становятся только ценнее
Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями!
Приятного просмотра!
@devspotting