Технологический журналист и программист Бендж Эдвардс подвел итоги нескольких месяцев интенсивной работы с ИИ-агентами для программирования. Он создал более 50 проектов с помощью Claude Code и других инструментов.
Технологический журналист и программист Бендж Эдвардс подвел итоги нескольких месяцев интенсивной работы с ИИ-агентами для программирования. Он создал более 50 проектов с помощью Claude Code и других инструментов.
«С ноября я использовал Claude Code и Claude Opus 4.5 через личную подписку Claude Max, активно экспериментируя с разработкой программного обеспечения при помощи ИИ (похожим образом я также работал с Codex от OpenAI, хотя и реже). Спустя пятьдесят проектов скажу откровенно: я не получал такого удовольствия от работы с компьютером с тех пор, как в девять лет учился программировать на BASIC на своем Apple II Plus. Это не реклама и не рекомендация, а личный опыт: я взялся за этот эксперимент добровольно и оплачивал премиальные ИИ-подписки OpenAI и Anthropic из собственного кармана».
Итог эксперимента Эдвардс формулирует осторожно: ИИ-агенты не делают разработчиков ненужными, но радикально меняют ритм и интенсивность их работы — и к этому придется адаптироваться не только технически, но и социально. Ниже — десять ключевых уроков, которые он вынес из этого опыта.
По словам Эдвардса, даже самые продвинутые ИИ-агенты не обладают тем, что делает разработку устойчивой в долгую — инженерным суждением. Люди по-прежнему отвечают за архитектуру, декомпозицию задач, приоритизацию, понимание бизнес-смысла и управление сложностью.
ИИ не знает, когда требования противоречивы, когда функцию лучше не добавлять, а когда технический долг станет фатальным. «Опытные разработчики понимают, как строить системы, которые можно расширять годами, а не просто собрать красивое демо», — пишет Эдвардс. Именно поэтому для продакшена по-прежнему критичны контроль версий, инкрементальные бэкапы, тестирование по одному изменению и ручная отладка сложных взаимодействий между компонентами.
ИИ не «делает из человека программиста». Он ускоряет тех, кто уже понимает, что делает. Эдвардс цитирует исследователя Саймона Уиллисона: «AI tools amplify existing expertise». Чем выше квалификация человека, тем больший выигрыш он получает.
Сам Эдвардс формулирует это так: «С помощью ИИ вам не нужно помнить все — но вы обязаны понимать, чего хотите добиться». Агент не формулирует цели, не выбирает компромиссы и не чувствует последствий архитектурных решений. Он исполняет.
ИИ-агенты демонстрируют почти пугающую эффективность в популярных областях: JavaScript, HTML, веб-интерфейсы, типовые фреймворки. Но как только задача выходит за пределы хорошо представленных данных, качество резко падает.
Эдвардс приводит показательный пример: HTML5-демо с помощью Claude Code он сделал за пять минут, а аналогичную игру для Atari 800 — за неделю мучительного ручного дизайна, проб и ошибок. Причина проста: ассемблер 6502 и архитектура старых компьютеров почти не представлены в обучающих данных.
Чтобы вообще сдвинуться с места, автору пришлось создавать для ИИ вспомогательные инструменты: эмуляторы, MCP-серверы и интерфейсы доступа к памяти и чипсету. Без этого агент буквально «крутился на месте».
ИИ тянется к шаблонам. Это не баг, а следствие статистической природы моделей. Даже когда пользователь точно описывает желаемое, агент может упрямо воспроизводить привычные паттерны.
Эдвардс рассказывает, как четыре дня пытался портировать свою игру Violent Checkers на Atari 800. Проблема была в том, что в его игре клетки доски не имели логического значения, но ИИ снова и снова пытался «привязать» фигуры к клеткам, потому что слово checkerboard активировало стандартные ассоциации.
Решение оказалось парадоксальным: он переписал описание задачи, полностью исключив слова «шашки», «доска» и «клетки», заменив их на историю про НЛО, летающее над полем квадратов. Только так агент перестал тянуть шаблон.
Первые 90% проекта ИИ делает быстро: прототип, интерфейс, базовая логика. Но последние 10% — обработка краев, исключений, логики состояний, производительности — превращаются в изматывающий диалог.
«Последние 10% — это ручной, пошаговый, утомительный процесс», — пишет Эдвардс. Именно здесь ИИ чаще всего застревает, забывает предыдущие решения или предлагает поверхностные фиксы, которые ломают соседние части системы.
ИИ обожает добавлять новые фичи. Починка багов, рефакторинг и чистка архитектуры даются ему куда хуже. Эдвардс отмечает, что агенты склонны «пробегать» по коду, внося масштабные изменения ради локальной цели, не понимая системных последствий.
В результате появляется классическая проблема: исправление одного бага порождает два новых. Без жесткого человеческого контроля архитектура быстро расползается.
По мнению Эдвардса, текущие ИИ далеки от общего интеллекта. Они не способны учиться постоянно. Все знания существуют лишь в рамках текущего контекста, который рано или поздно «схлопывается». «Они забывают», — пишет он. Чтобы бороться с этим, автор заставлял агента писать подробные отчеты о каждом найденном баге и решении — фактически вручную создавая долгосрочную память.
После привыкания к ускорению возникает новый эффект: раздражение. То, что раньше казалось молниеносным, начинает восприниматься как тормоз. Эдвардс признается, что стал нетерпелив к агенту и постоянно требовал большего. Но как только ИИ ошибался или «загрязнял» код, без реальных знаний программирования он оказывался беспомощен.
Ключевой парадокс эксперимента: ИИ не освобождает время — он его заполняет. Новые идеи появляются быстрее, чем человек успевает их осмыслить. За два месяца Эдвардс вел до 15 проектов одновременно, работая по восемь часов в день даже во время болезни. Он сравнивает ИИ с паровой машиной: инструмент работает круглосуточно, а человек — нет.
Автор предполагает, что обществу могут понадобиться новые формы защиты для интеллектуальных работников — аналогично профсоюзам эпохи индустриализации.
Несмотря на выгорание и ограничения, Эдвардс уверен: ИИ-агенты останутся частью профессии. Они не заменят людей, но радикально изменят ожидания по скорости и объему работы.
«Лучшие инструменты усиливают человека, оставляя его за рулем», — заключает он. Однако без осознанных ограничений и новых социальных норм эти инструменты могут превратиться не в освобождение, а в постоянный источник перегрузки.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.