Hacker News Digest

AI-кодинг: компилятор, а не магия

LLM — это компилятор: английский вместо C, выхлоп — код.
Работает лишь для тривиальных задач; чуть сложнее — приходится писать спецификации длиннее самого кода.
Английский не имеет спецификации, выхлоп недетерминирован, изменение в одном месте ломает всё.
Казаться быстрее на 20 %, реально медленнее на 19 % (arxiv.org/abs/2507.09089).

«ИИ заменит программистов» так же, как компиляторы заменили ассемблер и Excel — бухгалтеров: инструмент, а не чудо.
Миллиардные инвестиции в «vibe coding» — повторение провала self-driving.
Вместо хайпа стоит делать лучшие языки, компиляторы и библиотеки.

• Опытные разработчики спорят: кто-то экономит часы на рутине, кто-то теряет скорость из-за «зайцев» и недопонимания кода.
• AI-инструменты (автодополнение, Claude Code, Cursor) дают +20–50 % к старту, но требуют навыка «prompt-инженерии» и постоянного контроля.
• «Вайб-кодинг» без понимания архитектуры быстро даёт MVP, но приводит к техдолгу и невозможности поддержки.
• Независимые исследования пока не подтверждают значительного ускорения для сеньоров в сложных кодовых базах; выгода заметнее в шаблонных CRUD-задачах.
• Рынок и инвесторы толкают AI-хайп из-за страха пропустить «новое интернет», а не из-диоказанной эффективности.

• Участники сходятся во мнении: обещанного «10×-ускорения» от ИИ-кода не наблюдается; прирост заметен лишь в узких задачах и для неопытных разработчиков.
• Поводом для хайпа стали страх упустить преимущество (FOMO) и желание руководства оправдать сокращения и заморозку зарплат.
• Основной вывод: ИИ удобен для быстрых прототипов, скучных рутинных операций и «разогрева» незнакомого кода, но требует доработки, тестов и часто создаёт технический долг.
• «Шovelware»-взрыва не видно: большинство сгенерированных проектов либо бросаются, либо остаются внутренними; публикации и релизы не выросли.
• Многие отмечают риск атрофии навыков и падения качества кода, а также усталость от постоянной «борьбы с промптами».

Код — это долг

«Что ты думаешь об ИИ-инструментах для программирования?»
Отвечаю примером двух компаний.

Они одинаковы по доходу и продукту, но первая живёт с 1 млн строк кода, вторая — с 100 тыс. Какая выгоднее?
Очевидно, та, что меньше. Меньше кода — быстрее понимать и менять. Код — это долг. ИИ, генерируя код, даёт тебе этот долг.

Брать ли его? Зависит. Долг бывает полезным или разрушительным, с процентами или без. Главное — иметь доступ к инструментам и использовать их ответственно.

Спасибо Ани Талахадзе за рецензию.

• Участники спорят, можно ли считать количество строк кода (LOC) мерой технического долга: одни считают LOC бесполезной метрикой без учёта качества, другие — формой риска и обязательств.
• Подчёркивается, что «меньше кода» ≠ «лучше», если он нечитаем, плохо документирован и не поддерживается; главное — скорость понимания и изменения.
• AI-генерация кода ускоряет объём, но усиливает долг: код быстро появляется, но никто не понимает, кто за него отвечает, и как его отлаживать.
• Код описывается как актив, который амортизируется: чем больше кода, тем выше ежегодные «выплаты» на его поддержку и рефакторинг.
• Третьи сервисы и зависимости тоже создают долг: при смене условий или закрытии поставщика страдает бизнес.