Вернувшийся к ручному кодингу разработчик рассказал, почему ИИ-кодогенерация перестала быть оптимальной
Разработчик объяснил, почему после двух лет вайб-кодинга вернулся к ручному написанию кода
Неужели намечается новая тенденция?
Разработчик под ником atmoio опубликовал подробный разбор своего опыта работы с ИИ-кодогенерацией и объяснил, почему спустя два года почти полностью отказался от вайб-кодинга и вернулся к ручному написанию кода.
По его словам, на старте ИИ действительно дает заметный прирост скорости: модели хорошо справляются с небольшими задачами, отдельными функциями и даже крупными фичами.
Все это создает ощущение, что достаточно лишь подробно описать задачу и агент сможет реализовать ее целиком.
Однако на практике этот подход перестает работать, когда проект выходит за рамки отдельных изменений.
Спецификации не заменяют разработку
Автор отмечает, что вайб-кодинг подталкивает к иллюзии «достаточно хорошего ТЗ». Мол, если результат неудовлетворительный, проблема якобы в недостаточно точном запросе.
В итоге разработчик начинает писать все более подробные спецификации, тратя на это десятки минут или часы.
По его словам, это плохо сочетается с реальной разработкой, где требования и архитектура постоянно меняются. ИИ-агенты не умеют пересматривать принятые решения и плохо адаптируются к эволюции задачи.
Они фиксируют ранние допущения и продолжают следовать им, даже когда контекст изменился.
Код выглядит правильно, но система разваливается
Основную проблему разработчик увидел не в отдельных фрагментах, а в кодовой базе целиком. По его словам, изменения, созданные ИИ, часто выглядят корректно в пул-реквестах и проходят ревью. Но при чтении проекта целиком обнаруживается разрозненность архитектуры.
ИИ пишет код, который логичен локально, но не поддерживает целостность системы. Появляются дублирующиеся абстракции, несогласованные паттерны и решения, которые противоречат друг другу в разных частях проекта.
Разработчик сравнивает это с текстом, который хорошо читается по абзацам, но не складывается в цельную главу.
Рост технического долга и потеря контроля
Со временем, по его словам, такой код становится сложно поддерживать. Даже сам ИИ начинает хуже ориентироваться в сгенерированной им кодовой базе. Любая новая доработка требует все больше усилий, а исправление ошибок отнимает время, которое ранее «сэкономил» вайб-кодинг.
В какой-то момент разработчик решил, что не готов выпускать и поддерживать продукт с таким уровнем неопределенности, особенно когда речь идет о пользовательских данных и надежности системы.
Возврат к ручному коду
В итоге он вернулся к ручному написанию большей части логики, оставив ИИ только для вспомогательных задач. По его словам, при таком подходе он стал работать быстрее, точнее и увереннее, если учитывать не только скорость генерации кода, но и последующую поддержку.
Автор подчеркивает, что не считает ИИ бесполезным, но видит его скорее инструментом для ускорения отдельных этапов, а не заменой полноценной разработки.
Следите за новыми постами по любимым темам
- Архитектура ПО
- Искусственный интеллект
- Работа
- Боты
Источник: tproger.ru
Источник: ai-news.ru
Оцените материал:
