Автор: Денис Аветисян
Статья анализирует, как инструменты на основе ИИ меняют практики программирования и требуют пересмотра подходов к обучению компьютерных наук.
Обзор текущих тенденций в ИИ-поддерживаемой разработке, включая ‘vibe coding’ и ‘agentic coding’, и рекомендации по адаптации образовательных программ.
Несмотря на стремительное развитие инструментов искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения, практический опыт их применения в индустрии и соответствующая адаптация образовательных программ остаются недостаточно изученными. Настоящая работа, ‘Coding With AI: From a Reflection on Industrial Practices to Future Computer Science and Software Engineering Education’, посвящена анализу текущих тенденций, таких как «вайб-кодинг» и агентное программирование, и их влияния на профессиональную деятельность разработчиков. Исследование выявило значительный прирост производительности, снижение порога вхождения в профессию, а также смещение фокуса проблем в сторону контроля качества и безопасности кода. Как обеспечить подготовку будущих специалистов, способных эффективно использовать возможности ИИ и одновременно сохранять фундаментальные навыки решения задач и архитектурного мышления?
Сдвиг в парадигме разработки: от кодирования к верификации
Исторически, наиболее трудоемким этапом разработки программного обеспечения являлось непосредственно написание кода. Программисты тратили значительную часть своего времени на ручное кодирование, отладку и исправление ошибок в строках кода. Этот процесс требовал высокой концентрации, глубоких знаний синтаксиса и логики программирования, а также значительных временных затрат. Учитывая, что сложные программные продукты состоят из миллионов строк кода, эта задача часто становилась узким местом в цикле разработки, задерживая выпуск новых функций и исправлений. В течение десятилетий этот этап считался неизбежной и основной частью процесса создания программного обеспечения, требующей максимального внимания и ресурсов.
В настоящее время, с появлением больших языковых моделей, основной преградой в разработке программного обеспечения стремительно становится не написание самого кода, а его проверка и тестирование. Если ранее программисты тратили большую часть времени на собственно кодирование, то теперь всё больше усилий требуется для обеспечения качества и безопасности сгенерированного машиной кода. Этот переход обусловлен способностью LLM быстро создавать функциональный код, однако, требуются значительные ресурсы для выявления и исправления потенциальных ошибок, уязвимостей и несоответствий требованиям. В результате, эффективность разработки всё больше зависит от скорости и тщательности процессов code review и тестирования, что определяет новую парадигму в создании и поддержке программного обеспечения.
Наблюдается фундаментальный сдвиг в процессе разработки программного обеспечения: если ранее самым трудоемким этапом являлось написание кода, то сейчас узким местом становится его проверка и тестирование. Этот “сдвиг в узком месте разработки” подтверждается стремительным ростом внедрения инструментов на базе больших языковых моделей (LLM). Согласно текущим оценкам, примерно 25% стартапов в Кремниевой долине и 20-30% кода, хранящегося в репозиториях Microsoft, уже генерируются с использованием LLM-усилителей кодирования, что указывает на значительное изменение в подходах к созданию и поддержке программных продуктов.
Инструменты и опасения: искусственный интеллект в кодировании
В настоящее время широко распространено использование больших языковых моделей (LLM) в автоматизации значительных частей процесса кодирования, в частности, посредством подходов, известных как «Agentic Coding» и «Vibe Coding». «Agentic Coding» предполагает использование LLM для автономного выполнения задач кодирования, включая планирование, написание и тестирование кода, в то время как «Vibe Coding» акцентирует внимание на генерации кода, соответствующего определенному стилю или «атмосфере», заданному разработчиком. Оба метода позволяют автоматизировать рутинные операции, сократить время разработки и повысить производительность, хотя и требуют тщательной настройки и проверки сгенерированного кода.
Эффективность методов автоматизированного кодирования с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как ‘Agentic Coding’ и ‘Vibe Coding’, напрямую зависит от качества и точности промптов — текстовых инструкций, предоставляемых AI. Проектирование промптов, или “Prompt Engineering”, представляет собой процесс формулирования четких и однозначных запросов, определяющих требуемый функционал, стиль кодирования и ожидаемый результат. От того, насколько подробно и корректно сформулирован промпт, зависит точность, релевантность и эффективность генерируемого кода, что делает данную область критически важной для успешного внедрения LLM в процесс разработки программного обеспечения.
Внедрение автоматизированных инструментов на базе больших языковых моделей (LLM) в процесс разработки программного обеспечения вызывает опасения относительно возможной деградации профессиональных навыков разработчиков. Текущие данные свидетельствуют о значительном уровне принятия этих технологий: 25% стартапов в Кремниевой долине и 20-30% кода, хранящегося в репозиториях Microsoft, создаются с использованием инструментов, усиленных LLM. Это указывает на растущую зависимость от автоматизированных решений и потенциальное снижение необходимости в глубоком понимании базовых принципов программирования и отладке кода среди разработчиков.
Качество и безопасность кода в эпоху искусственного интеллекта
Автоматически генерируемый искусственным интеллектом код может содержать уязвимости в системе безопасности, требующие тщательной проверки. Это связано с тем, что модели машинного обучения, используемые для генерации кода, обучаются на больших объемах данных, которые могут включать в себя небезопасные или устаревшие шаблоны. В результате, сгенерированный код может содержать ошибки, приводящие к внедрению вредоносного кода, переполнению буфера или другим типам атак. Отсутствие надлежащей проверки может привести к компрометации конфиденциальных данных и нарушению работы системы, поэтому критически важно проводить аудит и тестирование AI-генерируемого кода перед его развертыванием.
Поддержание качества и поддерживаемости кода является критически важным аспектом при использовании систем помощи в разработке на основе искусственного интеллекта. В стремлении к повышению скорости разработки, ИИ-инструменты могут генерировать код, который не соответствует общепринятым стандартам кодирования или оптимальным архитектурным решениям. Это может привести к увеличению технического долга, усложнению отладки и рефакторинга, а также снижению общей надежности программного обеспечения. В связи с этим, необходимо уделять особое внимание процедурам проверки и тестирования, а также ручному анализу сгенерированного кода для обеспечения его соответствия требованиям к качеству и поддерживаемости.
Несмотря на широкое внедрение искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения, традиционные методы проверки кода, такие как ревью, остаются критически важными для обеспечения надежности и безопасности. По данным исследований, 25% стартапов в Кремниевой долине и 20-30% кодовой базы Microsoft в настоящее время генерируются с использованием инструментов на основе ИИ. В связи с этим, ручная проверка кода экспертами необходима для выявления потенциальных уязвимостей и ошибок, которые могут быть пропущены автоматизированными системами, и для гарантии соответствия кода установленным стандартам качества и безопасности.
Будущее разработки: навыки в мире, управляемом искусственным интеллектом
Чрезмерная зависимость от инструментов автоматизированного кодирования, основанных на искусственном интеллекте, может негативно сказаться на развитии фундаментальных навыков вычислительного мышления. Исследования показывают, что постоянное использование систем, самостоятельно генерирующих код, снижает потребность в самостоятельном анализе задач, алгоритмическом планировании и логическом рассуждении. В результате, специалисты могут испытывать затруднения при решении новых, нестандартных проблем, требующих глубокого понимания принципов работы программного обеспечения, а не просто умения оперировать готовыми решениями. Данная тенденция представляет собой серьезный вызов для будущих поколений разработчиков, поскольку способность к самостоятельному решению проблем и адаптации к меняющимся технологическим условиям становится критически важной в эпоху стремительного развития искусственного интеллекта.
Для развития ключевых навыков будущего, таких как алгоритмическое мышление и умение решать сложные задачи, все большее внимание уделяется образовательным методикам, ориентированным на практику. Подход, известный как проектно-ориентированное обучение, позволяет студентам применять теоретические знания на практике, решая реальные задачи и разрабатывая полноценные проекты. Параллельно, методика разработки, управляемая спецификациями, акцентирует внимание на четком определении требований и последовательной реализации функциональности. Сочетание этих подходов позволяет не только освоить инструменты искусственного интеллекта для разработки, но и сохранить способность к самостоятельному анализу проблем и созданию эффективных решений, что особенно важно в условиях растущей доли кода, генерируемого ИИ в крупных технологических компаниях.
В современном мире разработки программного обеспечения наблюдается растущая интеграция искусственного интеллекта, причем его вклад в кодовую базу стартапов Кремниевой долины уже достиг 25%, а в репозиториях Microsoft — 20-30%. В связи с этим возникает необходимость в сбалансированном подходе к подготовке специалистов. Простое использование AI-инструментов для генерации кода может привести к снижению способности разработчиков к самостоятельному решению сложных задач и пониманию фундаментальных принципов программирования. Поэтому, крайне важно, чтобы обучение сочетало в себе освоение современных AI-технологий и развитие навыков критического мышления, алгоритмического подхода и глубокого понимания принципов работы программного обеспечения. Такой подход позволит будущим разработчикам эффективно использовать возможности искусственного интеллекта, сохраняя при этом способность к самостоятельной разработке и отладке сложных систем, а также к адаптации к быстро меняющимся технологическим условиям.
Исследование подходов к разработке программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта, таких как vibe coding и agentic coding, неизбежно подчеркивает временную природу любой стабильности. В контексте быстро меняющихся технологий и постоянного совершенствования моделей, стремление к абсолютному контролю и предсказуемости представляется иллюзорным. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Хороший программист понимает, что он — всего лишь временный хранитель кода». Это высказывание особенно актуально в эпоху, когда код создается не только человеком, но и искусственным интеллектом, что требует переосмысления подходов к обучению и разработке программного обеспечения. Акцент смещается с долгосрочной стабильности на адаптивность и способность быстро реагировать на изменения.
Куда же дальше?
Каждый коммит — запись в летописи, а каждая версия — глава. Настоящая работа лишь зафиксировала момент, когда летопись начала переписываться под диктовку не человека, а алгоритма. Вопрос не в том, заменит ли искусственный интеллект программиста, а в том, как изменится сам процесс создания программного обеспечения. Акцент смещается с написания кода как такового на конструирование запросов, на управление агентами, на оценку “атмосферы” решения — и это требует переосмысления базовых принципов обучения.
Задержка исправлений — это налог на амбиции. В настоящий момент, нерешенные вопросы касаются, прежде всего, верификации и валидации кода, созданного при участии ИИ. Как обеспечить надежность и безопасность систем, когда значительная часть логики формируется “черным ящиком”? Как оценить стоимость “творческой свободы” алгоритма, который может предложить неожиданное, но не всегда оптимальное решение? Это не технические, а философские вопросы, требующие глубокого осмысления.
Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Будущие исследования должны сосредоточиться не только на совершенствовании инструментов, но и на разработке новых методологий разработки, учитывающих специфику “вибрационного” и “агентного” кодирования. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и нам предстоит научиться проектировать системы, способные эволюционировать в этой среде с достоинством.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23982.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-01 08:25