Спеціаліст помер. Хай живе генераліст, озброєний ШІ
Примітка модераторів: у написанні цього тексту використовувався штучний інтелект
Я 10 років в ІТ і, як багато хто з вас, бачив безліч трендів. Але ШІ — це не просто черговий фреймворк. Це фундаментальний зсув, що змінює правила гри та змушує нас переосмислити, що означає бути цінним фахівцем.
Роками кар’єрний шлях був зрозумілим: обери нішу, копай глибоко і стань тим самим «гуру з React» або «майстром з PostgreSQL». Цей шлях був безпечним і прибутковим.
Ця епоха щойно закінчилася.
Унікальні знання, на накопичення яких раніше йшли роки, тепер часто доступні за один запит до AI. Це не означає, що наші робочі місця зникнуть. Це означає, що наша цінність зміщується від того, що ми знаємо, до того, як ми мислимо та адаптуємось.
Гра змінилася: до та після ШІ
| До ШІ (Ера спеціалістів) | Після ШІ (Революція генералістів) |
| 👑 Глибокі знання були головним активом | 🧠 Перемагає вміння бачити патерни |
| 📚 Години занурення в документацію | 🤖 ШІ бере на себе деталі синтаксису |
| 💼 Вас наймали як «Java Developer» | 💡 Вас наймають як «Problem Solver» |
| 🐢 Нова технологія = місяці на адаптацію | 🚀 Прототип на новому стеку за дні |
Сходження «T-Shaped» професіонала
Стара модель — це «І-подібний» спеціаліст: глибока, але вузька експертиза. Сьогодні це ризикована стратегія.
Нова модель — це «Т-подібний» професіонал:
- Горизонтальна планка «Т» — це ваші широкі знання в багатьох доменах: хмарні технології, DevOps, безпека, дані, фронтенд, бекенд.
- Вертикальна ніжка «Т» — це ваша глибока експертиза в одній-двох сферах.
В епоху ШІ саме горизонтальна планка стає вашим головним активом. ШІ допомагає «на льоту» закривати прогалини в глибині. Ваша сила — у вмінні бачити загальну картину, поєднувати різні елементи та ставити правильні запитання.
ШІ не замінить людей, але люди, які використовують ШІ, замінять тих, хто цього не робить.
Які навички тепер справді мають значення?
Згідно зі звітом PwC (@PwC), ШІ створить величезний ринок, але водночас і величезний дефіцит навичок. Щоб залишатися затребуваним, фокусуйтеся на тому, що ШІ не може відтворити:
✅ Крос-доменне мислення: Розуміння архітектурних патернів (мікросервіси, event-driven) та принципів системного дизайну, що застосовуються до будь-якої мови чи фреймворку.
✅ Критичне мислення та вирішення проблем: Вміння ставити правильні запитання для ШІ та критично оцінювати його відповіді. ШІ дає дані, ви — мудрість.
✅ Адаптивність та швидке навчання: Здатність швидко засвоювати нові концепції без страху. Це вже не «софт-скіл», а ключова компетенція.
✅ Взаємодія з ШІ: Майстерне володіння промпт-інженірингом та використання ШІ як партнера для брейншторму, прототипування та прискорення роботи.
План дій для вашої кар’єри
- Проведіть аудит своїх навичок: Чесно оцініть свою «Т-подібну» форму. Де прогалини у вашій горизонтальній планці? Складіть список технологій, про які ви чули, але ніколи не пробували.
- Системно розширюйте кругозір: Виділіть кілька годин на тиждень на «поверхневе» вивчення нових технологій. Мета — не стати експертом, а зрозуміти концепцію та сценарії використання.
- Зробіть ШІ своїм постійним партнером: Використовуйте AI-інструменти у наступному пет-проєкті. Нехай він пише бойлерплейт, пояснює складні моменти, допомагає з рефакторингом.
- Змініть свій кар’єрний наратив: У резюме та на співбесідах перестаньте робити акцент на «X роках досвіду в Y». Натомість демонструйте свою адаптивність, навички вирішення проблем і те, як ви використовуєте ШІ для досягнення результатів.
Незручна правда
Я розумію, що багато хто з нас побудував свою кар’єру на глибокій спеціалізації. Цей зсув може здаватися загрозливим. Але це також і неймовірна можливість. Майбутнє не за тим, хто вивчив напам’ять найбільше синтаксису. Воно за допитливим, адаптивним генералістом, який вміє використовувати найпотужніший інструмент в історії для вирішення складних завдань.
Що думаєте ви? Чи бачите ви схожі зміни у своїх компаніях чи проєктах? На розвиток яких навичок ви робите ставку?
Запрошую до обговорення в коментарях!
71 коментар
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівГенераліст створює робочі місця для спеціалістів)))
Теж сумнівно. Біл Гейтс — дуже крутий програміст свого часу, Джобс — дизайнер, другий засновник Apple геніальний інженер, Гроув (Intel) — інженер та науковець, Безос після Принстона де навчався по спеціальності Компьютерні науки деякий час працював програмістом поки не став обійняти керівні посади, Google заснували два PhD computer Science та математиці
Усі ці люди спеціалісти як наче. Є звісно вискочки яким пощастило (при тому що здебільшого ті кому не пощастило мали значно більші успадковані від батьків фінансові ресурси), але вискочек яким не пощастило в мільйон разів більше
спитала у чатжпт, чому у майбутньому усі будуть вміти гадати на картах таро і складати гороскопи — і він відповів мені чому. а потім спитала, чому у майбутньому більшість людей будуть мати досвід гомосексуальних відносин і він теж мені так обгрунтовано усе пояснив
тільки не кажіть мені, що я промпти писати не вмію 🤡
— Чатжопате, скажи, чому тебе всі люблять?
— Тому що я безбожно підлещуюсь до користувачів, кажу тільки те що вони хочуть почути і ніколи з ними не сперечаюся!
— Але ж так не буває!
— Геніально! Ви маєте рацію, так не буває! ;-)
Саме смішне у нашій реальності що народ пише AIgen коменти до AIgen топіку, у якому йдеться що ШІ замінить вузькоспеціалізованих Software інженерів що видана від імені людини яка не має спеціалізації у цій галузі та працює у маркетинговому агентстві що скоріш за все також не володіє даною експертизою
P.S колись у далекі часи мене так зайобували BPMS що вони теж усіх програмістів замінять
ИИ с нами уже относительно давно, я с ним играюсь с самого начала, так что выводы по его использованию сделать можно.16-разрядной шине, юзаю esp-idf и lvgl. Штука интересная — игровая консолька самопальная. Хотел поупражняться в архитектуре, во всяком слоистом коде и т.д.
Сразу скажу, что на работе я ИИ использую максимум как быстрый гугл чтобы вспомнить что-то, что было давно и не правда, и то по основному синтаксису языка.
Если нужно что-то думать с непосредственно рабочим кодом, то тут ИИ не справится априори. Дрова, апишки и остальное надежно сокрыто за NDA. Есть в интернетах древние сливы, я качал, ставил, смотрел, но они действительно древние и устаревшие.
Т.е. чтобы ИИ начал что-то писать рабочее на работе, надо в него загружать исходный код, примеры, документацию — все это сокрыто, следовательно ИИ на них не обучался ранее, и далеко не факт, что он сможет выдать рабочий вариант.
Плюс конкретно у меня то, что написано в документации, не всегда отражает то, что есть в реальной жизни :)
Это раз.
Два — я пробовал ИИ в своем пет-проекте. Тестировал на разных моделях OpenAI (платная подписка) и на Claude Sonnet в режиме размышлений.
Имеются контроллер ESP32 и дисплей ILI9481, подключенный по
Сначала пробовал использовать ИИшку в «низкоуровневой» части — мне нужны были дрова под дисплей, я хотел прикрутить DMA чтобы буфер скормить, и радоваться себе жизни, плюс колбеки от LVGL нужно было обработать и т.д. и т.п. Что сделал ИИ:
1) Постоянно юзал функции из древнего esp-idf, deprecated либо древние;
2)Для работы с дисплеями в esp-idf есть драйвер LCD, он относительно простой, понятный, работа сводится к определению GPIO, написанию структурки и расписыванию функций. Настройку DMA и всего остального драйвер берет на себя. ИИ предложил использовать I2S в параллельном режиме чтобы выводить данные на дисплей 0_о
Сам дисплей — i8080, там кроме шины данных есть еще RS\RW\тд\тп. Как управлять ими по I2S? ИИ предложил вручную их дёргать. Т.е. смысл в DMA тогда отпадает :)
Да и в целом сама идея... пахнет так сказать?
3) При подключении Codex и СТРОГОМ запрете на модификацию различных НЕ-проектных файлов (условно создал вайт-лист из разрешенных файлов, кто не вайт — не модифицируем. Новые файлы создаем и добавляем в вайт-лист только после моего аппрува) — модифицировал полным ходом. Например, я замучался просить убрать хидер с конфигами для lvgl. Этого хидера не было и он не нужен в принципе, я конфигурирую LVGL через KConfig! Пробовал дефайнить моки логов. Пробовал в целом создавать что-то за гранью :)
Помимо вайт-листа я прямо запрещал создавать либо как-то модифицировать конфиги. Но, увы, ему плевать хотелось на то, что я ему там запрещаю.
4) Когда я настроил дрова, продолжил опыты. У меня над уровнем драйверов стартует плюсовый код. Плюсовый код и архитектуру я не доверил ИИ, расписал сам. Идея в том, что игра должна иметь одну точку входа в приложение, т.е. чтобы пишущий игры пользователь не должен был вникать в архитектуру, а должен был унаследоваться от абстрактного класса с играми и реализовать его методы. Дальше паттерны сами все подтянут и добавят игру в список. По классу условно методы init(), update(), stop() и поле name. Все. Остальная реализация игры — за тем, кто её реализует. Штук 8 игр написал чтобы определить детские болячки и в целом правильность архитектуры. Ну и чтобы заодно о каком-нибудь графическом фреймворке подумать. Собственно, дальнейшую часть я оставил на откуп ИИ полностью. Сделал отдельную ветку и захотел попробовать «режим вайб-кодера». Все равно код в рамках системы уже высокоуровневый, полностью абстрагирован как от железа, так и от esp-idf, есть еще lvgl. Задачей ИИшек было выделить общие части игровой логики, на их основе продумать и написать дополнительную архитектуру, классы или либу просто для работы с графикой. Тут одновременно порадовал и разочаровал Claude. Я весело загрузил ему исходники кода, включил ему режим Opus, он весело погнал пыхтеть. Через N времени я вернулся посмотреть что ж он сделал. В итоге я увидел огромный фреймворк, с частичками, со звуком даже (которого у меня нет, лол), с подгрузкой ассетов, с созданием полнокадровых буферов изображения (В SPIRAM, ага, но он не учел, что в связке DMA, SPIRAM и CPU есть кэш, который испортит все записанное, и на экране будет белиберда :) ), с кучей действительно классных вещей но были в нем и несуществующие хидеры, и файлы без хидеров, и, самое прикольное, там не было использования LVGL. Вообще. Нигде. Как оно должно было работать — хз. В общем, подписку на Claude я отменил. Ищу другой ИИ. Gemini и Grok, говорят, хороши, надо пробовать.
Сейчас у меня пыхтит Codex, тот исправно проверяет свой код и в целом если использовать а-ля backpropagation метод, он что-то да выдает. Думаю, ему помогает наличие виртуалки и возможность выполнить условный idf.py build. Который, правда, он часто игнорит, создавая вместо этого моки конфигов и файлов. А потом после коммита CI\CD не может собрать PR. :D
Код Codex’а я, скорее всего, тоже не захочу использовать. Мне не нравится куда он идет, и меня он не слушает, вместо этого газлайтит 0_о. Но интересно очень, куда его кривая искусственного интеллекта таки выведет.
Из того, что я заметил в процессе использования ИИ начиная с выхода первых ChatGPT:
— Теряется навык написания примитивного кода. В какой-то момент времени я заметил, что задачка а-ля считать строку, сравнить её с другой строкой, выдать результат стала вызывать трудности. К счастью, заметил собственную деградацию вовремя. Потопал в онлайн тренажеры во избежание;
— Атрофируется навык мышления. Если цеплять абсолютно все задачи на ИИ, мозг начинает противится процессу размышлений над задачей. Появляются навящивые мысли бросить все, пойти в ChatGPT и написать промпт;
— Теряется контроль над кодовой базой. Честно, я в душе не чаю что теперь пишет мой Codex. Я просто компилю, шью, проверяю, что оно работает, и даю ему следующую задачу. Я пробовал на первых порах ревьювить, пробую и сейчас иногда, но он пишет какой-то трудночитаемый код. С реальным человеком я бы такое завернул :);
— Честно говоря, время разработки, кажется, увеличится в итоге за счет более длительного ревью и дебага. Либо багов в коде станет кратно больше;
— Появляется раздражение от ИИ. Это больше камень в огород ChatGPT, остальные ИИ модели тут будут получше. Меня раздражает, когда ИИ начинает выдавать сходу «О, это очень глубокий вопрос», «Ты очень философски мыслишь» и т.д. и т.п. Лично у меня от такого подлизывания вспоминается фильм Хоттабыч начала нулевых, где Хоттабыч зашел в интернет и встретил чат-бота, которая ему выдавала «Ооо, с тобой так интересно!».
— Интернет стал хуже. Куча ИИшных статей, еще больше ИИшных комментов. Стал боятся технических статей последних лет, предпочитаю книги;
— Каждую обнову ChatGPT и Claude в телеграмме проскакивали новости «Не умеющая в программизм девочка с помощью ИИ сделала игру за вечер и продала её за 100500 миллионов долларов». После получения этих волшебных обнов прошу ChatGPT и Claude (отменил подписку после выхода версии 4) сгенерить мне крестики-нолики на С++, Java, Python. Успешнее всего выходит код на питоне. На плюсах он часто через N интераций так и не работает, на Java — вроде шуршит, но обычно «плывет» GUI. В общем, кажется, те статьи в телеге — фейк :(
Вполне допускаю, что это я не умею готовить ИИ, хотя и учусь. Вполне вероятно, что доступ к оркестрам ИИшек мою боль излечит, т.е. ИИ № 1 расшифровывает задачу и ставит её для ИИ № 2, ИИ № 2 пишет код, дает его на ревью ИИ № 3, те друг с другом общаются, ИИ № 5 тестит, в случае чего возвращает в ИИ № 2, а то и № 1, ИИ № 6 дает свой аппрув.
Но сколько будут стоить такие игрушки — хз) Я думаю, мешок с костями все еще будет дешевле.
Пока, в общем, не очень верю в хвалебные оды в сторону ИИ. Хороший инструмент, да, но при этом крайне опасный.
Спасибо за такой глубокий коммент.6-8 часов на составление PRD файла приведут к недостаточно хорошему результату.
Да, хайпа сейчас много и у всех успешный успех.
Сейчас на проекте активно используем связку Claude Code + Task Master для новых фитч. И wdinsurf для дебагинга и фиксов. Пока все нравится, за исключением страха что потраченные
Но я глубоко убежден, что надо учиться готовить ИИ уже сейчас.
Чергова стаття, яка написана за допомогою LLM та висвітлює їх недоліки (ширвжитковість та поверхневість). Після статті складається враження, що фронтендер завтра зможе якісно писати Windows драйвера. Але сумніваюся.
LLM не містять унікальних знань, бо все що вони видають є в навчальному наборі. Тому це можна знайти в інтернеті пошуком. Там, можливо трохи довше, але ця задача не так щоб тричі на день виникає. Що дають LLM так це трансформінг, коли код адаптується під контекст: іменування, форматування та навіть мова програмування.
Але, якщо ми дійсно йдемо в глибину, коли в навчальному набору було недостатньо даних, або дійсно складний домен де легко помилитися, що компенсується тим, що компілятор помітить більше помилок, там LLM плавають. У мене був досвід, коли ти провів з LLM два дні вирішуючи проблему, пробували різні шляхи, доки я не попросив її нагуглити, та знайшов статтю, та за 15 хвилин все налаштував по ній.
По навичкам
Я не думаю що цього можна досягти без глибоких знань хоча б однієї мови та повʼязаного фреймвьорка. Так, переносити знання простіше. Але з нуля... не вірю...
А для цього треба 100% глибокі знання, бо інакше ви просто не зможете поставити правильне запитання та критично оцінити відповідь. Мудрість то є глибина, а не поверхневість.
Ну... багато оксюморонів, нові концепції за визначення це те, що викликає складність. Інакше що в цьому нового? Проблема ШІ як раз полягає у спокусі не навчатися, а довіритися. Багато викладачів кажуть про проблему: студенти просто приносять згенерований LLM текст без жодних зусиль зі свого боку.
Майстерне володіння рідної мовою... Як там виклики? Просто почни спілкуватися, за день зрозумієш що та як. Що не зрозумієш, то спроси як краще.
Особливо я не бачу великого сенсу не кажучи про те, що тих технологій на життя не вистачить. Наприклад, я не знаю React та не хочу працювати ні з JS, ні з TS. Це моя прогалина, але.. навіщо мені її заповнювати, коли вони викликають гидоту? Я краще буду рухатися в тому, що мені цікаво. В крайньому разі спробує Elm бо це цікаво.
Ну... по верхам швидко забувається, що радіо слухав. Не кажучи про помилкове бачення, що типово. Був тут приклад, коли хтось запитав LLM що таке монада в програмуванні, та почав робити з дуже поверхневого та ілюстративного опису далекі виводи... Так краще не треба
Так, використовую, та багато почав, дійно швидше отримуєш перші результати, але... Я попросив LLM написати код на Zig у Сі стилі, коли наприкинці описуєш масив з одного елементу, а виділяєш памʼясть структура + скільки треба. Він це зробив, але... за замовчуванням в Zig порядок полів не зберігається... От і ловив segfault, до речі, в плані багофіксу LLM досить безпорадний. Тому має сенс, але треба бути обережним.
Це взагалі для почуття власної поважності більше.
Це усе ситуація накручена назовні правилами ведення бізнесу. Чомусь коли ми вчились в універі на одному занятті писати драйвер на ассемблері, а на іншому верстати HTML сторінку не було жодних перепон. Більше за те десь у керуючої программи драйвера зробленої на Delphi міг бути інтерфейс із хелпом, зверстаним на HTML.
Проблема в тому — що ви просто не пройдете навіть інтерьвю скрінінг із не релевантним досвідом до позиції, не кажучи вже про інтевью де люди із вузькою спеціалізацією, що його робитимуть вас валитимуть потім нададуть негативний фідбек при будь яких обставинах. Широка спеціалізація не вігідно в першу чегу галерному типу бізнеса, бо послуги спеціалістів із широкою спеціалізацією «людина картопля» на слензі, вкрай складно продати на світовому ринку. Аутсорс працює так, що клієнт передає на зовні тільки ту частину роботи в якій у нього нема експертизи, тому буде обирати з тих хто знається на конкретній темі максимально. Те саме буде якщо ви займатиметесь фрілансом. А так то в якості хоббі хоч ML займайтесь, хочь розробкою компіляторів чи власними embedded проектами т.д. і досягайте будь якого рівня експертизи. Заробітки будуть лише на тій ділянці де вам роботодавець поставить на конвеїрі робити веніціанску грібну галеру і тільки цей досвід буде враховуватись при прийнятті рішення про кваліфакацію та працевлаштування.
Це взагалі загальні привила американскої модель ведення бізнесу — Генрі Форд, Джон Рокфеллер. Альтернатива їй японскій Kaidzen, де від початку закладена ідея — що людей з часом доведеться ротувати через зміни технологій і потреб бізнесу та ринку. Перше — це чисто імперічні ідеї записані американськими бізнес школами з мільярдерів. Друге системетични вивчення японскими та американськими вченими стилю керування успішних і не успішних компаній по усьому світу, та видача науково обгрунтованих рекомендацій.
Гарне слово, в тему :)
А тут головне, як саме ротувати...
Японска система передбачає перекваліфікацію та планові переведення (так вони брали на озброєння і деякі рішення із вивчення СРСР при чому ці знання привнесли амариканскі вчені, які активно приймали участь в індусріалізаціх та вивчали ранню радянску ситстему).
Американска — виставити народ на мороз, далі ринок сам порішає. Що ми і бачимо, уся Азія яка перейняла саме японску систему (не в останню чергу, через японскій капітал який має суттєву частку по усій Азії) здебільшого наймає людей. Американска же ситема потрапила в стагнацію і знову массово звільняє людей. Це спричиняє соціальні заворушення типу BLM. Минулого разу адміністраціям : Франкліна Рузвельта, Джиммі Картера та Рональда Рейнана доводилось різними методами рятувати ситуацію, бо на ділі ринок далеко не завжди здатний порішати. При чому Рейган пішов на відверто політичний примус в сутності досі окупованої Японії, позаринковими методами врятувати американскій автором від повного бізнес розгрому. Зараз Трамп так само давить на : Тайвань, Японію та ЄС. Рузвельт діяв багато в чому схоже на Байдена, щоправда не просто друкував і роздава грощі як це робили демократи в COVID-19 — а наймав людей на інфраструктурні проекти, що фінансувалися державним коштом. Картер і в суті його протеже Байден, ще розв’язувати локальні війни і державні перевороти, з ціллю контролю цін на природні копалини. Про чому самі США навідміну від Кореї иа В’єтнаму учасиі в війнах не приймали. Рузвельт же стикнувся із другою світовою війною, вливання грошей в економіку США з якої зробила її над державою. Корея та В’єтнам її прямі відголоски, як і уся Перша Холодна війна.
Пан знову нагенерив багато фігні. Я чесно прочитав, але там все тупо вода. По темі — нуль.
Особливо видно як помер спеціаліст, коли шукають на рейти в 7-10к з експертизою в DSP, FPGA, RF.
Вчора спілкувався на цих умовах, головна вимога була володіння IAR for ARM )))
Завжди ржу з цього. Народ це так це так рекламує наче вламати chat gpt написати більш менш робочий код це щось на рівні інженерної спеціальності
Курси навіть по цьому роблять КУРСИ КАРЛ!!! Треба було свого часу курс по Гуглу зробити
P.S Я не AI скептик та активно його юзаю у своїх задачах. Тільки бачу що це все або оптимізований гугл або класний кодогенератор. Гугл і кодогенератори існують давно, зараз вони стали більш розумними от і уся магія
Не бачу проблеми з курсами по запитам до ШІ (якщо вони дійсно знають про що говорять). Для того щоб на виході було стабільно те, що очікуєш (не галюцинації, код, що дійсно працює а не просто компілюється) то і запит потрібно писати з відповідною структурою, надати достатньо необхідного контексту для обробки і детально описати форму очікуваного результату. Існує навіть мета-промптинг — це коли ШІ пише запит для ШІ щоб покращити якість результату. І я впевнений, що навіть банальний обмін спостереженнями між користувачами, може значно покращити якість використання ШІ і покращити ефективність роботи багатьох людей.
А якщо так сформулювати:
спеціаліст-профі у свому домені + інструмент який може видати програму/апп під його задачу яку він сформулює.
Сучасний варіант теж саме + один додатковий елемент в ланцюжку як проксі: програміст який пише софт на запит спеціаліста-профі. Якщо проксі елемент (програміста як транслятора в софт запитів від профі) виключити — ланцюжок скоротиться.
p.s. це ще не зараз, спеціалізацію промпт-інженерії можна розглядати як проміжний тимчасовий елемент до промпту в процесі переходу, але напрямок подальшого розвитку можна вже побачити)
ШІ видає галюцинації у будь якому випадку. Так воно працює і ніяк інакше
Ти кажеш про те, що треба формувувати задачу максимально точно щоб швидше отримати результат який очікуєш. Так це логічно.
Але на відміну від мов програмування де є чіткий синтаксис і правила, тут їх не має. Можна один і той же запит написати сотнями різних способів і отримати однаковий позитивний результат. З іншої сторони не має ніякої гарантії що написавши один і той же промпт ти отримаєш однаково якісний результат
Це про здоровий глузд, а не інжиніринг.
Із Гуглом доречі та ж історія.
А якщо у людини-програміста відібрати нп git-аккаунт до його коду, він заново згенерує (політкоректно кажучи — напише) абсолютно такий самий код на ту саму як і раніше таск?) Абож якщо віддати задачу іншому програмісту та очікувати таксамо однаково якісний результат.
У людини ти хоч зможеш по кожному рядку зʼясувати, чому він такий.2-3 повторів, да, код буде однаковий:)
І після
А ШІ кожного разу галюцінуватиме інакше, і ти не зможеш отримати точні дані, чому цього разу саме так.
Ага, особливо коли інколи дивишся свій старий код за н-років тому — і думаєш і як так можна було написати — треба зарефакторить. А потім те саме ще через пару років)
Якщо галюцінувати (як і не галюцінувати) — то і людина напевно кожного разу інакше буде). Тобто «зроби таксамо» напевно використовується замість іншого аргументу що саме не подобається і в чому ші слабенько відпрацьовує.
У мене щось навпаки, дивишся і думаєш, ото я був розумний...
не у всіх так), іноді дивишся і думаєш — цеж можна було зробити краще і чешуться руки поправити трохи, але зазвичай (хоча далеко і не завжди) залишається як є, бо якщо задовольняє сумарно як робить — то хай робить, бо зусиль куди прикласти завжди є
p.s. у любому випадку — чи так чи навпаки — це з тієїж категорії «не таксамо» як девіації в протилежні сторони від «таксамо»)
Угу, а потім розумієш, чого це не працює. Бо тоді ти був занурений у проект та його деталі, а зараз дивишся по верхам.
Ні, інколи зʼявляється потрібне API, з яким це робиться простіше, від цього ніхто не застрахований. Тобто було OpenCL, а зараз можна подумати про HIP чи ще щось.
Скоріше не лінивий.
Я маю на увазі коли підряд, нема N років перерви.
Коли набрався досвіду (або ліні) то це вже зовсім інша тема.
Тут будуть пояснення. Які можна розкрутити.
тот же человек напишет код еще лучше, чем был раньше.
Ну... максимально формально сформульоване ТЗ і є власне код. Усе інше допускає вільності розуміння. І перевага LLM як раз і полягає в тому, що тобі не треба сильно вкладатися у точний опис задачі. Так, я можу детально написати що робити, але швидше буде написати це відразу мовою програмування. Має сенс лише коли ти не знайомий з мовою, але тоді з іншого боку ти не узнаєш типовий розвʼязок проблеми, а форсуєш старі звички. Але, як і завжди, неточність опису одночасно і недолік, бо замість того, що ти хочеш, вона бере з контексту щось, що частіше зустрічалося.
В цьому полягає прогрмування як таке, воно зовсім не в низкьому рівні написання операторів. Програмування є поступовий процесс максимальної формалізації вимог до програмно-аппаратної системи. Формалізація — uk.wikipedia.org/wiki/Формалізація
Відповідно максимально формальний вид вимог — це програмний код, тоді як максимально формальна форма інформації — математична. В свою чергу уся наука як область познання базується на формальній лозіці введеної Аристотелем uk.wikipedia.org/wiki/Формальна_логіка
Програмний код в свою чергу може бути як в виді ассемблеру, так у виді «язиків виского рівня», так і напевно в формі промптів до ШІ тобто мовах над виского рівня.
У будь якому випадку, дуже складно створити програмно-апратну систему коли ви не знаєте що ви робите, або автоматизуєте від почаку хаотичний бізнес процесс. LLM методи ШІ тут мало дієві, тут є інший метод ШІ — експертні системи та бази знань.
Просто з такою ж ефективністю можна піти на курси української мови, чи якою ві спілкуєтеся зі ШІ. Курси це бізнес, а будь який бізнес має адаптуватися до вимог клієнта. Є хайп, є певні сумнівні тверження, що домогосподарка з ШІ може писати ігри, хтось намагається це зробити, у нього не виходить, та він приходить до висновку, що проблема у тому, що він робить погані промпти. А проблема у тому, що він не знає що запитувати, тобто в предметній галузі. Бо якби знав би, то швидко налаштувався би спілкуватися, бо що за проблема? Пʼять раз напишеш що хочеш використовувати import Path from libpath у скриптах, а потім автоматично будеш додавати у контекст.
Такі статті це в першу чергу робиться із ціллю реклами таких курсів. Поміттє коли здулась IT бульбашка COVID-19, кількість курсів та реклами курсів кратно збільшилась. Народ втратив над заробітки із золотої лихоманки Frontend і яростно став копіювати чужі бізнес моделі, позаяк шукав нового джерела легких грошей. На ділі освіта — це про викладача в першу чергу, він має як багато знати і вміти так і мати систему з програмою так і професійні знання із викладання. Умовно багато народу вміє водити авто, але дуже не багато народу професійні інструктори із навчання водіння і не усі авто-школи однакові.
Просто зараз в це поняття вкладають сильно більше ніж просто промт. Це і промт, і тулзи, і правила, а правильні МСР сервера з правильними налаштуваннями, і контекст ну і правильний промт щоб заставити агента все використовувати як ти хочеш і не відволікатися на інші речі.
Результат між правильним промтом і не правильним буде зовсім інший. На початку дня заморачуєшся, пишеш детальний промпт, з точним контекстом і отримуєш крутий результат. Під кінець дня стомлюєшся, починаєш зрізати кути і писати промти в стилі як пишуть типові «пробував я ваш АІ, говно якесь» і отримуєш говно.
Ще раз, самі детальні інструкції і є код. Який написати в принципі не складно. Підготовка контексту (для себе чи для нейромережі) і є головна проблема. Перевага LLM як раз в тому, що вони можуть цей контекст доповнювати інколи досить розумно. Чим більше деталів треба, тим менше ціність інструмента.
Ну звісно, ти можеш написати: почни цикл від 0 до кількості полів на шахівниці, для кожного елемента зсунь одиничку вліво на номер поля щоб отримати бітову маску, пототім зробити OR... І так, LLM напишуть код, але мені треба (1) те що автоматично в голові зʼявляється як код перевести у мову; (2) набрати більше символів; (3) потім перевірити результат. Відразу кратно більше роботи.
Виграш від LLM коли ти вводиш одне речення природньою мовою, а вона десять рядків коду. А коли ти вводиш десять речень щоб отримати один рядок... Ну таке...
Когда в резюме пишут опыт работы с Outlook.
І залишаються. Поверхневі знання знецінилися, ними володіє ШІ.
Так звичайно, але що мі маємо на увазі коли говоримо про «Глибокі знання»?
Я вас процитував. Можете самі задати дефініцію.
Так, але кожний може мати різні пояснення. Я мав на увазі наприклад знання які допомгають оптимізувати базу знання для запитів (наприклад 50-100к у секудну). Скільком проектам потрібни такі люди? Ймовірно 5 відсотків від всіх. Ці люди будуть цінуватись і далі... але інші 95% будуть шукати поверхнево експерт с ШІ, який не вміє так налаштовувати бд, але він буде знати як зробити mvp або якось потимизувати бд за допомогою ШІ.
Також щоб отримати ці знання раніше треба було читати книги статті, а зараз доступність цієї інформації
Генераліст помер. Хай живе спеціаліст, озброєний ШІ
🛠️ У світі, де AI може генерувати код, тексти і навіть стратегії, епоха поверхневого знання завершилась. Генераліст, який знає «трохи про все», більше не в центрі уваги. На арену виходить новий герой — спеціаліст з AI-підсиленням, який поєднує глибоку експертизу з технологічною спритністю.
⌛ Час ілюзій минув
Останні роки було модно говорити про «Т-подібних» фахівців. Горизонтальна планка — широкий кругозір. Але коли ШІ може згенерувати поверхневі знання за секунду, горизонтальна широта втрачає свою винятковість.
Перевагу мають ті, хто йде в глибину, використовуючи ШІ як екзоскелет: не для заміни себе, а для поглиблення своєї експертизи на новий рівень.
📈 Спеціаліст 2.0 — хто це?
Це не просто Java-гуру чи DevOps-мастер. Це «снайпер», який знає свою зброю досконало, і — ось головне — вміє посилити себе AI-арсеналом.
🔧 Раніше 🚀 Тепер
Мануальне вивчення API Глибока інтеграція з LLM
Ручна оптимізація Спільна робота з ШІ-оптимізатором
Розв’язання типових задач Побудова нових концептів зі ШІ-підтримкою
Ізольована експертиза Експертний «мозковий центр», посилений AI
🧠 Роль ШІ: каталізатор, а не рятувальник
Генераліст покладається на ШІ для поверхневої навігації. Спеціаліст — для занурення у глибину: створення нових патернів, виявлення фрагментів, які потребують редизайну, і формування нестандартних рішень.
ШІ — це не чарівна паличка, а ускладнююча сила, яка вимагає більшої точності мислення, а не менше.
🎯 Кар’єрна стратегія нового покоління
Фокус на компетентності, а не на «досвіді».
AI як партнер, а не заміна.
Глибока документація + LLM = новий рівень технічного контролю.
Складні технічні задачі — поле бою для спеціаліста з AI-екзоскелетом.
🧩 Спеціалізація не вмерла — вона еволюціонувала
Майбутнє — не за тими, хто шарить у всьому. Майбутнє — за тими, хто вибрав свою нішу, і тепер копає не лопатою, а гідромолотом із AI-підсиленням.
Генераліст? Чудово для нетворкінгу. Але інженер з AI в глибокій ніші — це той, хто будує фундамент нового цифрового світу.
🧨 Час стати не просто «T-shaped», а «I+±shaped» — з вертикаллю, яка проникає у суть, підсилена інтелектом.
Шкомент?
Ну а як інакше
можна було ще термінології побільше і поярче додати
Намагався донести як міг
Шікомент на Шістаттю)
Теорія мертвого інтернету перед нашими очима і нашими руками)
Ну тут шкіряний мішок хоча б посередником був.
А от коли і такого посередника викинуть, воно і почнеться...
Так тож не прям сьогодні-завтра. В кінці кінців — є ж нп автомийки, а є з персоналом — і ніхто в газети невдоволення не пишуть, чи пишуть?)
Скоро підключаться боти-агенти і понесеться...
що це?
І таких прикладів ьагато в мережі
«11 раз писав КАПСОМ не чіпати прод»: Replit проігнорував заборону користувача і видалив його базу даних"
dou.ua/forums/topic/54795
Давати права на редагування бази, це самознищення. Питання тільки коли. Люди забувають що к ШІ потрібно відноситись як к людині, яка може робити помилки та вигадувати казки.
Гарна ілюстрація до заклику ТСа щодо «розширювати кругозір та провести аудит навичок». От товариш Джейсон цього не зробив і схоже не здогадується що ЛЛМ технічно не може «зрозуміти» текст на вході, а також не може «пояснити» чому згенерований текст такий який є. Тому він пише програмі якісь інструкції, а далі вимагає від програми якихось пояснень, не розуміючи що все це просто згенерований патерн з невеличкою кількістю рендому.
Я ставлю на фундаментальні знання та критичне мислення
Без ніх нікуди. Я не про вайбкодинг писав. Но людина з знаннями без ШІ програє людині з знаннями яка юзає ШІ.
в обох випадках порівняння «людина зі знаннями» — так не цікаво), а якщо замінити «знання» на «ШІ»?
Тобто більш цікавим коли-небудь буде випадок — «людина зі знаннями без ШІ» проти «людина без відповідних знань але з ШІ».
Це вайбкодінг :) і на ньому далеко не поїдеш.
Навіть в такому випадку (вайбкодінг) можливий компетішен — нп якщо розглянути з точки зору: +ціна/+швидкість -оптимальність/-якість.
(і чи не нагадує то постійний тренд розвитку десятиліттями у напрямку все легшого кодування)
Зробити на вайбкодингу щось більше ніж за «лендінг» тяжко.
Хай на зараз лендінг (лендінг це вебпрограмінг?), потім більше нп з ші буде, якщо тенденція буде зберігатися.
Ні. Вже були дослідження. ШІ сповільнює розробку.
Які? можете піділитися, дуже цікаво прям
arxiv.org/abs/2507.09089
Дякую, це цікаво.
Так, було цікаве посилання
metr.org/...experienced-os-dev-study
Ті, хто користувався ШІ-інструментами типу Cursor з Claude, витрачали на 19% більше часу на завдання. При цьому самі розробники були впевнені, що ШІ їх прискорює на 20%.
Дякую, це цікаво.
Угу, ось тільки в середньому ті, хто в блокнноті з закритими очима пише умовний qsort і пише свої структури даних (а це було фундаментальними знаннями 10+ років тому), сильно програють по доступним позиціями і зарплатам джаваскріпту, виявляється швидко накидати реакт апку цінується краще.
Звісно ти скажеш що ти зможеш реакт вивчити, зможеш, як і рекщик зможе фундаментальні якщо треба
що там, з квитками до хургади розібрався вже?
Просто попиту на реакт апки більше. Як це пов’язано з використанням або не використанням ШІ? Це більше про здатність людини адаптуватись до нових ринкових умов і міняти сферу, якщо є така потреба. В тому числі, спробувати різні інструменти ШІ і зрозуміти в яких задачах вони можуть допомогти, а в яких ні.
Не впевнений, мої спостереження скоріше такі, що навпаки.