Я в айтишке с 2010 года и привык учиться исключительно через реальные проекты (за все время перепробовал порядка 20 языков). А с 2012 года интересуюсь нейросетями.
Поэтому я всегда думал, что нейросети рано или поздно научатся нормально программировать. В конце концов, я сам учился на проектах, и они тоже учатся на огромном количестве реального кода и реальных задач. Никаких физических ограничений, которые мешали бы им становиться лучше и лучше, я в этом не видел.
Казалось бы, появление чат-ботов для разработки было лишь вопросом времени.
И вот нейросети уже умеют многое, но это только начало, работают они пока неидеально. Они все еще учатся, и сейчас особенно важно не просто «просить написать код», а правильно встраивать их в инженерный процесс.
Потому что довольно быстро стало очевидно: здесь работает классический принцип garbage in, garbage out.
Если на входе размытая задача, неполный контекст или плохо очерченные границы, то на выходе будет такой же размытый результат. Но если дать модели нормальную структуру, понятный контекст, ограничения и ожидаемый формат решения, она начинает работать совсем иначе.
Нейросеть - это исполнительный джун со знаниями почти любых инструментов.
Ему нужен строгий контекст, понятные границы и четко прописанная структура.
В какой-то момент я сел переписывать свою игру на Rust. Там я изначально проектировал кодовую базу и архитектуру так, чтобы в проекте мог нормально участвовать ИИ. Я заранее разбивал систему на мелкие изолированные модули и ставил модели понятные рамки.
И процесс сразу полетел.
Оказалось, что дело не в магии и не в «вайбе», а в инженерном подходе к инструменту. Если понимать, как правильно нарезать задачи и контролировать структуру, вайбкодинг превращается из развлечения в очень хороший ускоритель
Заходи в анкету и забирай — https://seniorvibe.school/course
Поэтому я всегда думал, что нейросети рано или поздно научатся нормально программировать. В конце концов, я сам учился на проектах, и они тоже учатся на огромном количестве реального кода и реальных задач. Никаких физических ограничений, которые мешали бы им становиться лучше и лучше, я в этом не видел.
Казалось бы, появление чат-ботов для разработки было лишь вопросом времени.
И вот нейросети уже умеют многое, но это только начало, работают они пока неидеально. Они все еще учатся, и сейчас особенно важно не просто «просить написать код», а правильно встраивать их в инженерный процесс.
Потому что довольно быстро стало очевидно: здесь работает классический принцип garbage in, garbage out.
Если на входе размытая задача, неполный контекст или плохо очерченные границы, то на выходе будет такой же размытый результат. Но если дать модели нормальную структуру, понятный контекст, ограничения и ожидаемый формат решения, она начинает работать совсем иначе.
Нейросеть - это исполнительный джун со знаниями почти любых инструментов.
Ему нужен строгий контекст, понятные границы и четко прописанная структура.
В какой-то момент я сел переписывать свою игру на Rust. Там я изначально проектировал кодовую базу и архитектуру так, чтобы в проекте мог нормально участвовать ИИ. Я заранее разбивал систему на мелкие изолированные модули и ставил модели понятные рамки.
И процесс сразу полетел.
Оказалось, что дело не в магии и не в «вайбе», а в инженерном подходе к инструменту. Если понимать, как правильно нарезать задачи и контролировать структуру, вайбкодинг превращается из развлечения в очень хороший ускоритель
Заходи в анкету и забирай — https://seniorvibe.school/course