AI НЕ ДЕЛАЕТ ВАС ПРОДУКТИВНЕЕ
Незыблемый факт: AI уже очень хорош в маленьких задачах.
Написать плагин, скрипт, небольшую tool'у, UI для UnityEditor окна, вытащить текст из аудио, накидать интеграцию с Google Sheets — вот здесь он реально экономит время.
У меня таких историй уже пачка:
— история буфера обмена на macOS
— парсинг локализаций из Google Sheets в MySQL
— извлечение текста из аудиозаписей
— терминальный чат для тестирования внутриигрового чата
— интеграция BenchmarkDotNet в Unity
И тут спорить бессмысленно: да, это ускоряет. Многие мелкие автоматизации можно сделать буквально за 1 промпт.
Когда раньше, я даже не брался за это, т.к. на отладку и написание могло уйти полдня-день.
🔸Проблема - большой production
Когда я работал в Playtika, уже тогда менеджмент пытался понять, как ускорить процессы разработки через AI.
Но модели упирались в контекст. Они могли решить локальную задачу, но плохо держали систему целиком.
Сейчас модели стали намного сильнее. Контекст вырос. Opus уже технически способен написать кусок фичи почти полностью.
Но я всё равно не готов просто взять и запушить это в большой production-проект.
Почему?
Потому что в проекте на сотни тысяч строк AI все равно не хватит контекста, чтобы изучить и прочитать все что есть, из-за этого:
🔹Генерируется функционал, который уже есть в проекте
🔹Системы используются не правильно или не полностью
🔹Агент может посчитать, что функция в другой системе написана не правильно и "исправить".
И кажется что сделано много, так много кода и анализа никто бы из нас быстро не делал.
Но из-за того что это нужно потом вычитать внимательно, проверить и/или переписать, общее время на разработку может только увеличится.
🔸И это не только мое наблюдение
METR проверили это на 16 опытных open-source разработчиках, которые в среднем 5 лет работали на своих репозиториях.
Результат: с AI они стали медленнее на 19%
