В ИТ появилась новая профессия - уборщик кода после нейросетей. Теперь программисты без работы не останутся

Повсеместное распространение вайб-кодинга (программирование при помощи нейросетей и простых запросов), с одной стороны, угрожает программистам, с другой, гарантирует и постоянную работу. ИИ часто пишет неидеальный код, содержащий ошибки или слишком перегруженный, и вычистить его могут только живые программисты с реальным опытом.

Нейросетевой мусор

Современные нейросети, как показала практика хоть и умеют писать код, но делают это далеко не идеально. Это наглядно демонстрируют истории из жизни программистов и простых пользователей, которые вынуждены вычищать сгенерированный искусственным интеллектом код от ошибок и несовершенств, пишет TechCrunch.

Ранее в 2025 г. компания Fastly, занимающаяся развитием своей платформы доставки контента, провела исследование, которое показало, что как минимум 95% разработчиков ПО тратят дополнительное время на исправление кода, сгенерированного ИИ. Причем основная нагрузка по такой проверке ложится на плечи старших разработчиков.

На основании этого можно сделать вывод, что на своем нынешнем этапе развития нейросети, даже несмотря на постоянное появление все более совершенных языковых моделей, не способны полностью вытеснить живых программистов. Не приближает их исчезновение и широкое распространение так называемого «вайб-кодинга» – программирования при помощи нейросетей путем отправки им запросов на естественном языке.

Разработчикам приходится править код за нейросетями. Собеседники TechCrunch сообщили, что это превращает их в «нянек для ИИ» (AI babysitters).

Эволюция программиста

Работа с кодом, созданным искусственным интеллектом, стала такой проблемой, что это привело к появлению новой корпоративной должности программиста, известной как «специалист по очистке vibe-кода», отмечает TechCrunch. Заблокированная в России социальная сеть LinkedIn наполнилась страницами специалистов, занимающихся вычищением ИИ-кода от мусора.

В теории, это позволит программистам не остаться без работы, а также не потерять навык программирования и не растерять знания. CNews писал, что разработчики ПО при частом использовании нейросетей в работе лишаются всего этого довольно быстро.

Потраченное время не вернуть

TechCrunch приводит в качестве наглядного примера проблемного ИИ-кода историю Карлы Ровер (Carla Rover), которой пришлось повторно и с буквально с нуля начинать проект, который до этого она делала при помощи вайб-кодинга. Ровер работает в индустрии уже 15 лет, в основном веб-разработчиком. Сейчас она вместе с сыном создает стартап, который разрабатывает специализированные модели машинного обучения для торговых площадок.

Поначалу она возлагала большие надежды на вайб-кодинг, но потом изменила свое отношение к нему. Теперь она уверена, что работа с кодом, сгенерированным ИИ, который в дальнейшем нужно использовать для работы, может быть «хуже, сидеть с ребенком» (worse than babysitting), поскольку ИИ, по ее словам запросто может испортить работу непредсказуемым образом.

Она отдала предпочтение вайб-кодингу, поскольку ее стартап требовал работать быстро, а также потому, что программирование при помощи ИИ выглядело для нее многообещающим. «Мне нужно было действовать быстро и впечатляюще, поэтому я решила сэкономить и не сканировать эти файлы после автоматической проверки, — сказала Карла. – Когда я сделала это вручную, я нашла очень много ошибок. Когда я воспользовалась сторонним инструментом, я нашла еще больше. И я усвоила урок».

Что находят в ИИ-коде

По данным копании Fastly, программисты, выискивающие недочеты в сгенерированном ИИ коде, находят великое их разнообразие – от искажения имен пакетов до удаления важной информации. Более того, ИИ создает реальную угрозу безопасности, поскольку в его коде полно уязвимостей.

Программист с более чем 20-летним стажем Феридун Малекзаде (Feridoon Malekzadeh) сравнил вайб-кодинг с «наймом упрямого, наглого подростка, чтобы тот помог вам что-то сделать» (hiring your stubborn, insolent teenager to help you do something).

«Приходится просить их сделать что-то раз пятнадцать, – сказал он TechCrunch. – В итоге они делают что-то из того, о чем вы просили, что-то из того, о чем вы не просили, и при этом еще и кучу всего ломают».

Малекзаде подсчитал, что он тратит около 10-20% своего рабочего времени на вайб-кодинг и 30-40% на внесение правок в сгенерированный код – исправление ошибок и удаление ненужных скриптов.

cnews

А говорили что машины будут служить людям, а в итоге люди убирабтся за машинами. Скоро повысят и лотки за ними начнем выносить

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Вполне адекватно это все работает. Конечно сложную логику доверять ИИ нет смысла, но вот сделать табличку, в которой при нажатии на значение, должна вызываться определенная форма с сохранением данных или говорить что и каким образом поменять в каком файле - это запросто. И с этим ИИ нормально справляется. Это инструмент для быстрого выполнения рутинных задач.

Теория заговора, видать
Где терминатор? Уборщик уже создан

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Сперва за МФУ научись лоток с отработанным тонером убирать, а потом уже и о повышении поговорим

Нейросети для программирования лучше использовать как прошаренного библиотекаря, который по сути не разбирается, но что где почитать знает и сразу принесёт нужные книжки. А, поскольку он уже весьма начитанный, то и простейшие вещи сам может написать не бегая за книжками.
Таково современное развите этих "помогаек".
А вот тяжёлый промышленный код, для которого только ТЗ, если распечатать, займёт тележку книг и альбомов массой в центнер ему не осилить пока никак. А уж если язык программирования не из самых распространённых, то вообще всё плохо.

это вопрос времени, еще лет 10 и ии вполне сможет написать нечто уровня win11 со всеми дровами по отдельности

Раньше это называлось словом "говнокодинг".

Судя по качеству win11 именно ИИ это говнище и писал.

Все просто!
Если надо сделать что-то простое, стандартное. ИИ напишет код быстрее человека в несколько раз.

Таким образом из профессии вымываются все люди чей уровень владения языками программирования минимален.

То бишь держать кучу кодеров могущих написать "хелло ворд" теперь не имеет смысла.

Второе не очень очевидное качество ИИ в следующем - огромное количество написанных библиотек под разные задачи. ИИ можно заставить искать нужные библиотеки и документацию к ним.

Правда от этой задачи ИИ усердно филонит и вместо того, чтобы искать, придумывает из головы черте-что. И потом как не в чем не бывало извиняется.

Типа извините, был не прав. Но тут логика разработчиков ИИ понятна - если рыть по настоящему всю инфу по определенному запросу ИИ будет жрать кучу машинного времени и ресурсов перелопачивая базы данных.

И если запрос явно "не критически важный" то проще сгенерировать ответ, чем рыться в БД.

Б. Гейтс под мост переедет.

Мусора много..особенно в плане дублирующих функций , куча избыточного логирования или доп.проверок , констант , мертвого кода , который нигде не используется в классах например.
С другой стороны если делать грамотный рефакторинг и просить весь мусор почистить , очень даже неплохо получается. Уже конкретно отдельные блоки сам тюнишь как надо) Но промтинг та еще штука , иногда мозги не варят .. сам несешь ахинею в чат в итоге)

Это те крохи с рабочего стола, что сеньорам и не снились

бля .. нет ничего хуже когда надо за кем-то переделать или разобраться в уже готовом! а тут ещё за ии...

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Я тоже всегда думал инженер это почётно, но коммерсанты решили, что все вокруг прислуга, размышляю, а не послать ли все нахер

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Вы устарели. Добро пожаловать в дворники.

https://habr.com/ru/companies/technokratos/articles/947152/

Блять вот не понимаю тех людей, которые говорят, что ИИ пока далеко до чего то реального. А вы ее обучали? Или взяли бесплатные, скинули туда свою задачу получили гавно и гордитесь этим какой вы невъбенный спец?
Это так не работает. Вы же не сразу стали разбираться в том, что умеете, а прошло тысячи часов и множество людей учили вас как гавно для начала за собой подбирать, а потом только что то сложнее.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Самая неприятная работа, чистить чужой код, и без этого кривой до невозможности.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Хотели, как лучше, а получилось как всегда. Мир ленивых дебилов полон боли и разочарований. Потеряли в результате мпх стеклянный...

Мне кажется, проще сфокусироваться на более комплексном тестировании и относиться к ИИ-коду как к черному ящику, то бишь похер что там написано, если все тесты проходит, значит все норм. А если критичные баги вылезут, тогда уже искать (возможно, тоже с помощью ИИ).

Пытаться оптимизировать код, написанный ИИ, это шизофрения какая-то. Господа изначально пошли по пути говнокодинга (а код, написанный ИИ, всегда будет говнокодом), и какой смысл его оптимизировать, непонятно. Для сопровождения? Так проще переписать по новой будет нужный модуль, с помощью той же ИИ.