От скепсиса к симбиозу: как LLM стали моим главным рычагом в разработке
Недавний материал об «элитном вайбкодинге» вызвал у меня живой отклик. Автор блестяще продемонстрировал, как находить общий язык с непростыми заказчиками, и за это ему отдельное почтение. Однако один тезис, красной нитью проходящий сквозь статью и комментарии, заставил меня задуматься. Речь идет об убеждении, что нейросети — это лишь маркетинговый шум, лишенный реальной прикладной ценности.
Действительно ли это так? Я хочу поделиться своей историей трансформации из закоренелого скептика в энтузиаста, а затем — в прагматика. Моя ключевая мысль проста: для каждой задачи существует оптимальный инструмент. Современные LLM в правильной обвязке — это не просто игрушка, а мощнейший усилитель интеллекта. По уровню влияния на индустрию это сопоставимо с переходом от ручной настройки «железа» к эре DevOps или от обычных текстовых редакторов к продвинутым IDE.
Первая стадия: Отрицание и провал
Три года назад, на пике хайпа вокруг ChatGPT, я решил дать технологии шанс. Задача была конкретной: переписать сложный SQL-запрос для расчета медианы в BigQuery. Результат разочаровал. Нейросеть выдавала либо нерабочий код, либо громоздкие и неоптимизированные конструкции. В итоге я быстрее нашел решение через документацию и StackOverflow. Вердикт был суров: «очередной хайп», и я забыл об ИИ на полгода.
Переломный момент наступил позже, когда в разгар сложного проекта мне экстренно потребовалась утилита для параллельного парсинга API. Времени на глубокое погружение и рутинный кодинг не было — на руках только curl-запрос. Я попробовал ChatGPT в режиме редактирования кода и, к своему удивлению, закрыл задачу мимоходом, проводя лишь беглый ревью. Это заставило меня сменить гнев на милость и начать эксперименты.
Экосистема эффективности: Cursor, MCP и поиск смыслов
Со временем я осознал, что старые задачи с новыми инструментами решаются на порядок качественнее. Вот несколько направлений, где LLM кардинально изменили правила игры:
- Интеллектуальный поиск: Связка Perplexity и ChatGPT заменила классический Google. Больше не нужно продираться сквозь рекламный мусор и десятки вкладок. Вместо ручной адаптации чужого кода со StackOverflow я получаю готовый контекстный ответ. Погружение в новую технологию теперь занимает полчаса вместо нескольких дней.
- Реверс-инжиниринг: Однажды мне пришлось разбираться в сотне классов без документации. В «прошлой жизни» на это ушли бы недели. Используя Cursor, я просто указал входные точки, и нейросеть за полдня разложила мне бизнес-логику и скрытые зависимости.
- Документация «на лету»: С помощью MCP-протокола для Confluence мы решили вечную проблему устаревшей документации. Описывать сотни облачных функций вручную — сизифов труд, но генерировать и корректировать базу знаний с помощью ИИ оказалось эффективным и быстрым процессом.
- Безболезненный рефакторинг: Раньше масштабное обновление зависимостей часто откладывалось «в долгий ящик». Сейчас ИИ помогает спланировать и пошагово реализовать даже глубокие структурные изменения, анализируя связи, которые человек может упустить.
- Тестирование без рутины: Генерация базовых юнит-тестов и проверка граничных условий стали автоматическим процессом. Да, результаты требуют проверки, но 80% шаблонного кода берет на себя нейросеть.
Преодоление «нелюбимых» зон
У каждого разработчика есть свои «слепые зоны». Для меня это был фронтенд и верстка. Времена хаков под IE прошли, но зоопарк JS-фреймворков и магия CSS по-прежнему не вызывали восторга. LLM стали тем мостиком, который позволил мне — бэкенд-инженеру — быстро прототипировать качественные интерфейсы, не тратя годы на достижение мастерства в дизайне.
В этом году я в одиночку собрал и трижды отрефакторил сложную систему сбора и дедупликации данных. Стек включал Docker, PostgreSQL, API и UI. Я выступал в роли архитектора: продумал схему БД на бумаге, а затем заставил нейросеть планировать шаги, взвешивать риски и реализовывать компоненты. То, что раньше требовало работы целой команды в течение месяца, было сделано за считанные дни.
Трудности роста и «AI-first» подход
Путь к эффективности не был усыпан розами. Пришлось учиться:
- Промпт-инжинирингу: Самый простой лайфхак — просить LLM саму составить промпт для задачи.
- Управлению контекстом: Понимание того, когда нужно заставить модель сначала составить план, а только потом приступать к коду.
- Выбору инструментов: Использование специфических правил (Cursor rules), локальных MCP-прокси и выбор между моделями (от Gemini до Claude Opus).
Сегодня я применяю ИИ для половины своих задач. Каждую новую проблему я рассматриваю через призму: «Можно ли здесь использовать ИИ для анализа или генерации идей?». При этом мой внутренний «код-ревьюер» никогда не спит. Любой результат подвергается фактчекингу и тщательному тестированию. ИИ — это не замена опыту, а его мультипликатор.
Заключение
LLM сегодня — это как опытный админ, который «чувствует» проблему в сети на расстоянии. Опытный разработчик понимает, где нейросеть сэкономит часы, а где её галлюцинации могут стать критичными. Это мощный рычаг, который при наличии прочного фундамента знаний дает невероятное преимущество.
В конечном счете работает правило «garbage in — garbage out». Если ваш опыт работы с ИИ ограничивается разочарованием, возможно, стоит взглянуть на него не как на волшебную кнопку, а как на сложный инструмент, требующий освоения. А какой практический опыт у вас? Удалось ли вам превратить хайп в реальную продуктивность для работы или хобби?
