Автор поста, который завирусился, отвечает на комментарии. Он работает в финтехе и уже освоился как «AI-native engineer» — пишет агентов, гоняет модели на adversarial code review. Но это его не радует. Проблема не в том, что LLM не справляются: они плохо разбираются в местных налогах и тонкостях бухгалтерии, но это закрывают юристы, которые тоже автоматизируют рутину. А вот то узкое доменное знание, которое раньше выделяло автора среди «кодеров, которые просто умеют кодить», теперь легко получить через ChatGPT Pro/Extended Thinking. Новые модели плюс AGENT.md, где буквально написано «читай документацию, прежде чем кодить», добили ситуацию — автору всё реже нужно спрашивать коллег.
Чтобы не утонуть в vibecoding, он идёт на хитрости: пишет дизайн-доки размыто, чтобы оставить пространство для манёвра, и мельчит задачи на доске, выбивая себе время на осторожную реализацию. Уходить с текущего места страшно — везде может быть хуже.
Главный страх — будущее. Автор приводит пример копирайтинга: раньше это была престижная профессия, но LLM просто уничтожили рынок для 99% специалистов. Спрос на тексты не бесконечен, один человек теперь делает работу десятерых, остальные без работы. С программированием будет то же самое, если модели продолжат улучшаться. Даже если оставят «надсмотрщиков» за агентами, те будут дёшевы и заменяемы из-за переизбытка предложения.
Критики говорят, что это паника в стиле «OOP всё изменит». Автор парирует: ООП не делало знания «промптабельными» и не показывало взрывного прогресса в замещении людей. Он сравнивает происходящее с началом Covid-19 — все отмахивались, а потом стало поздно. Это не очередной хайп. Мы построили машину, которая умножает матрицы и часами выдаёт полезный текст. С этим надо считаться. А на аргумент «эксперты и доменное знание спасут» автор отвечает примером компании Turing AI, которая нанимает инженеров писать «хороший код» для RL-обучения моделей — человеческий запас прочности конечен.