Считать, что программисту больше не нужно писать код — ошибка. Даже с умными AI-агентами вроде тех, что работают через AGENTS.md и базы знаний, полезно писать код самому. Конечно, сейчас модно строить «фабрику софта»: инфраструктуру, где любой запрос на естественном языке превращается в изменение, а агенты гоняют тесты, линтеры и eval’ы. Автор статьи признаёт, что сам почти всё генерирует через AI. Но он категорически против подхода, когда людей превращают в пассивных наблюдателей, которые только читают и апрувят сгенерированные diff’ы.
Код нужен, чтобы по-настоящему соединиться с архитектурой системы. Не как сторонний наблюдатель, а прочувствовать хрупкость кода на себе. Если человеку трудно что-то достроить, не сломав остальное — агенту будет ещё сложнее. Писать код вручную — это не ностальгия, а инструмент мышления. Английский язык слишком неточный для описания алгоритмов. Иногда хочется набросать executable-скетч прямо в окружении, а не передавать замысел через приблизительные промпты.
Автор предупреждает: относиться к AI-агентам как к компиляторам — опасное заблуждение. Компилятор берёт точную спецификацию и выдаёт точный результат. Агент скорее похож на неопытного стажёра. Он читает частично «слопифицированный» код, получает смутное описание задачи и пытается выдать изменение. Если отпустить контроль, он законсервирует любую глупую архитектурную ошибку. Пример из жизни: однажды автор в полусонном состоянии решил хранить случайные данные в localStorage, хотя всё остальное шло через базу данных. Агент, следуя инструкции «сделай безопасно и консервативно», обернул эту идею в гору индирекций, утроив количество строк кода (LoC). Только ручная чистка и исследование помогли прийти к нормальной архитектуре.
При этом автор не отрицает пользу AI. Агенты заставляют раньше внедрять CI, лучше продумывать тесты и защиту. Это реально повышает качество софта. Но на любой фабрике есть слабые места. Иногда нужно разобрать конвейер, влезть в детали двигателя внутреннего сгорания или потратить день на анализ тестов тормозных колодок. И делать это надо, не удерживая в голове всю схему завода, а связывая мелкие детали с общей картиной. Искусственные границы вроде «ты теперь только проджект-менеджер, код не пиши» этому только мешают. Так что стоит учиться использовать агентов в поиске, строить лучший RAG и применять LLM для понимания запросов — но не отдавать им всё мышление и вкус.