Джентльмены из Pydantic признаются: программировать с LLM стало одновременно полезно и жутко дестабилизирует. И эти чувства сосуществуют. Если делать вид, что второго нет, выгоришь.
Код действительно пишется сам, но человеку, который его ревьюит, направляет и правит, становится хуже, а не лучше. Коллега автора, Douwe, просыпается и видит тридцать PR, которые за ночь нагенерили нейросети. Ему хочется делегировать ревью, но он спрашивает: «Тогда что я вообще здесь делаю?». Автор сам проводил два дня, выписывая план для LLM, уточняя каждую деталь, — а модель всё равно делала нелепые ошибки. Не ошибки возможностей, а ошибки связности. Программы выглядят правдоподобно, но теряют целостность замысла в сложных изменениях.
Появляется новая усталость — усталость надзора. А ещё — одиночество. Раньше Douwe получал дофамин от коллаборации с живым человеком, от того, что помогал кому-то стать лучше. Теперь всё, что он пишет, проваливается в чёрную дыру AI. Теряется сам контекст обучения. Автор вспоминает: ручное кодирование давало маленькие награды — решить задачу, понять логику, увидеть, как компилируется код. LLM автоматизировали эти приятные куски и заменили их когнитивной нагрузкой ревью. Вознаграждения нет — петля обратной связи сломана.
И это затягивает. Как Skinner Box — не знаешь, выйдет гениально или мусор. Автор называет это проблемой функции человеческого вознаграждения. Сложно оторваться, сложно переключиться обратно на ручное кодирование. Страшно отстать.
Автор проводит параллель с эрой responsive design. Тогда дизайнеры ненавидели потерю контроля над пиксельной сеткой, но craft не умер — эволюционировал. Теперь то же самое: выживают не те, кто пишет каждую строчку, а те, кто знает, как выглядит хорошо. Вкус, нюанс, зрелые архитектурные решения и контрарные интуиции эксперта — вот что отличает профессионала.
Новые навыки уже появляются. Например, «pre-mortem» для сложного плана: свежая сессия LLM анализирует, почему план катастрофически провалится. Или инструмент, который извлекает правила из тысяч прошлых code review и упаковывает их в AGENTS.md — дистилляция экспертизы, а не её смерть.
Bottleneck никогда не был в коде. Он всегда был в человеческом внимании, инженерном суждении, способности удерживать целостное видение системы. Мы просто не замечали, потому что писать код казалось трудной частью. Теперь автоматизация обнажает реальный дефицит. А дефицитные ресурсы — ценные.
Команда Pydantic чувствует то же самое. Они строят инструменты (Pydantic AI и Logfire), чтобы сделать этот хаос чуть менее хаотичным. Люди всё ещё в цикле. Просто очень устали.