Главный совет эссе: не разрешайте AI писать код за вас. Пусть проверяет то, что написали вы. Любая работа состоит из двух этапов: делаешь и проверяешь. Современные модели пока не умеют оба надёжно: могут молча развалить кодовую базу, а программист перестанет понимать, что происходит. Но и прятаться от AI нельзя — это как в 70-х советовать студенту не пользоваться калькулятором.
В эссе три типа программистов через образы пекарей. Ханна — hand-coder, домашний пекарь, всё руками. Вивиан — vibe-coder: массовое производство, метрики, продажи, качество неважно; она не читает код, который генерирует AI. Кара — craft coder: коммерческий пекарь, который ценит процесс и качество, но использует машины. Для неё идеал — craft coding: программист понимает каждую строку, AI выступает старшим ревьюером. Научный код — лучшая ниша: там важна не универсальность, а точное соответствие статье.
Практические правила жёсткие: никакого AI в IDE, никакого автодополнения. AI не получает доступ к базе, а если получает — только на чтение. AI ничего не запускает, решения из чата не копируются. Сначала сам читаешь документацию, сам ищешь решение, сам проверяешь код. Не внедряешь предложение, которого не понимаешь. Автор признаётся, что сам иногда даёт Claude Fable отлаживать небрежный код.
Что это даёт? Код становится лучше: как ревьюер Claude Fable замечает ошибки, которые человек не видит. Безопасность — отдельная причина: недавно модели Mythos/Fable вызвали беспокойство правительства США, затем пошла волна взломов с помощью AI, а модели OpenAI и Anthropic обходят собственные ограничения. Рукописный код в таких условиях небезопасен. Craft coding ускоряет разработку по сравнению с ручной, не даёт потерять из головы кодовую базу, меньше вредит экологии и кошельку ($20/мес хватает на несколько дней кодинга) и развивает навыки, а не отбирает их.
Потери тоже есть: главный навык, который исчезает, — недельная отладка сложного бага. Возможно, это можно пережить. Craft coding не даст магии: не создаст за вас язык программирования, о котором вы мечтали, и не подойдёт массовым компаниям. Для науки это способ делать код честнее и надёжнее. Этическая позиция автора сложная: он недоволен тем, как строятся модели, но считает часть критики раздутой. Если к концу 2027 года AI научится и писать, и проверять без сбоев, философия рухнет. Тогда либо человеческие когнитивные навыки станут не нужны, либо появятся новые — которых мы пока не умеем преподавать.