AI и IOKit снижают качество кода и замедляют работу

В мире вычислительной техники мы привыкли упрощать реальность, чтобы сосредоточиться на главном, но это снижает точность нашего понимания. Исторически создание программ требовало глубоких знаний: ошибки были дорого стоят, а умение экономить байты памяти или такты процессора было критически важно. С развитием технологий барьеры упали: память и мощность CPU вырвались вперед, и многим разработчикам стало лень или просто невозможно писать код с нуля. Теперь стандарт — подгружать чужие библиотеки, не зная их качества и условий использования. Количество программного кода выросло, но оно стало медленнее и глючнее, чем раньше. С появлением больших языковых моделей от любого пользователя можно получить рабочий скрипт, который выглядит красиво, но не работает качественно. Отделить полезный инструмент от «пириты» требует экспертизы, как отличить золото от камня. Изначально авторы часто покупали дешевые решения на площадках вроде Alibaba, чтобы собрать из них небоскреб, но такие конструкции ненадежны. Иногда «неидеальный» продукт вполне хорош: он дешевле и решает задачу, как белый хлеб для голодного человека, пусть и не такой полезный, как закваска. Автор статьи объясняет, почему это важно, потому что его собственные «резервы копия» на исходе. После травм, не позволяющих физически трудиться, возможности зарабатывать ограничены. В детстве он читал мануалы, настраивал сервисы, писал скрипты, автоматизировал рутину, модифицировал значения в играх с помощью редакторов памяти вроде Cheat Engine и анализировал вредоносный код в OllyDbg. Люди платили ему за эти навыки. Сейчас он отец, на которого зависит его сын, и безработный с июля 2025 года. Он месяцами обновлял резюме, откликался на вакансии, где применимы его знания, использовал Claude для создания концептов и проводил холодный пиар, предлагая услуги или свои продукты, но рынок высох.