10 уроков выгорания при работе с AI-кодинговыми агентами: практический опыт за 50 проектов

Когда код пишется быстрее, чем ты успеваешь думать

За последние 18 месяцев я запустил 50 проектов с AI-ассистентами. Claude Code, Opus 4.5, Codex - все они обещали революцию. И они её устроили. Но не ту, о которой говорили в маркетинговых материалах.

Счёт за API перевалил за $12,000. Сэкономленное время? Тысячи часов. Психическое здоровье? Ну, об этом поговорим отдельно.

Это не очередной восторженный обзор. Это отчёт с поля боя, где каждый день - это балансирование между суперсилой и профессиональным самоубийством.

Урок 1: Ты не экономишь время. Ты меняешь его структуру

Вот классическая ошибка новичка: "AI напишет код за 5 минут вместо моих 2 часов". Технически правда. Практически - ложь.

AI действительно генерирует код за минуты. Но потом начинается самое интересное:

• 15 минут на чтение сгенерированного кода (потому что ты не писал его, ты его не понимаешь)
• 10 минут на отладку странных решений ("Зачем тут три вложенных цикла для простой фильтрации?")
• 20 минут на рефакторинг (AI любит дублирование кода как кошки любят валерьянку)
• Ещё 15 минут на написание тестов (потому что доверять AI-коду без тестов - это игра в русскую рулетку)

Итого: 60 минут вместо обещанных 5. Но есть нюанс.

Ты не пишешь код. Ты занимаешься code review, архитектурой и стратегией. Это другой тип умственной нагрузки. Менее творческий, более аналитический. И он выматывает иначе.

Урок 2: Контекст - это новая валюта. И она дорожает

Opus 4.5 с его 512K контекстом - это как получить доступ к библиотеке Конгресса. Проблема в том, что библиотекарь - шизофреник.

Чем больше контекста ты даёшь, тем "умнее" кажется агент. Но на самом деле он просто начинает галлюцинировать более сложными способами.

Вот что происходит на практике:

Самая опасная зона - 64K-128K. Здесь агент кажется достаточно умным, чтобы доверять. Но недостаточно стабильным, чтобы не проверять каждую строку.

Мой совет после 50 проектов: работай с контекстом 8K-16K максимум. Если задача сложнее - разбей её. Техники оптимизации контекста спасли мне сотни долларов и нервных клеток.

Урок 3: AI не делает тебя 10x разработчиком. Он делает тебя 1x менеджером

Вот главный парадокс, который никто не обсуждает. Когда ты пишешь код сам, ты глубоко погружаешься в проблему. Ты чувствуешь архитектуру, edge cases, зависимости.

Когда AI пишет код, ты становишься менеджером проекта, который никогда не видел кода своих подчинённых.

Ты говоришь: "Сделай аутентификацию через OAuth2". AI делает. Ты смотришь на результат и думаешь: "А где валидация токенов? А обработка ошибок? А логирование?"

Ты не участвовал в процессе создания. Ты пришёл на готовое. И теперь должен разобраться в чужой работе.

Это вызывает специфический тип выгорания - когнитивный разрыв. Мозг хочет творить, но вынужден только проверять и исправлять.

Урок 4: Самые дорогие ошибки - не технические, а психологические

За 50 проектов я наступил на все грабли. Вот топ-3 психологических ловушки:

1 Ложная экономия времени

"Вот сейчас AI сделает эту скучную часть, а я займусь чем-то полезным". Результат: AI делает скучную часть с ошибками, ты тратишь 2 часа на исправления, а полезное так и не сделано.

2 Синдром потерянного контроля

Чем больше кода пишет AI, тем меньше ты понимаешь систему. Через месяц ты смотришь на проект и не можешь ответить на простые вопросы: "Почему здесь такой странный паттерн? Кто добавил эту зависимость?"

Это особенно опасно в долгосрочных проектах. Технический долг от AI-кода накапливается в 3 раза быстрее.

3 Профессиональная деградация

Перестаёшь помнить синтаксис. Забываешь стандартные библиотеки. Не знаешь новые фичи языка - ведь AI "и так всё сделает". Через полгода ты не можешь написать простой цикл без автодополнения.

Урок 5: Цена вопроса: $12,000 и что за них куплено

Давай посчитаем реальную экономику. За 18 месяцев:

• Claude API: $4,200 (в основном Opus 4.5 для сложных задач)
• GitHub Copilot X: $1,800 (годовая подписка плюс дополнительные токены)
• Разные эксперименты с Codex и другими моделями: $6,000

Итого: $12,000. Что я получил за эти деньги?

50 проектов, из которых 12 - коммерческие, 20 - экспериментальные, 18 - pet projects. Время сэкономлено: примерно 1500 часов. Кажется, хорошая сделка? $8 за час сэкономленного времени.

Но вот что не учитывается в этой математике:

• Время на обучение работе с AI (200+ часов)
• Время на исправление AI-ошибок (300+ часов)
• Моральное истощение от постоянного code review (бесценно)

Реальная стоимость: ближе к $20-25 за час. И это если считать только деньги.

Урок 6: Prompt engineering - это не магия. Это рутина

Все говорят о prompt engineering как о сверхнавыке. На практике - это скучная, повторяющаяся работа.

Ты пишешь один и тот же prompt в 50 вариациях:

# Плохой промпт (новичок)
"Напиши функцию для обработки данных"

# Средний промпт (после 10 проектов)
"Напиши функцию на Python для обработки CSV файла. Используй pandas. Добавь обработку ошибок. Верни DataFrame."

# Хороший промпт (после 50 проектов)
"""
Задача: обработка CSV с финансовыми транзакциями
Требования:
1. Чтение CSV с кодировкой utf-8
2. Поля: date, amount, category, description
3. Преобразование date в datetime
4. Валидация amount > 0
5. Группировка по category с суммой amount
6. Обработка ошибок: файл не найден, пустые строки
7. Логирование в файл app.log
8. Возврат DataFrame с колонками: category, total_amount

Ограничения:
- Не использовать глобальные переменные
- Добавить type hints
- Написать docstring
- Максимум 50 строк кода
"""

Видишь разницу? Хороший промпт - это уже 80% решения. И его написание занимает столько же времени, сколько написание функции вручную.

После 50 проектов у меня есть библиотека из 200+ шаблонных промптов. Это единственное, что реально экономит время. Agent Skills - это не про магию, а про систематизацию.

Урок 7: Мультиагентные системы - путь к безумию

Я пробовал. О, как я пробовал. Архитектура где один агент пишет код, второй проверяет, третий пишет тесты.

Теория прекрасна. Практика - ад.

Проблема в консистентности. Агент A пишет функцию с определённой сигнатурой. Агент B пишет тесты для несуществующих параметров. Агент C пытается это всё интегрировать и создаёт новый ад.

Самый стабильный workflow после всех экспериментов:

1. Человек пишет ТЗ (промпт) на 1 задачу
2. AI пишет код
3. Человек проверяет, исправляет, дополняет
4. AI пишет тесты (только после утверждения кода)
5. Человек запускает тесты, фиксит при необходимости

Любые попытки автоматизировать шаги 3 и 5 приводят к накоплению ошибок. Экспоненциально.

Урок 8: AI-кодинг меняет твоё мышление. Не всегда в лучшую сторону

Заметил странную вещь. Когда постоянно работаешь с AI, начинаешь думать как он.

Ты перестаёшь видеть элегантные решения. Ты ищешь шаблонные паттерны. Ты избегаешь творческих подходов - ведь AI с ними не справится.

Твоё мышление становится:

• Более линейным (AI любит последовательности)
• Менее абстрактным (AI плохо с абстракциями высокого уровня)
• Более verbose (AI объясняет очевидное)
• Менее критичным ("Ну, AI же написал, наверное, правильно")

Это опасная трансформация. Особенно для senior-разработчиков.

Урок 9: Документация умирает первой

AI пишет код. AI иногда пишет комментарии. AI никогда не пишет документацию.

Вот что происходит в проекте через 3 месяца активного AI-кодинга:

• Кода в 3 раза больше, чем планировалось (AI плодовит)
• Документации на 50% меньше, чем нужно
• Комментарии либо очевидные, либо misleading
• Архитектурные решения не задокументированы вообще

Потому что документация - это мета-работа. AI её не понимает. Ты её откладываешь "на потом". Потом никогда не наступает.

Моё правило сейчас: каждый AI-сгенерированный модуль должен иметь:

# Обязательные элементы документации для AI-кода
"""
Модуль: transaction_processor.py
Сгенерирован: 2026-01-15 (Claude Opus 4.5)
Автор промпта: [твоё имя]

Цель: Обработка финансовых транзакций из CSV

Архитектурные решения:
1. Использован pandas для производительности
2. Кэширование результатов в Redis
3. Асинхронная обработка через asyncio

Известные ограничения:
- Не поддерживает файлы > 1GB
- Требует Redis на localhost:6379

Зависимости:
- pandas>=2.0.0
- redis>=4.0.0

Пример использования: [код]
"""

Да, это занимает время. Нет, без этого нельзя.

Урок 10: Баланс - это миф. Ищи ритм

Все ищут "баланс" между AI и ручным кодингом. Его нет.

Баланс предполагает стабильность. Работа с AI - это постоянные качели:

• Неделя эйфории ("AI гений! Я в 10 раз продуктивнее!")
• Неделя разочарования ("AI идиот. Я потратил 5 часов на исправление ерунды")
• Неделя поиска "золотой середины" (которой не существует)
• Повтор

Вместо баланса ищи ритм. Как в марафоне.

Мой ритм после 50 проектов:

• Утро (свежий мозг): сложная архитектура, ручное кодинг
• День (после обеда): AI для boilerplate, рефакторинг
• Вечер (уставший): документация, code review AI-кода
• Каждая пятница: "чистый кодинг" без AI
• Каждый месяц: неделя без AI вообще (детокс)

Это не баланс. Это управляемое циклическое безумие.

Что дальше? AI-кодинг в 2026 году

К январю 2026 года ситуация стабилизировалась. Новые модели (Claude Opus 4.5, GPT-5 Code Specialist) стали:

• Более стабильными (меньше галлюцинаций)
• Более дорогими (в 2-3 раза дороже 2024 года)
• Более специализированными (отдельные модели для frontend, backend, DevOps)

Тренд ясен: AI не заменит разработчиков. Он создаст новый тип разработчика - AI-менеджера.

Это специалист, который:

• Знает 5-6 моделей и их сильные стороны
• Имеет библиотеку из 500+ промптов
• Понимает экономику токенов лучше, чем бухгалтер
• Может написать код вручную, но предпочитает не делать этого
• Имеет развитые навыки code review (особенно для AI-кода)

Если ты хочешь остаться в профессии - учись не писать код. Учись управлять теми, кто его пишет. Даже если "те" - это нейросети.

P.S. Если хочешь глубже погрузиться в архитектуру AI-агентов, посмотри 19-часовой курс по созданию AI Coding Agent. Но предупреждаю: после него ты либо полюбишь AI-кодинг ещё больше, либо навсегда от него откажешься. Третьего не дано.