Проблема: почему мы недовольны ИИ?
Спросите любого опытного разработчика, который пробовал работать с ChatGPT, Claude или локальными LLM вроде тех, что можно запустить даже на 10 ГБ видеопамяти. Ответ будет предсказуем: «Да, он иногда помогает, но часто генерирует ерунду», «Трачу больше времени на исправление его кода», «Он не понимает контекст проекта».
Это классическая ошибка восприятия. Мы подходим к ИИ как к инструменту — молотку или компилятору. Но ИИ — не инструмент. Инструмент предсказуем. Вы знаете, что получите на выходе. ИИ же — это система, обладающая знаниями, но не пониманием, способная к рассуждениям, но лишенная истинного контекста.
Ключевое заблуждение: Ожидание, что ИИ «просто сделает работу за вас». Это приводит к разочарованию, так как ИИ не обладает вашим опытом, знанием бизнес-логики и архитектурными ограничениями вашего проекта.
Решение: смена метафоры с «инструмента» на «младшего коллегу»
Представьте, что к вам в команду пришел новый junior-разработчик. Он:
- Имеет доступ к огромной базе знаний (документации, Stack Overflow, учебникам).
- Может быстро генерировать код по шаблону.
- Нуждается в четкой постановке задачи и контексте.
- Не видит всей картины и может предлагать странные решения.
- Требует проверки и ревью его работы.
Это идеальная метафора для современных LLM. Когда вы начинаете относиться к ИИ как к младшему коллеге, меняется всё: ваши ожидания, способ коммуникации и конечный результат.
Пошаговый план: как работать с ИИ-коллегой
Давайте превратим метафору в методологию. Вот как выглядит эффективный рабочий процесс.
1 Дайте контекст (Onboarding)
Вы же не бросите джуна в проект без брифинга? С ИИ — то же самое. Первое сообщение в чате — это onboarding.
Ты — опытный Python-разработчик, специализирующийся на асинхронных веб-приложениях с использованием FastAPI и SQLAlchemy.
Контекст проекта:
- Мы разрабатываем микросервис для обработки ESG-отчетов (подобно тому, что описано в нашем гайде по автоматизации).
- Стек: FastAPI, PostgreSQL, Pydantic v2, Alembic.
- Стиль кода: Black, isort. Документация по типизации обязательна.
- Сейчас работаем над модулем валидации входящих JSON-данных.
Пойми роль: ты помогаешь мне писать код, предлагаешь решения, но окончательное архитектурное решение и ревью — за мной.Почему это работает: Вы задаете роль, экспертизу, контекст проекта и границы ответственности. ИИ начинает «думать» в нужной парадигме.
2 Ставьте конкретные задачи (Тикет в Jira)
Вместо «напиши функцию» — дайте четкое ТЗ, как в тикете.
Задача: Реализовать функцию `validate_esg_report(data: dict) -> ReportModel`.
Требования:
1. Функция принимает словарь с данными отчета.
2. Должна проверить обязательные поля: `company_id`, `report_year`, `total_emissions`.
3. `total_emissions` должен быть положительным числом или нулём.
4. `report_year` между 2020 и текущим годом.
5. В случае ошибки — выбрасывать кастомное исключение `ValidationError` с деталями.
6. При успехе — возвращать инстанс Pydantic `ReportModel`.
7. Напиши 3-5 юнит-тестов с использованием pytest, покрывающих основные кейсы.
Дай мне сначала план реализации (псевдокод или шаги), потом код.3 Проводите итеративную разработку и ревью (Code Review)
ИИ сгенерировал код. Не копируйте его слепо. Проведите ревью, как с кодом джуна.
- Спросите об альтернативах: «Почему ты использовал именно этот подход? Есть ли более эффективный способ с учётом, что данные могут быть большими?»
- Укажите на упущения: «Ты не обрабатываешь случай, когда `company_id` есть в БД. Добавь проверку.»
- Попросите рефакторинг: «Разбей эту большую функцию на две поменьше, соблюдая принцип единственной ответственности.»
4 Делитесь знаниями и фидбеком (Менторинг)
Если ИИ допустил ошибку, объясните почему. Это «прокачивает» его в рамках текущей сессии.
Твой код использует глобальный подключение к БД внутри функции валидации. Это плохая практика, так как:
1. Усложняет тестирование (нужно мокать глобальный объект).
2. Нарушает инверсию зависимостей.
Лучше принимать подключение как зависимость (dependency injection). Перепиши с учётом этого.Нюансы и частые ошибки
| Ошибка | Почему возникает | Как исправить (метафора коллеги) |
|---|---|---|
| Слепое доверие к сгенерированному коду | Восприятие ИИ как авторитетного источника, а не помощника | Всегда проводите ревью. Спросите: «Объясни, как работает эта сложная строка?» |
| Слишком расплывчатые промпты | «Напиши что-нибудь для оптимизации» — такую задачу не поймёт и джун | Используйте методологию SMART (конкретная, измеримая задача) |
| Игнорирование контекста проекта | ИИ не знает ваших внутренних библиотек и соглашений | Сделайте «onboarding» в начале сессии. Дайте ссылку на репозиторий или скопируйте ключевые части кода. |
| Отказ от итеративного подхода | Ожидание идеального результата с первой попытки | Работайте циклами: ТЗ → черновик → ревью → правки → финал. |
Практическое применение: от локальных LLM до облачных гигантов
Метафора «младшего коллеги» универсальна, независимо от того, с каким ИИ вы работаете.
- Локальные LLM (например, на ферме из б/у видеокарт или мощных RTX Pro 6000): Ваш «коллега» работает в изоляции, без свежих данных из интернета. Ему нужно давать ещё более точный контекст и актуальные сниппеты кода.
- Claude, ChatGPT, Gemini: «Коллега» с доступом к интернету (в платных версиях) и более широкими знаниями. Может помочь с исследовательскими задачами («найди лучшие практики по...»).
- Специализированные ИИ для DevOps: Здесь «младший коллега» — это эксперт по Kubernetes или Terraform. Его onboarding должен включать схемы вашего кластера и текущие конфигурации.
Технический нюанс: При работе с локальными моделями, особенно на нескольких GPU (как в случае 4 видеокарт RTX Pro 6000 вплотную), помните об ограничениях контекста. Ваш «коллега» может «забывать» начало длинной беседы. Периодически резюмируйте ключевые договорённости.
FAQ: Ответы на ключевые вопросы
Не замещает ли эта метафора реальных junior-разработчиков?
Наоборот, она делает их роль более ценной. Рутинная, шаблонная работа (написание boilerplate-кода, простых CRUD-операций, базовых тестов) может делегироваться ИИ. Это освобождает время реальных junior- и middle-разработчиков для решения более сложных, архитектурных задач и обучения, где нужны человеческие понимание и креативность. Senior же становится эффективным менеджером и архитектором, управляя «командой» из людей и ИИ.
Как измерить эффективность такого подхода?
Не скоростью генерации кода, а качеством конечного результата и сохранённым когнитивным ресурсом. Правильные метрики:
- Уменьшение времени на рутинные задачи (настройка конфигов, написание документации).
- Снижение количества простых багов (опечаток, синтаксических ошибок) в свежем коде.
- Увеличение количества рассмотренных архитектурных вариантов на этапе проектирования (ИИ может быстро набросать 3 разных подхода).
Эта методология требует больше времени на общение с ИИ. Это того стоит?
Да, на первых порах вы тратите время на «обучение» и постановку задач. Но это — инвестиция. Как и с реальным junior-разработчиком, через несколько недель совместной работы вы вырабатываете общий язык, и он начинает предугадывать ваши ожидания, требует меньше правок. Ваши промпты становятся короче и точнее. В долгосрочной перспективе вы получаете «коллегу», который работает в вашем стиле, знает контекст и в разы увеличивает вашу продуктивность на сложных, нешаблонных задачах, где нужен ваш экспертный контроль.
Заключение: от парадигмы использования к парадигме сотрудничества
Метафора «ИИ как младший коллега» — это не семантическая игра. Это фундаментальный сдвиг в мышлении, который превращает LLM из источника разочарования в мощнейший рычаг для ускорения разработки.
Вы перестаёте быть «пользователем», пытающимся выудить правильный ответ у капризного оракула. Вы становитесь тимлидом, ментором и архитектором, который управляет ресурсом с феноменальной скоростью исполнения и доступом к информации, но при этом полагается на ваши экспертизу, критическое мышление и видение проекта.