Помните времена, когда программисты долго искали ошибки в своём коде вручную, тратя часы, а то и дни? Похоже, те времена остаются в прошлом. В середине 2025 года процесс разработки программного обеспечения уже не представить без плотного взаимодействия с продвинутыми языковыми моделями (LLM), такими как Gemini 2.5 PRO и Claude Opus 4. Но что это значит на практике?
🚀 Что изменилось в программировании за последние полтора года?
Ещё в начале 2024 года взаимодействие с LLM-ассистентами было скорее экспериментом. Сегодня же это стандарт разработки, который радикально повышает производительность, качество кода и даже позволяет выйти за пределы собственной компетенции.
Используя личный опыт автора блога antirez, можно выделить несколько ключевых преимуществ современного подхода:
- 🐞 Прощайте, баги! Gemini и Claude выявляют ошибки ещё до того, как код попадёт к пользователям. Например, в проекте Vector Sets для Redis LLM помогли обнаружить и устранить ошибки ещё на этапе ревью, избавив разработчика от долгой отладки.
- 🧪 Мгновенные проверки гипотез. Хотите быстро протестировать необычную идею или альтернативное решение? Попросите LLM написать прототип. За считаные минуты вы получите готовый код, который можно тут же проверить и понять, стоит ли идея дальнейших усилий.
- 🎨 Дизайн вместе с ИИ. Объединение вашего опыта и интуиции с глубокими знаниями нейросетей способно вывести проектирование на новый уровень. Иногда модели предлагают странные пути, но порой генерируют блестящие идеи, недоступные человеку.
- ⚡ Скорость разработки возрастает. Когда задача описана чётко, LLM быстро реализует её часть, экономя драгоценное время.
- 🧠 Работа вне зоны комфорта. Хотите написать код на ассемблере для старой Amiga, хотя никогда с ним не работали? С помощью LLM это реально: он становится дополнительной частью вашего мозга, компенсируя недостаток специальных знаний.
📌 Как правильно взаимодействовать с LLM: советы из практики
Однако всё не так просто. Автор подчёркивает, что для максимальной эффективности нужно следовать определённым правилам и избегать распространённых ошибок.
❌ Избегайте «vibe coding»
Не стоит полностью передавать программирование нейросетям. Если задача сложная, LLM легко уйдёт в неоптимальные решения и создаст хрупкий, раздутый код. LLM – идеальные помощники и усилители, но не соло-исполнители. Всегда оставайтесь в петле управления.
📚 Предоставляйте контекст по максимуму
Чем больше информации вы передадите модели, тем лучше результат:
- 📄 Документация, статьи, научные работы.
- 📁 Большие куски исходного кода.
- 💡 Чёткие цели, инварианты и желаемый стиль.
Модели плохо разбираются в тонкостях вашего проекта, если не сообщить им об этом явно. Даже простое добавление README-файла в контекст резко улучшает качество их работы.
🔍 Используйте подходящие модели
Самые популярные модели не всегда оптимальны для разработки. Сейчас лидеры:
- 🌟 Gemini 2.5 PRO — идеально для глубокого анализа и поиска сложных ошибок.
- 🎩 Claude Opus 4 — прекрасно пишет новый код и комфортен в работе.
Если у вас есть возможность использовать только одну модель, автор рекомендует Gemini 2.5 PRO.
Кроме того, избегайте промежуточных инструментов вроде агентов и плагинов для редакторов, которые ограничивают контекст или снижают качество анализа. Лучше напрямую контролировать, что видит модель.
⚖️ Баланс: человек и LLM
Antirez заключает, что сейчас мы находимся на уникальном этапе истории программирования. Пока что ИИ ещё не способен полностью заменить человека в сложных проектах. Но он уже незаменим в качестве партнёра, помощника и ускорителя работы. Важно лишь сохранить контроль за принятием решений:
- 🎯 Вы решаете «что» и «как», ИИ помогает с реализацией.
- 📈 Вы растёте профессионально, учась у LLM.
- 🔧 Качество вашего кода становится выше, но вы не теряете его понимание.
🔮 Будущее и опасность отказа от новых подходов
Антирез подчёркивает риск полного отказа от LLM из-за предубеждений или скепсиса. Сейчас — время учиться эффективно общаться с ИИ, чтобы не потерять конкурентное преимущество в ближайшие годы. Однако и чрезмерно доверять нейросетям пока преждевременно.
Возможно, истина, как всегда, где-то посередине.
«In medio stat virtus» — добродетель находится посередине.
📌 Оригинальная статья:
«Coding with LLMs in the summer of 2025 – an update» на сайте antirez.com