Практическая разбивка: какие обязанности разработчиков ИИ может заменить, где он преимущественно дополняет людей и какие задачи по‑прежнему требуют полного владения в реальных командах.
Разговоры о том, «что ИИ сделает с разработчиками», быстро путаются, потому что мы часто смешиваем инструменты и обязанности. Инструмент может сгенерировать код, резюмировать тикет или предложить тесты. Ответственность — это то, за что команда всё ещё несёт ответ, когда предложение неверно.
В этой статье используется простая схема — заменить, дополнить, не затронуто — чтобы описать повседневную работу реальных команд с дедлайнами, наследуемым кодом, инцидентами в продакшне и заинтересованными сторонами, которые ожидают надёжного результата.
Заменить означает, что ИИ может выполнить задачу «от и до» большую часть времени при наличии ясных ограждений, а роль человека смещается к надзору и выборочным проверкам.
Примеры обычно ограниченной работы: генерация шаблонов, перевод кода между языками, составление однообразных тестов или черновых описаний документации.
«Заменить» не значит «отсутствие человеческой ответственности». Если вывод ломает продакшен, сливает данные или нарушает стандарты, ответственность остаётся за командой.
Дополнить означает, что ИИ делает разработчика быстрее или тщательнее, но не всегда завершает работу без человеческого суждения.
Это частый случай в профессиональной инженерии: вы получаете полезные черновики, альтернативные подходы, быстрые объяснения или список вероятных багов — но разработчик всё равно решает, что корректно, безопасно и подходит продукту.
Не затронуто означает, что основная ответственность остаётся за людьми, потому что требуются контекст, компромиссы и подотчётность, которые плохо укладываются в подсказки.
Думайте: согласование требований, выбор системных ограничений, работа с инцидентами, установка планки качества и принятие решений в ситуациях без единственно «правильного» ответа.
Инструменты меняются быстро. Обязанности меняются медленно.
Так что вместо вопроса «Может ли ИИ написать этот код?», спрашивайте «Кто отвечает за результат?» Такое формулирование держит ожидания в границах точности, надёжности и подотчётности — вещей, которые важнее впечатляющих демо.
Когда спрашивают, что ИИ «заменит» в разработке, часто имеют в виду задачи: написать функцию, сгенерировать тесты, набросать документацию. Однако команды выпускают не задачи — они доставляют результаты. Вот почему важны обязанности разработчика.
Работа разработчика обычно выходит за рамки чистого программирования:
Эти обязанности простираются по всему жизненному циклу — от «что нам строить?» до «безопасно ли это?» и «что происходит в 3 утра, когда всё падает?»
Каждая обязанность — это на самом деле много мелких решений: какие краевые случаи важны, какие метрики отражают здоровье, когда урезать объём, безопасно ли включать фикс, как объяснить компромисс заинтересованным сторонам. ИИ может помочь выполнить часть этой работы (набросать код, предложить тесты, резюмировать логи), но ответственность — это владение результатом.
Сбои часто происходят на границах передачи работы:
Когда владение неясно, работа падает в щели.
Полезно обсуждать обязанности через призму прав на принятие решений:
ИИ может ускорить исполнение. Права принятия решений — и подотчётность за результаты — всё ещё должны иметь человеческое имя рядом.
Ассистенты ИИ для программирования действительно полезны, когда работа предсказуема, низкорискова и легко проверяема. Считайте их быстрым «младшим участником» команды: хорошо генерируют первый вариант, но нужны чёткие инструкции и внимательная проверка.
На практике некоторые команды всё активнее используют платформы «vibe‑coding» (например, Koder.ai) для ускорения этих заменяемых фрагментов: генерация скелета, связь CRUD‑потоков и первичные черновики UI и backend по чат‑запросу. Ключ тот же: ограждения, ревью и ясное владение.
Много времени уходит на инициализацию проекта и «склейку». ИИ часто может сгенерировать:
Ограждение здесь — согласованность: убедитесь, что всё соответствует вашим конвенциям и не придумывает новые паттерны или зависимости.
Когда изменение в основном механическое — переименование символа по всему проекту, форматирование или обновление простого использования API — ИИ может ускорить рутинную работу.
Тем не менее обращайтесь с этим как с массовым редактированием: прогоняйте полный тест‑сьют, просматривайте диффы на предмет нежелательных изменений и не позволяйте ИИ «улучшить» больше, чем вы запросили.
ИИ может набросать README, комментарии и записи в changelog на основе кода и сообщений коммитов. Это ускоряет ясность, но может породить уверенно звучащие неточности.
Лучшие практики: используйте ИИ для структуры и формулировок, затем проверяйте каждое утверждение — особенно шаги настройки, дефолтные значения и краевые случаи.
Для хорошо специфицированных чистых функций AI‑генерированные юнит‑тесты могут дать начальное покрытие и напомнить о краевых случаях. Ограждение — владение: вы по‑прежнему выбираете, что важно, добавляете проверки, соответствующие реальным требованиям, и убеждаетесь, что тесты падают по нужным причинам.
Для длинных обсуждений в Slack, тикетов или логов инцидентов ИИ может сделать краткие заметки и список действий. Удостоверьтесь, что предоставили полный контекст и затем проверьте ключевые факты, метки времени и решения перед распространением.
Ассистенты по кодингу сильны, когда вы уже знаете, чего хотите, и нужно помочь двигаться быстрее. Они сокращают «печатную» работу и выдвигают полезный контекст, но не снимают необходимость владения, верификации и суждений.
При наличии ясной спецификации — входы, выходы, краевые случаи и ограничения — ИИ может набросать разумную стартовую реализацию: шаблон, маппинг данных, обработчики API, миграции или простой рефактор. Выигрыш — в движении: вы быстро получаете что‑то работающее.
Но первый вариант часто упускает тонкие требования (семантика ошибок, ограничения по производительности, обратная совместимость). Относитесь к нему как к черновику стажёра: полезно, но не авторитетно.
Когда выбираете подход (кеширование vs батчинг, optimistic vs pessimistic locking), ИИ может предложить альтернативы и перечислить компромиссы. Это полезно для мозгового штурма, но компромиссы нужно сверять с реалиями вашей системы: форма трафика, требования к согласованности, эксплуатационные ограничения и конвенции команды.
ИИ хорош в объяснении незнакомого кода, указании паттернов и переводе «что тут происходит?» в понятный язык. В связке с поиском он помогает ответить на «Где используется X?» и сгенерировать список потенциально затронутых мест — конфиги, тесты и точки вызова.
Ожидайте практических улучшений: более понятные сообщения об ошибках, маленькие примеры и готовые сниппеты. Они уменьшают трение, но не заменяют тщательное ревью, локальные прогоны и целевые тесты — особенно для изменений, влияющих на пользователей или продакшен.
ИИ может помочь писать и править требования, но он не принимает надёжно решение «что нам строить» и «почему это важно». Понимание продукта основано на контексте: бизнес‑целях, боли пользователей, организационных ограничениях, краевых случаях и стоимости ошибок. Эти входные данные живут в разговорах, истории и ответственности — то, что модель может суммировать, но не взять на себя.
Ранние запросы часто звучат как «Упростить онбординг» или «Снизить количество обращений в саппорт». Задача разработчика — перевести это в чёткие требования и критерии приёмки.
Этот перевод — в основном человеческая работа, потому что он зависит от уточняющих вопросов и суждений:
ИИ может предложить метрики или черновые критерии приёмки, но он не знает, какие ограничения реальны, если кто‑то их не указал — и не станет возражать, когда запросы противоречивы.
Работа с требованиями — там, где всплывают неприятные компромиссы: время vs качество, скорость vs поддерживаемость, новые фичи vs стабильность. Команде нужен человек, который являет риски, предлагает варианты и выравнивает заинтересованных лиц по последствиям.
Хорошая спецификация — это не просто текст; это запись решения. Она должна быть тестируемой и реализуемой, с чёткими определениями (входы, выходы, краевые случаи и режимы отказа). ИИ помогает структурировать документ, но ответственность за корректность и зафиксированное «это неоднозначно — нужно решение» остаётся за людьми.
Системный дизайн — это преобразование «что строим?» в «на чём и как будет работать, когда что‑то пойдёт не так?». ИИ помогает исследовать варианты, но не несёт последствий.
Выбор между монолитом, модульным монолитом, микросервисами, serverless или управляемыми платформами — это не тест с единственным правильным ответом. Это задача соответствия: ожидаемая масштабируемость, бюджет, время‑to‑market и навыки команды.
Ассистент может суммировать паттерны и предложить референсные архитектуры, но он не знает, что у вас еженедельная ротация on‑call, что найм идёт медленно, или что контракт с поставщиком БД обновляется в следующем квартале. Эти детали часто решают успех архитектуры.
Хорошая архитектура — в основном компромиссы: простота vs гибкость, производительность vs стоимость, скорость сейчас vs поддерживаемость позже. ИИ быстро выдаст списки «за/против», что полезно, особенно для документирования решений.
Но он не расставляет приоритеты, когда компромиссы больно бьют. Например: «Мы принимаем чуть более медленные ответы, чтобы сохранить простоту и облегчить эксплуатацию» — это бизнес‑выбор, а не чисто технический.
Определение границ сервисов, кто владеет какими данными и что происходит при частичных сбоях требует глубокого продуктового и эксплуатационного контекста. ИИ поможет придумать режимы отказа («что если платёжный провайдер упал?»), но люди должны решить ожидаемое поведение, сообщение клиентам и план отката.
Проектирование API — это проектирование контракта. ИИ поможет с примерами и заметит несоответствия, но вы должны решить версионирование, обратную совместимость и то, что готовы поддерживать долгосрочно.
Одно из самых архитектурных решений — уметь сказать «нет» или удалить фичу. ИИ не умеет измерять альтернативные издержки или политический риск. Команды — умеют и должны это делать.
Отладка часто кажется местом, где ИИ впечатляет — и где он может незаметно тратить ваше время. Ассистент может просканировать логи, указать подозрительные пути выполнения или предложить исправление, которое «кажется верным». Но поиск первопричины — не просто генерация объяснений; это их доказательство.
Рассматривайте вывод ИИ как гипотезы, а не как выводы. У многих багов несколько правдоподобных причин, и ИИ склонен выбирать аккуратную историю, соответствующую фрагменту кода, который вы вставили, а не реальности работающей системы.
Практический рабочий процесс:
Надёжное воспроизведение превращает загадку в тест. ИИ может помочь написать минимальное воспроизведение, набросать диагностический скрипт или предложить дополнительные логи, но вы решаете, какие сигналы важны: request‑id, тайминги, отличия окружений, флаги фич, форма данных или конкурентность.
Когда пользователи сообщают симптомы («приложение зависло»), всё равно нужно перевести это в системное поведение: какой эндпоинт застопорился, какие таймауты сработали, какие сигналы ошибочного бюджета изменились. Это требует контекста: как продукт используется и что значит «норма».
Если предложение нельзя проверить, считайте его ложным до доказательства обратного. Предпочитайте объяснения, которые дают тестируемое предсказание (например, «будет происходить только при больших полезных нагрузках» или «только после разогрева кеша»).
Даже после выявления причины остаётся трудное решение. ИИ может описать компромиссы, но люди выбирают ответ:
Поиск первопричины в итоге — это подотчётность: владение объяснением, фиксами и уверенностью, что проблема не вернётся.
Ревью кода — это не просто чек‑лист стиля. Это момент, когда команда решает, что она готова поддерживать, сопровождать и за что нести ответственность. ИИ поможет увидеть больше, но он не решит, что важно, что соответствует намерению продукта и какие компромиссы принимает команда.
Ассистенты по кодингу могут выступать как неутомимый второй взгляд. Они быстро:
Использованные таким образом, инструменты сокращают время между «открыли PR» и «заметили риск».
Проверка корректности — это не только компиляция. Люди связывают изменения с реальным поведением пользователей, ограничениями продакшена и долгосрочной поддержкой.
Ревьюер всё ещё должен решать:
Делайте ИИ вторым ревьюером, а не финальным аппрувером. Просите его о целевом проходе (проверки безопасности, краевых случаев, обратной совместимости), затем принимайте человеческое решение о объёме, приоритете и соответствии стандартам.
ИИ может быстро генерировать тесты, но он не владеет качеством. Набор тестов — это набор ставок о том, что может сломаться, что нельзя ломать и на что вы готовы выпускать без полной проверки. Эти ставки — продуктовые и инженерные решения, которые по‑прежнему принимают люди.
Ассистенты хороши в создании каркаса юнит‑тестов, мокировании зависимостей и покрытии «счастливого пути» реализации. Они не решают, какое покрытие важно.
Люди определяют:
Большинству команд нужна многослойная стратегия, а не просто «больше тестов». ИИ поможет писать многие из них, но селекция и границы — человеческие:
ИИ‑генерированные тесты часто слишком привязаны к реализации, создавая хрупкие утверждения или чрезмерно смоделированные сценарии, которые проходят, даже если реальное поведение ломается. Разработчики это предотвращают:
Хорошая стратегия совпадает с тем, как вы выпускаете. Быстрые релизы требуют сильных автоматических проверок и ясных путей отката; более медленные релизы допускают тяжёлую пред‑мердж валидацию. Владелец качества — команда, а не инструмент.
Качество — это не процент покрытия. Отслеживайте, улучшает ли тестирование реальные результаты: меньше инцидентов в продакшне, быстрее восстановление, безопасные изменения (меньше откатов, быстрее уверенные деплои). ИИ ускоряет работу, но подотчётность остаётся за разработчиками.
Работа по безопасности — это меньше генерации кода и больше принятия компромиссов в реальных ограничениях. ИИ может подсказать чек‑листы и частые ошибки, но ответственность за решение рисков остаётся за командой.
Моделирование угроз — не универсальное упражнение: важность зависит от бизнес‑приоритетов, пользователей и режимов отказа. Ассистент может предложить типичные угрозы (инъекции, сломанная аутентификация, небезопасные дефолты), но он не знает, какая из них для вашего продукта дороже: захват аккаунта, утечка данных или сбой сервиса, и какие активы юридически чувствительны.
ИИ хорош в узнаваемых антипаттернах, но многие инциденты рождаются из деталей приложения: краевой случай прав доступа, «временный» админ‑эндпоинт или рабочий процесс, который случайно обходит проверки. Такие риски нужно читать по намерению системы, а не только по коду.
Инструменты могут напомнить не хардкодить ключи, но они не владеют политикой:
ИИ может пометить устаревшие библиотеки, но команды должны иметь практики: фиксирование версий, верификация происхождения, ревью транзитивных зависимостей и решение — принимать риск или вкладываться в ремедиацию.
Соответствие — это не «включить шифрование». Это контролы, документация и подотчётность: логи доступа, следы утверждений, процедуры инцидентов и доказательства их выполнения. ИИ может сгенерировать шаблоны, но люди проверяют доказательства и ставят подписи — им в конечном счёте доверяют аудиторы и клиенты.
ИИ ускоряет операционные задачи, но не забирает на себя владение. Надёжность — это цепочка решений в условиях неопределённости, и цена ошибочного решения обычно выше цены медленного решения.
ИИ полезен для подготовки и поддержания эксплуатационных артефактов — ранбуков, чек‑листов и сценариев «если X, попробуй Y». Он также может суммировать логи, кластеризовать похожие алерты и предложить первые гипотезы.
Это ускоряет работу над:
Они отличные акселераторы, но это не сама работа.
Инциденты редко следуют сценарию. Инженеры на on‑call сталкиваются с неясными сигналами, частичными сбоями и грязными компромиссами под давлением времени. ИИ может предложить вероятные причины, но он не решит, стоит ли звать другую команду, отключать фичу или принять временный клиентский ущерб ради сохранения целостности данных.
Безопасность деплоя — тоже человеческая обязанность. Инструменты могут рекомендовать откаты, feature‑flags или staged‑релизы, но команды выбирают самый безопасный путь с учётом бизнеса и радиуса поражения.
ИИ может набросать таймлайн и собрать ключевые события из чата, тикетов и мониторинга. Люди делают критические вещи: решают, что считать «хорошим» исходом, приоритизируют фиксы и внедряют изменения, которые предотвращают повтор (а не только повтор того же симптома).
Если относиться к ИИ как к спутнику для документации и поиска паттернов в операциях — а не как к командиру инцидента — вы получите скорость, не сдаваясь в подотчётности.
ИИ может понятно объяснять концепции по запросу: «Что такое CQRS?», «Почему здесь происходит дедлок?», «Суммируй этот PR». Это помогает командам двигаться быстрее. Но коммуникация на работе — это не только передача информации: это построение доверия, установление общих привычек и взятие на себя обязательств, на которые можно опереться.
Новые разработчики нуждаются не только в ответах, но и в контексте и отношениях. ИИ сможет суммировать модули, предложить план чтения и перевести жаргон. Люди по‑прежнему учат, что важно здесь: какие компромиссы предпочитает команда, как выглядит «хорошо» в этом кодбэйсе и к кому обращаться, если что‑то кажется неправильным.
Большая часть трений возникает между ролями: продукт, дизайн, QA, безопасность, поддержка. ИИ может набросать заметки с митингов, предложить критерии приёмки или переформулировать фидбек более нейтрально. Люди же ведут переговоры о приоритетах, разрешают неясности и замечают, когда стейкхолдер «соглашается», но фактически не согласен.
Команды терпят неудачу, когда ответственность размыта. ИИ может генерировать чек‑листы, но он не будет требовать исполнения. Люди должны определить, что значит «готово» (тесты? доки? план релиза? мониторинг?) и кто за что отвечает после мержа — особенно когда ИИ‑сгенерированный код скрывает сложность.
Она разделяет задачи (то, что инструмент может помочь выполнить) и ответственности (результаты, за которые отвечает ваша команда).
Потому что команды выпускают не «задачи», а результаты.
Даже если ассистент набросал код или тесты, ваша команда всё ещё отвечает за:
«Заменить» означает ограниченная, проверяемая, низкорисковая работа, где ошибки легко заметить.
Хорошие кандидаты:
Используйте ограждения, которые делают ошибки очевидными и дешёвыми:
Потому что в профессиональной инженерии часто есть скрытые ограничения, которые модель не сможет надёжно вывести:
Относитесь к выводу ИИ как к черновику, который вы адаптируете под свою систему, а не к окончательному решению.
Используйте его для генерации гипотез и плана доказательств, а не для окончательных заключений.
Практичный цикл:
Если предложение нельзя проверить — считайте его неверным, пока не доказано обратное.
ИИ помогает замечать проблемы быстрее, но люди решают, что допустимо выпускать.
Полезные запросы к ИИ при ревью:
Потом выполните людскую проверку на соответствие намерению продукта, удобочитаемость и риск выпуска (что блокирует релиз, а что можно отложить).
ИИ может сгенерировать много тестов, но он не выбирает, какое покрытие действительно важно.
Сохраняйте ответственность людей за:
Используйте ИИ для каркаса и мозгового штурма по краевым случаям, но не как владельца качества.
Потому что эти решения завязаны на бизнес‑контексте и долгосрочной ответственности.
ИИ может:
Но люди обязаны решить:
Никогда не вставляйте секреты или чувствительные данные клиентов в подсказки.
Практические правила:
