С ноября один пользователь активно экспериментировал с разработкой программного обеспечения с помощью ИИ, используя Claude Code и Claude Opus 4.5 через личную учетную запись Claude Max, а также Codex от OpenAI, что привело к ряду выводов после завершения пятидесяти проектов. Пользователь, пожелавший остаться анонимным, описал этот опыт как напоминающий первые дни персональных компьютеров, особенно изучение BASIC на Apple II Plus.

Пользователь добровольно взялся за проект и оплатил премиум-планы ИИ от OpenAI и Anthropic. Эксперимент выявил десять ключевых уроков о текущем состоянии и потенциальных ловушках использования ИИ-агентов для кодирования.

Одним из ключевых выводов стало сравнение использования ИИ-агентов для кодирования с 3D-печатью. Пользователь отметил, что, хотя 3D-печать позволяет относительно легко создавать сложные объекты из загруженных файлов моделей, результаты часто требуют дальнейшей доработки, а создание новых форм требует специальных навыков. Аналогично, ИИ-агенты для кодирования могут быстро генерировать код, но выходные данные могут быть не сразу готовы к производству и требуют контроля и экспертизы человека для сложных или новых приложений.

Пользователь подчеркнул важность понимания ограничений ИИ-агентов для кодирования. Хотя эти инструменты могут значительно ускорить процесс разработки, они не являются заменой квалифицированным программистам. ИИ может выполнять рутинные задачи и генерировать шаблонный код, освобождая разработчиков для сосредоточения на проектировании и решении проблем более высокого уровня.

Эксперимент также подчеркнул необходимость тщательной разработки промптов. Качество кода, генерируемого ИИ-агентами для кодирования, прямо пропорционально ясности и конкретности предоставленных инструкций. Расплывчатые или двусмысленные промпты могут привести к неоптимальному или некорректному коду, требующему значительной отладки и доработки.

Кроме того, пользователь обнаружил, что ИИ-агенты для кодирования превосходно генерируют код для четко определенных проблем с легкодоступными решениями. Однако они испытывают трудности с новыми или сложными проблемами, требующими творческого решения проблем и инновационных алгоритмов. В этих случаях разработчики-люди по-прежнему необходимы для направления ИИ и обеспечения качества и правильности кода.

Опыт пользователя показывает, что ИИ-агенты для кодирования являются ценным инструментом для разработчиков программного обеспечения, но их следует использовать разумно и с четким пониманием их возможностей и ограничений. Будущее разработки программного обеспечения, вероятно, включает в себя совместный подход, когда ИИ помогает разработчикам-людям в создании инновационных и эффективных решений.