"Статья ""When AI writes almost all code, what happens to software engineering?"" от The Pragmatic Engineer посвящена изменениям в профессии разработчика в связи с развитием AI для написания кода. Основные темы статьи: __🔄 Переломный момент Автор и многие опытные инженеры заметили, что новые модели AI (Opus 4.5, GPT-5.2, Gemini 3), выпущенные в ноябре-декабре 2025 года, достигли качественно нового уровня. Теперь AI может генерировать 90%+ кода, который раньше писали разработчики вручную.__ __📉 Плохие новости (The Bad) • Снижение ценности специализации - знание конкретных языков программирования становится менее важным • Прототипирование - теперь доступно не-техническим специалистам • Конец узкой специализации - разделение на frontend/backend разработчиков может исчезнуть • Рефакторинг и реализация задач - всё больше делегируется AI__ Мой коммент: Несмотря на такой хороший список возможностей AI, очень мало кто этим пользуется, даже среди разработчиков. Многие люди не любят сильно напрягаться и изучать новое. С точки зрения специализации инженера данных, его ценность не в написании кода, а в создании аналитических систем. __📈 Хорошие новости (The Good) • Инженеры важнее кодеров - навыки software engineering (архитектура, тестирование, код-ревью) ценятся больше • Tech lead навыки - становятся базовыми требованиями • Product-minded подход - разработчики должны лучше понимать продукт • Системное мышление - важнее умение проектировать системы, чем писать код__ Мой коммент: Так же и для аналитики и инженеринга данных - основы и фундаментальные знания важнее. Product-подход, ценность от выполнения задач, решения бизнес-проблем - все это как было важно, так и остается важным. Но теперь это может быть ваше основное преимущество. __⚠️ Неприятные последствия (The Ugly) • Больше сгенерированного кода = больше проблем • Слабые практики разработки начнут вредить быстрее • Work-life balance может ухудшиться из-за повышенных ожиданий продуктивности__ Мой коммент: Проблемы от vibe-coding — это очевидно, и некоторые уже меняют title в LinkedIn на ""fixing your problems after vibe-coding"". В токсичных компаниях реально могут требовать от вас больше результатов за меньшее время. Только вот в токсичных компаниях часто руководство не понимает ничего в AI, vibe-coding, и пока можно делать больше за меньшее количество времени. Но рано или поздно это изменится. Ведь можно отслеживать, сколько токенов было израсходовано, в какие репо коммитился код, и использовать AI как надзирателя. В любом случае, на данном этапе work-life баланс улучшился. Вопрос: надолго ли? __🤝 Слияние ролей Границы между product managers и software engineers размываются - PM могут генерировать код, а инженеры берут на себя больше продуктовых решений.__ Мой коммент: Я уже рассказывал про product-менеджера, который устал ждать отчет и навайбкодил целое решение с AI, дашбордом и парсингом данных опросов по продукту и стал чувствовать себя очень крутым и важным после этого. К сожалению, в production такое решение не пойдет, но он смог решить проблему сам от начала до конца без навыков и получил классный прототип с реальными инсайтами."