Несколько заметок о программировании с Claude
@ai_longreadsAndrej Karpathy делится наблюдениями после нескольких недель активного использования Claude для написания кода — о рабочих процессах, ошибках моделей, скорости разработки и будущем программирования.
Это AI-перевод статьи, сделанный каналом Про AI: Лучшие Статьи и Исследования.
Несколько заметок о программировании с Claude
A few random notes from claude coding quite a bit last few weeks Автор: Andrej Karpathy Оригинальный текст:
Рабочий процесс
Учитывая последний скачок в возможностях LLM для программирования, как и многие другие, я быстро перешёл от примерно 80% ручного кодирования с автодополнением и 20% агентов в ноябре к 80% агентного кодирования и 20% правок и доработок в декабре. То есть я действительно программирую в основном на английском языке, немного смущённо объясняя LLM словами, какой код написать. Это немного задевает самолюбие, но возможность работать с программным обеспечением крупными «действиями с кодом» слишком полезна в итоге, особенно когда адаптируешься, настроишь систему, научишься ею пользоваться и поймёшь, что она может и чего не может. Это самое большое изменение в моём базовом рабочем процессе программирования за ~20 лет, и оно произошло за несколько недель. Я ожидаю, что нечто подобное происходит с двузначным процентом инженеров, тогда как осведомлённость об этом в обществе, похоже, находится в низких единицах процентов.
IDE, рои агентов и ошибочность
И хайп вокруг «IDE больше не нужны», и хайп вокруг «роёв агентов» — это, на мой взгляд, перебор для текущего момента. Модели определённо всё ещё совершают ошибки, и если у вас есть код, который вам действительно важен, я бы следил за ними как ястреб, держа открытой хорошую большую IDE сбоку. Ошибки сильно изменились — это уже не простые синтаксические ошибки, а тонкие концептуальные ошибки, которые мог бы допустить немного небрежный, торопливый джуниор. Самая частая категория — модели делают неверные предположения за вас и просто продолжают работать с ними, не проверяя. Они также не управляют своей неуверенностью, не просят уточнений, не выявляют несоответствия, не представляют компромиссы, не возражают, когда должны, и всё ещё немного слишком сикофантны. В режиме планирования (plan mode) становится лучше, но есть потребность в лёгком встроенном режиме планирования. Они также очень любят переусложнять код и API, раздувают абстракции, не убирают за собой мёртвый код и т.д. Они реализуют неэффективную, раздутую, хрупкую конструкцию на 1000 строк кода, и вам приходится говорить: «э-э-э, а нельзя ли просто сделать вот так?» — и они отвечают: «конечно!» — и сразу сокращают до 100 строк. Они всё ещё иногда меняют или удаляют комментарии и код, который им не нравится или который они недостаточно понимают, как побочный эффект, даже если это ортогонально текущей задаче. Всё это происходит несмотря на несколько простых попыток исправить это через инструкции в CLAUDE.md. Несмотря на все эти проблемы, это всё равно огромное чистое улучшение, и очень сложно представить возврат к ручному кодированию. Вкратце: у всех формируется свой рабочий процесс, мой текущий — несколько небольших сессий Claude Code слева в окнах/вкладках ghostty и IDE справа для просмотра кода и ручных правок.
Настойчивость
Очень интересно наблюдать, как агент неустанно работает над чем-то. Они никогда не устают, никогда не деморализуются, просто продолжают идти и пробовать разные вещи там, где человек давно бы сдался, чтобы вернуться в другой день. Это момент «ощути AGI» — смотреть, как он борется с чем-то долгое время и выходит победителем через 30 минут. Осознаёшь, что выносливость — это ключевое узкое место в работе, и с LLM на руках она была радикально увеличена.
Ускорение
Неясно, как измерить «ускорение» от помощи LLM. Безусловно, я чувствую себя чисто быстрее в том, что собирался делать, но главный эффект в том, что я делаю гораздо больше, чем собирался, потому что 1) я могу писать всякие вещи, которые раньше просто не стоили бы того, чтобы их кодить, и 2) я могу подступиться к коду, с которым раньше не мог работать из-за недостатка знаний или навыков. Так что это определённо ускорение, но, возможно, гораздо больше — расширение возможностей.
Рычаг
LLM исключительно хороши в циклической работе до достижения конкретных целей, и именно здесь находится большая часть магии «ощути AGI». Не говорите им, что делать — дайте критерии успеха и смотрите, как они работают. Заставьте их сначала написать тесты, а потом пройти их. Включите их в цикл с браузером через MCP. Напишите сначала наивный алгоритм, который почти наверняка корректен, затем попросите оптимизировать его, сохраняя корректность. Измените подход с императивного на декларативный, чтобы агенты работали в цикле дольше и получить рычаг.
Удовольствие
Я не ожидал, что с агентами программирование станет более весёлым, потому что много рутинного заполнения пробелов убирается и остаётся творческая часть. Я также чувствую себя менее заблокированным/застрявшим (что не весело) и ощущаю гораздо больше смелости, потому что почти всегда есть способ поработать рука об руку с ним и добиться положительного прогресса. Я видел и противоположное мнение от других людей; программирование с LLM разделит инженеров на тех, кому в первую очередь нравилось кодить, и тех, кому в первую очередь нравилось создавать.
Атрофия
Я уже заметил, что постепенно начинаю терять способность писать код вручную. Генерация (написание кода) и дискриминация (чтение кода) — это разные способности в мозге. Во многом из-за множества мелких, в основном синтаксических деталей, связанных с программированием, вы можете нормально ревьюить код, даже если с трудом пишете его.
Слопапокалипсис
Я готовлюсь к 2026 году как году слопапокалипсиса (slopacolypse) по всему GitHub, Substack, arXiv, X/Instagram и вообще всем цифровым медиа. Мы также увидим гораздо больше показательного ИИ-хайпа о продуктивности (разве это возможно?), наряду с реальными, настоящими улучшениями.
Вопросы
Несколько вопросов, которые меня волнуют:
- Что произойдёт с «10X-инженером» — соотношением продуктивности между средним и лучшим инженером? Вполне возможно, что это соотношение вырастет очень сильно.
- Вооружённые LLM, будут ли универсалы всё больше превосходить специалистов? LLM гораздо лучше справляются с заполнением пробелов (микро), чем с глобальной стратегией (макро).
- Как будет ощущаться программирование с LLM в будущем? Это как играть в StarCraft? Играть в Factorio? Играть музыку?
- Какая часть общества ограничена цифровой интеллектуальной работой?
Итог
Где это нас оставляет? Возможности LLM-агентов (особенно Claude и Codex) пересекли какой-то порог связности примерно в декабре 2025 года и вызвали фазовый переход в разработке программного обеспечения и смежных областях. Часть с интеллектом внезапно ощущается значительно впереди всего остального — интеграций (инструменты, знания), необходимости новых организационных рабочих процессов, процессов, более широкого распространения. 2026 год будет годом высокой энергии, пока индустрия переваривает новую возможность.
Подпишитесь на канал и каждый день читайте лучшие материалы про AI переведенные на русский!
Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ailongreadsbot