Неудобно, но вынужден

Тут говорят, что у программистов забрали, самое интересное, а оставили рутину, а я думаю, что как раз наоборот - заблали рутину и оставили самое интересное. Программирование это же не про то, как написать цикл, функцию и класс, а про то, как придумать принцип по которому они будут написаны, например, выделить характеристики кода, как: иммутабельность, идемпотентность, гранулярность, зацепленность, ленивость... и придумать, что эта характеристика дает нам полезного, пока AI не придумал ни одной новой парадигмы программирования, ни одного нового паттерна или приема, ни одного обобщения.

Программирование в его наиболее интеллектуальной части - это не код, а создание принципов, по которым код должен быть устроен.

Циклы, функции, классы, промисы - это механизмы. А иммутабельность, идемпотентность, композируемость, гранулярность, связность, зацепленность -характеристики, через которые мы управляем свойствами кода.

- Иммутабельность дает упрощение конкурентного исполнения
- Мутабельность - скорость и экономию памяти, но много опасностей
- Идемпотентность - устойчивость к повторам
- Слабое зацепление - гибкость через заменяемость
- Композируемость - повторное использование и порождение новых абстракций

Такие и подобные вещи формируют модель мышления, которое позволяет создавать целые классы программ иначе.

ИИ уже участвовал в открытии новых алгоритмов, обнаружил более эффективные алгоритмы сортировки, новые алгоритмы умножения матриц и оптимизации вычислений. Но это не то же самое, что создание новой парадигмы программирования.

Можно выделить четыре уровня интеллектуальной деятельности:
1. Реализация -написать код по заданным правилам
2. Проектирование - выбрать известные принципы, паттерны и ограничения
3. Обобщение - обнаружить общий принцип в разных решениях и сформулировать новую абстракцию
4. Изобретение - предложить новый принцип организации вычислений, который открывает ранее недоступные возможности или существенно меняет подход к разработке

ИИ уверенно работает на первых двух уровнях, способен неплохо помогать на третьем и демонстрирует скромные результаты на четвертом, прежде всего в алгоритмических задачах. Но общепризнанной новой фундаментальной парадигмы программирования, да что там... даже нового паттерна или приема созданного ИИ мы не видим.

Настоящий прорыв в AI-assisted programming - это переход от генерации реализаций к генерации и проверке принципов.

Наивно писать "сделай мне архитектуру с SOLID", нужно стремиться к "найди характеристику системы, которую мы еще не формализовали, выведи из нее полезные следствия, предложи новый способ организауии кода и докажи, что он работает и дает полезные характеристики кодовой базы".

📦 reslop@0.3.4 (отличия от 0.3.0)

- Поддержка 12 агентов через ACP:
    - Добавлены Junie by JetBrains, Copilot, Pi, Kiro by AWS, Cline, Windsurf, Kilo Code, Antigravity
    - Переведены с CLI на ACP: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode
- Помогает установить эти 12 агентов на выбор, SDK и ACP для них, если нужно, из npm и пакетных менеджеров
- Авторазрешение конфликтов git rebase
- Поддержка git worktrees
- Улучшена фоновая работа команд, тестов, агентов
- Улучшения UI/UX (горячи клавиши, пап-ап меню, редакторы) и многое другое

https://github.com/tshemsedinov/reslop

Самое сложное сейчас в программировании с AI: не формировать долгосрочных привычек.

Нельзя надолго привязываться к IDE, моделям, агентам, подпискам, инструментам, собственным workflow. Все меняется быстрее, чем мы успеваем наладить это как нужно.

Главная привычка сегодня - не создавать привычек.

Нужно постоянно экспериментировать, пересматривать решения, пробовать новые подходы и без сожалений выбрасывать вчерашний тулинг.

Иначе можно обложиться своими и чужими инструментами, все идеально настроить, автоматизировать, интегрировать и застрять в этом уютном мире на 3-6 месяцев.

Пока внешние обстоятельства не выбьют тебя оттуда. И окажется, что индустрия уже ушла далеко вперед, а ты все это время занимался оптимизацией собственного комфорта. Такие зависимости гораздо опаснее, чем зависимости на npm или любые другие библиотеки.

Это не касается навыков мышления: декомпозиция, проверка гипотез, архитектурные принципы, критическое мышление нужно сохранять и развивать, они не плывут как инструментальные привычки.

Сегодня опаснее всего слишком хорошо обустроиться в текущих технологиях.

Тут подробнее https://gm.nexttick.it/go/timur-tg-metarhia