Общий процесс разработки выглядит так: идея->оценка->проектирование->разработка->проверка->передача пользователю->поддержка. С разными вариациями на каждом этапе, в зависимости от сложности и предмета разработки.

так выглядит жизненный цикл создания ИТ решения или приложения, начиная от промышленной АСУ ТП до микро приложения для заметок, и даже строительство домов или космодромов

на каждой фазе есть обратная связь для каких-то изменений или уточнений, и у этого есть своя стоимость, как и стоимость каждого шага

для чего надо понимать полный цикл разработки? чтобы применять соответствующие технологии. конечно это вопрос управления разработки продукта целиком и не всем это нужно, но когда появляются инструменты которые повышают эффективность каждой фазы, то время разработки снижется и это уже требует другого управления.

отличия AI Driven Development от Vibe- coding

AIDD это методология, способ создания решений независимо от используемых инструментов, покрывает весь цикл разработки

Vibe-coding способ и инструмент создания программного кода

Vibe-coding естественно встраивается в AIDD и является его большой частью, и при этом Vibe-coding отвечает на вопрос - как быстро разработать soft, а AIDD отвечает на вопрос - как быстро разработать продукт

VC - чаще это один разработчик, AIDD - чаще небольшая команда, 2-4 разработчика

выход модели GPT-5 пока не показал явного эффекта, но кажется что примерно неделю назад Cursor уже тестировал эту модель, и кажется что "Авто" режим стал работать лучше

исходно программирование это делегирование аналитических способностей человека электронной машине

"программирование" с 2000г. до н.в. это в большей части создание инфраструктуры и разной обвязки-оснастки-интеграции вспомогательными программными системами, это занимает до 80% всего времени разработки, сюда же добавим размер и все специальности команды которой надо управлять и решать орг. задачи и на настоящую полезную логику программы остаётся 10-20% времени

по сути это накладные расходы разработки ИТ решений

экомика реальных проектов разработанных с помощью ИИ инструметов в 5 раз лучше чем без них

Вайб-кодинг больше похож на помощь «упрямого подростка», а не джуна: мнения разработчиков о генерации кода по текстовому описанию для продуктов — AI на vc.ru
https://vc.ru/ai/2215912-vayb-koding-mneniya-razrabotchikov-o-generatsii-koda

Screenshot (15 окт. 2025 г. 22:24:30)

Вышел Cursor 2.0

У приложения появилась своя модель Composer, которая пишет код в 4 раза быстрее конкурентов и сильна в решении многошаговых задач.

Новый интерфейс заточен под работу с агентами, а не файлами. Можно запускать несколько моделей параллельно, сравнивать написанный ими код и выбирать лучший вариант.

https://cursor.com/blog/2-0

OpenAI делает ставку на разработчиков нового типа

Компания OpenAI все чаще привлекает в свои ряды специалистов нового типа – так называемых super junior-разработчиков. Это молодые инженеры, которые выросли в ИИ-эпоху, владеют нативными навыками работы с ИИ и умеют запускать несколько агентов или моделей параллельно.

OpenAI особенно эффективно работает комбинация "супер-сеньор + super junior". В такой связке опытный специалист отвечает за архитектуру и продуктовые решения, а младший коллега ускоряет рабочий процесс благодаря своему естественному опыту взаимодействия с языковыми моделями.

https://mltimes.ai/openai-delaet-stavku-na-razrabotchikov-novoj-formaczii/

Вайбкодим на максималках: Cursor открыли безлимтиный доступ к GPT 5.1 Codex Max на целую неделю.

Это одна из лучших моделей для программирования из доступных. Хорошо проектирует интерфейсы, быстро «думает» и может непрерывно работать над задачей до 24 часов.

Забираем по ссылке. Бесплатный доступ продлится до 11 декабря.

Вместо борьбы, возмущений и стенаний — переход к куда более продуктивной фазе адаптации. Американский рынок труда обвешан всякой постоянно измеряемой статистикой, поэтому там вполне можно говорить о формировании достоверно наблюдаемых трендов. Один из них не вызывает сомнений: выпускникам стало сложней найти работу, в том числе и выпускникам ИТ-специальнойстей, которые недавно считались гарантией быстрого трудоустройства.
Автор статьи вместо любимого журналистами вопроса “кто виноват?” задался вопросом “что делать?” Ведь наряду с теми, кто по полгода мыкается рассылая резюме и бесплодно ходя по собесам, есть и те, кто выбирает из кучи полученных оферов самый привлекательный.
What does the rise of generative AI mean for early-career engineers?
Оказывается, что пострадали больше всего те, кто просто умеет как-то кодить: программисты, не дотягивающие до разработчиков, и не обладающие экспертизой в конкретной области (инфобез, аналитика и пр.).
В тех ролях, которые по сути своей легко автоматизируются, ИИ позволил эту самую автоматизацию реализовать и спрос на людей сократить. В тех же ролях, где ИИ усиливает компетенции человека, спрос на специалистов как раз вырос. Речь идет про тех, кто (как любит говорить Леша Комиссаров, частый мой публичный собеседник в последние месяцы), использует ИИ как когнитивный экзоскелет. Прикольно в тексте статьи видеть слова “Think about an exoskeleton that you could wear that allows you to lift 1,000 pounds” 🙂
Статья логично завершается разделом “Как должно измениться образование” — но тут последние пара-тройка лет показали, что там далеко не все в состоянии меняться.
https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs