С развитием LLM фраза «я не знаю» перестала означать «я не могу это сделать». Благодаря бездушной железяке я могу зайти в плохо знакомую область и начать в ней действовать без долгого предварительного погружения. Но только до границы, за которой уже не способен проверить результат.
Раньше ради новой задачи приходилось читать документацию и форумы, смотреть видео, пытаться повторить, ошибаться, материться и не понимать, что происходит. Либо искать человека, который уже знает ответ. Теперь я могу разбирать с агентом конкретную задачу и получать достаточно контекста для следующего шага.
Например, я всегда плохо знал Bash: пользовался им редко и каждый раз погружался заново. Даже простой скрипт мог занять несколько часов. Теперь я спокойно пишу такие скрипты с агентом, а базовых знаний хватает для проверки результата.
Благодаря этому я перестал прокрастинировать многие задачи на автоматизацию. Например, наконец-то поигрался с DevEx на пет-проекте и нормально запустил интеграционные тесты в монорепозитории с микросервисами. Раньше откладывал это с мыслью: «Опять в Bash лезть».
Этот пример не делает меня универсальным специалистом. Он показывает, насколько дешевле стало осваивать соседние инструменты.
Человек всё ещё должен поставить задачу, заметить чушь, проверить результат и принять за него ответственность. Я могу делегировать агенту Bash, потому что моих знаний хватает понять, делает ли скрипт то, что нужно, и не снесёт ли он половину системы. Если проверить результат я не способен, «я не знаю» снова становится проблемой.
Реальный рычаг ИИ скромнее, чем обещание заменить все соседние профессии, но от этого не менее важен: развиваться вширь стало проще. Агенты помогают выходить за рамки специализации, а фундаментом остаётся глубокая компетенция, о чём я уже писал в заметке «ИИ — это вторая пара рук, а не мозг».