Протягом останніх двох років розробники програмного забезпечення спостерігали, як інструменти штучного інтелекту для кодування розвиваються від вдосконаленого автозаповнення до можливості створення повноцінних додатків за текстовими запитами. Такі інструменти, як Claude Code від Anthropic та Codex від OpenAI, тепер можуть працювати над програмними проектами протягом тривалого часу, пишучи код, виконуючи тести і, під наглядом людини, виправляючи баги. OpenAI заявляє, що тепер використовує Codex для поліпшення самого Codex і нещодавно опублікувала технічні деталі, що стосуються його внутрішньої роботи. Це змусило багатьох задуматися: чи це лише черговий етап хайпу в індустрії штучного інтелекту, чи справді ситуація змінилася?
Щоб дізнатися більше, Ars звернулися до кількох професійних розробників у Bluesky з питанням про їхні враження від цих інструментів, і відповіді показали, що трудова спільнота в основному погоджується, що технологія дійсно працює, але залишається розділеною у питаннях, чи це повністю позитивна новина. Як невелика вибірка, вона була самостійно обрана тими, хто бажав взяти участь, але їхні думки все ж є корисними для розуміння ситуації з професійної точки зору.
Девід Хагерті, розробник, який працює над системами продажів, прямо висловив свою скептичну точку зору щодо маркетингових матеріалів. «Всі компанії у сфері штучного інтелекту дуже розпускають чутки про свої можливості», – зазначив він. «Не зрозумійте мене неправильно — великі мовні моделі революційні і матимуть величезний вплив, але не слід очікувати, що вони коли-небудь напишуть наступний великий роман Америки чи щось подібне. Вони працюють не так».
Роланд Дрейер, програміст, який раніше активно працював над ядром Linux, вказав на наявність хайпу, але також зазначив, що уважно слідкує за розвитком сфери штучного інтелекту. «Це звучить як неймовірний хайп, але сучасні інструменти просто вражаюче хороші на даний момент», – зазначив він. Дрейер описав «переломний момент» за останні шість місяців, зокрема після виходу Claude Opus 4.5 від Anthropic. Там, де раніше він використовував штучний інтелект для автозаповнення та рідкісних запитів, тепер він очікує, що зможе сказати агенту: «цей тест не проходить, виправ його за мене», і воно справді спрацює. Він оцінив покращення швидкості в 10 разів для складних завдань, таких як створення бекенду на Rust з конфігурацією розгортання Terraform і фронтендом на Svelte.