В течение большей части моей карьеры разработчика программного обеспечения наибольшее давление исходило от темпа работы. Дорожные карты растут быстрее команд, сроки сжимаются, и даже с инструментами вроде GitHub Copilot или Cursor я оставался ответственным за архитектурные решения и каждую строчку кода.
Недавно я протестировал новый класс инструментов на базе ИИ — автономную платформу разработки под названием Blitzy. Она позиционируется не как помощник для построчного написания кода, а как система, создающая целые решения на основе заданных требований.
Я относился к этой идее со скептицизмом, поскольку заявления выглядели амбициозно. Автономная генерация масштабных кодовых баз и рефакторинг наследия за считанные недели обычно сопровождаются оговорками.
Чтобы проверить реальные возможности, я применил платформу к рабочим задачам. Тесты включали предоставление структурированных требований и наблюдение за выполнением.
Большинство инструментов для кодирования работают в реальном времени: вы пишете, система предлагает варианты и помогает автодополнением. Blitzy использует асинхронный рабочий процесс: вы описываете требования, проверяете сгенерированное техническое задание, а платформа затем выполняет работу в фоновом режиме в течение нескольких часов.
При первом запуске главное отличие оказалось не в качестве отдельных фрагментов кода, а в уровне системного понимания. Платформа анализирует весь репозиторий и пытается одновременно учитывать архитектуру, зависимости, проверки и документацию.
Это ощущалось скорее как делегирование замкнутого проекта команде, а не как работа с помощником по автодополнению. Роль разработчика при этом смещается от непосредственного кодирования к контролю и надзору за результатом.
В одном из тестов я поставил задачу средней сложности: интеграция платёжной системы, управление подписками и выставление счетов для SaaS-приложения. Обычно такая работа заняла бы несколько недель с учётом интеграционного тестирования и обработки крайних случаев.
Процесс выглядел так: я подготовил структурированные требования, платформа сгенерировала техническое задание, я его проверил и утвердил, после чего система в течение нескольких часов выполняла работу. По завершении в результате оказался значительный объём кода и сопутствующей документации.
Результат был существенным, но не идеальным. Около 70–80% реализации оказались структурированными и логически связанными, а оставшаяся часть требовала доработки по граничным сценариям и тонкостям интеграции.
Основная экономия времени возникла за счёт того, что не приходилось вручную строить архитектуру и документацию с нуля. Ниже перечислены сильные стороны, которые я заметил в ходе тестирования.
Платформа заявляет, что умеет работать с очень большими кодовыми базами, и в тесте она поддерживала согласованные ссылки между множеством модулей крупного проекта. Она не вела себя как система автодополнения одного файла и старалась сохранить архитектурную целостность компонентов. Для типичных ассистентов такое масштабное контекстное понимание трудно достижимо.
В выдаче присутствовали проверки компиляции, учёт runtime-аспектов и артефакты документации. Вместо одних только фрагментов кода я получил структурированные объяснения о выполненных задачах и областях, требующих ручной проверки. Это уменьшило степень неопределённости при принятии решений о следующем шаге.
Я также проверил платформу на наследуемом проекте на .NET для задач модернизации. Система выделила логические границы и предложила сегментацию сервисов. Хотя предложенные архитектурные решения всё равно требовали ручной валидации, начальный разбор заметно сократил время анализа. Для команд, работающих с техническим долгом, такая предварительная разбивка может быть полезной.
Тем не менее инструмент не заменяет инженеров. В ходе работы возникали ситуации, когда граничные случаи требовали ручной корректировки, архитектурные компромиссы — человеческого суждения, а бизнес-специфические нюансы не всегда учитывались автоматически. Платформа выполняла основную часть структурной реализации, но финальный обзор оставался критически важным. Я не стал бы разворачивать автоматически сгенерированное решение без тщательной проверки.
Для небольших проектов такой подход часто оказывается избыточным. При создании простого CRUD-приложения или MVP традиционные инструменты обычно быстрее и экономичнее. Платформа ориентирована на корпоративные задачи, где сложность архитектуры оправдывает автоматизацию на этом уровне. Для индивидуальных разработчиков и хобби-проектов использование такой системы вряд ли будет экономически целесообразным.
GitHub Copilot и Cursor помогают разработчику в реальном времени, предлагая подсказки по мере написания кода, тогда как Blitzy пытается работать автономно после утверждения требований. Это разные подходы к решению задач разработки, и они дополняют друг друга в разных сценариях. Я продолжаю использовать традиционных ассистентов для быстрой итерации и экспериментов, а для более крупных функций автономный рабочий процесс ощущается структурно иначе. Он смещает фокус разработки с активного кодирования к надзорной проверке.
Я не называю это волшебством и не считаю это заменой команд разработчиков, но признаю, что это серьёзная попытка переосмыслить процесс создания корпоративного ПО. Прирост производительности достигается за счёт пакетной обработки задач: вместо поэтапного написания кода вы делегируете большой блок работы и возвращаетесь для оценки результата.
Такая модель подходит не всем и накладывает новые обязательства: ясность и полнота требований становятся критически важными, потому что неоднозначный ввод приводит к соответствующему выводу. По результатам тестов платформа показала работоспособность при условии надзора, но останется вопросом, станет ли этот подход массовым.
Комментариев