Вже декілька місяців нові моделі вже можуть працювати годинами самостійно й генерувати доволі складні проекти.

ШІ спалює грощі
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amazon-accidentally-spent-usd1-8-million-using-claude-for-menial-coding-task-went-860-percent-over-budget-catastrophically-expensive-coding-blunders-discovered-in-internal-amazon-ai-usage-metrics
Amazon випадково витратив $1.8 млн на Claude Sonnet для простого завдання (зіставлення авторів з товарами). Бюджет перевищили на 860%, помилку помітили лише через 5 місяців, проєкт так і не запустили. Й такий баг, що раніше коштував би копійки, тепер спалює сотні тисяч доларів через token-based тарифікацію. Звісно за це ніхто грощі не повертає - багатіють провайдери, які в своїх рекламах спокушають запускати все більше агентів.

Програми надалі стають гіршими
https://ptrchm.com/posts/nothing-works-and-everyone-is-euphoric/
Автор іронічно описує нинішню хвилю захоплення ШІ як своєрідний масовий психоз. Нам постійно обіцяють, що штучний інтелект радикально підвищить продуктивність, автоматизує програмування і зробить програмне забезпечення якіснішим. Але якщо створення коду майже вирішене, то чому програми навколо нас продовжують ставати гіршими?

Оновлення викликають страх, інтерфейси деградують, баги множаться - банківський застосунок, який постійно вимагає повторної авторизації; Slack, що краде фокус вікна; сайт LG, де форма гарантійного звернення ламається в самому кінці; мультимедійна система автомобіля, яка після оновлення стала ще менш надійною та навіть заважає безпечному керуванню.

Проблема не в нестачі інструментів. Команди, які створюють ці великі продукти, майже напевно мають доступ до найсучасніших моделей ШІ. Текст не є анти-ШІ маніфестом. Навпаки, автор вважає, що ШІ дає розробникам надзвичайні можливості - маленькі команди отримують шанс створювати якісні, прості та надійні продукти, які раніше були їм не під силу.

Обговорення
https://news.ycombinator.com/item?id=49033004
Велика дискусія на HN під 700 коментарів. Люди масово підтверджують: оновлення софту тепер викликають тривогу, а не радість. ШІ не зробив масові програм кращими — він просто прискорив виробництво посереднього коду та безвідповідальність (це ШІ згенерував, а не ми).

Розрив тести/реальність
https://www.devopsdigest.com/are-ai-coding-tools-hitting-a-ceiling
BlueOptima провела дослідження BARE (AI Refactoring Evaluation) — тестувала 57 моделей на реальних задачах покращення maintainability (рефакторинг production-коду, зменшення складності, покращення структури без зміни поведінки).

Висновок. Моделі надалі все краще проходять синтаксичні перевірки коду (> 80%), але майже не вміють робити зміни, які реально покращують підтримуваність коду. Також є цікавий висновок про плато: останні релізи frontier-моделей майже не покращують результати на цих задачах (застрягли в діапазоні 17–23%).

ШІ робить прототипи
https://weeraman.com/the-prototype-isnt-the-product/
https://news.ycombinator.com/item?id=49132130
ШІ чудово робить швидкі прототипи, але прототип ≠ продукт. Сама відстань від «працює на ноутбуці» до масової production-ready системи майже не скоротилася: архітектура, масштабування, обробка помилок, безпека, підтримка — усе це вимагає інженерного судження відповідальних людей. Без глибокого розуміння коду ШІ-згенерований проект не зможе вийти зі стадії прототипу в стабільний продукт.

Нові анонсі моделей якраз фокусуються на тому, що код на виході стає все краще, без багів та помилок - звісно тоді модель все довше може генерувати все більше коду, який проходить всі перевірки. Але чи стає у цих моделей краще розуміння самої роботи програміста?

#agenticcoding #bestpractices