Почему нарративы про то, что AI сделает вас “настоящим разработчиком” - маркетинговый буллшит

Еще полгода назад модно было везде кричать про то, что AI заменит разработчиков. Потом до людей дошло, что данный кейс несколько проблематичен в реализации, и даже прогнозы главы Anthropic Дарио Амодеи о том, что 90% кода будет писаться AI - все еще не сбылись.

Проблема здесь очевидна: для того, чтобы что-то реализовать с AI - нужен человек. Минимально - чтобы протестировать и скорректировать результат. В идеале - опытный разработчик, который поправит архитектуру, обеспечит масштабируемость и уберет лишнее из кода. Однако маркетологи по-своему подхватили новые вводные и начали тупо приравнивать минимальные требования к рекомендуемым.

На лендингах и в маркетинговых материалах AI-тулов для вайбкодинга, включая известные вам Bolt и Lovable гордо красуются формулировки “production ready”. Инфобиз тоже тут как тут: вам обешают помочь “стать разработчиком" за пару месяцев. И здесь неясно, что хуже: наивность, с которой они повторяют этот буллшит, или циничное желание нажиться на тех, кто не разбирается в теме. В результате, кому повезет больше и кто копают чуть глубже - что-то строят, в то время как другие получают кривые продукты, слитые API-ключи, дыры в безопасности и теряют деньги.

Самое интересное начинается, если заглянуть этим инструментам под капот
Если зарыться в AI-тулы поглубже, то мы видим, что нам нагло врут. Взять тот же Bolt V2. Готовясь к эфиру на выходных, я решил поковыряться в том, что они называют Bolt Database, который пришел на смену Supabase. Оказалось, что ребята из Bolt сделали свой MCP, который маскирует встроенный Supabase-проект под этим новым именем.

И казалось бы, что в этом плохого? Но здесь два фундаментальных обмана:
- Вас вводят в заблуждение, продавая старую, известную технологию под видом инновации.
- Вас подвергают риску. Маскировка сделана настолько криво, что вчера мне удалось сломать этот самый MCP и вытащить API-ключи для доступа к БД. В грамотных руках это прямое приглашение к атаке на ваш проект.

Вот вам и "production-ready”! Нам продают иллюзию простоты, скрывая под ней дыры в безопасности 🙂

Быстрый результат ≠ освоение навыка
Главная причина, почему такой маркетинг работает - это невероятно крутая кривая обучения на старте. Да, вы быстро получаете первый результат. Да, первые 3-5 проектов вы чувствуете себя гением. Люди вайбкодят сутками напролет, получая новую дозу дофамина. Этого достаточно, чтобы собрать MVP и, возможно, привлечь первых клиентов.

Но дальше вы неизбежно упираетесь в плато, ограниченное возможностями AI. И в этот момент, чтобы двигаться дальше, вам нужна настоящая экспертиза. Нужно понимать, как оптимизировать запросы, как строить архитектуру, как отлаживать код. Быстрый результат - это не освоение навыка, а его MVP.

AI-аугументация: как на самом деле работают разработчики
Вместо того, чтобы бездумно вайбкодить и наивно верить в то, что AI сделает из вас разработчика, я предлагаю посмотреть на то, как его используют те, кто разбирается в коде. 

В моих командах все разработчики используют AI. Вот нескольо кейсов, которые наиболее распространены среди них;
⁃ создание наброска сложной логики по готовому ТЗ, чтобы не писать ее в ручную;
⁃ создание нового кода на основе своего существующего;
⁃ генерация нескольких вариантов фичи для последующего теста в продукте, после - допиливают самостоятельно;
⁃ рефакторинг конкретной функции под личным контролем;
- визуализация требований продакта.

Написать змейку с одного промпта и пилить сложный проект с Legacy - это не одно и то же

Что имеем в итоге?
Я не говорю, что нельзя использовать ИИ для самостоятельно разработки. Напротив - мне хочется видеть больше проектов, у которых что-то получится. Но чтобы это что-то получилось, нужно понимать границы возможностей ИИ и когда не стоит на него возлагать завышенных ожиданий:

⁃ Сделать прототип? Идеально.
⁃ Собрать MVP и проверить гипотезу? Отлично.
⁃ Масштабировать бизнес, который начал приносить прибыль? Лучше наймите команду, это сэкономит вам нервы и ресурсы.