Спасибо Диме за этот диалог. — 7 августа 2026 г. в 14:20:30.991
Спасибо Диме за этот диалог. Он подсветил главную проблему всей индустрии ИИ-разработки. Нет смысла спорить какая нейросеть пишет код лучше: Claude, GPT, Gemini, еще кто-нибудь. Все современные модели умеют писать код. Они способны написать работающую систему. Но это приложение будет с плохой архитектурой. Проблема такая: программисты и особенно вайб-кодеры не способны отличить хорошую архитектуру от плохой. Функционал работает? Работает. Кнопка нажимается. Форма отправляется. Тесты зеленые. Значит, все хорошо? Нет. Это не новая проблема. Она существовала до нейросетей. Никогда не было большой проблемой написать функционал. Проблема — потом его менять ✔️Если функционал плохой, а архитектура хорошая — функционал поправляется. ❌Если функционал хороший, а архитектуры нет — очень скоро вы перестанете вносить хоть какие-то изменения. Потом что страшно сломать, что работало. И даже если агент радостно отрапортует: «Все готов шеф, ничего не сломано, я все проверил», то в глубине души вы почувствуете, что он лукавит. Поменяли правило здесь — сломалось там. Исправили там — отвалилось еще в трех местах. Добавили человека в команду — разработка не ускорилась, а замедлилась. Потому что правило, которое должно жить в одном месте, размазали по пяти общим модулям, двум справочникам. И тесты эту проблему не решают. Тесты могут сказать: «Ты что-то сломал». Но они не отвечают на вопрос: «Почему изменение одного правила вообще ломает пять частей системы?» На этот вопрос отвечает архитектура. И здесь ИИ ничего принципиально не изменил. Он просто чудовищно увеличил скорость, с которой можно накопить проблему. Раньше человек успевал написать 20 тысяч строк и еще примерно помнил, где что лежит. Теперь агент пишет сотни тысяч строк за час. А потом вы смотрите на эту систему и говорите: «Я вообще не знаю, какая там архитектура и сколько строк кода». И это страшно. Если вы не знаете о проблеме, то это не означает, что ее нет. Вы просто увидите ее позже. Когда любое изменение будет стоить в десять раз дороже. Поэтому, чтобы понять, хорошо ли пишет нейросеть, сначала надо самому понимать, что такое хорошо. 🤜 Что такое ответственность 🤜 Что такое зависимость 🤜 Где проходит граница 🤜 Где должно жить правило 🤜 Почему этот код относится к Domain, а этот — к Application 🤜 Почему вот эта зависимость допустима, а вот эта уже разрушает систему Тогда вы можете открыть любой код — свой, чужой, Мартина, Claude — и достаточно быстро сказать: 🤜 здесь смешали ответственности 🤜 здесь правило задублировали 🤜 здесь зависимость направили не туда 🤜 а вот здесь решение просто некрасивое, но архитектурно мне вообще не мешает — оставляем Именно поэтому на вчерашнем Zoom я мог открыть код Мартина и спокойно разбирать: здесь хорошо, здесь плохо, здесь спорно, а здесь вообще неважно. Я знаю, куда смотреть Вот это сейчас нужно качать. Не способность заставить агента написать еще больше кода. С этим уже все нормально. А способность ответить на вопрос: почему я считаю, что систему нужно построить именно так? Профессионал сегодня отличается не тем, что он умеет написать код. Код напишут за него. Профессионал должен понимать, какой код вообще стоит оставлять после того, как его написали. И, подозреваю, в ближайшие годы работы здесь будет очень много. Потому что сейчас все с огромным удовольствием навайбкодят миллионы строк. А потом кому-то придется это разгребать. И этому человеку понадобится не новая подписка на очередную прорывную модель ИИ. Ему понадобится собственное понимание хорошей архитектуры в в голове. А у тебя есть модель хорошей архитектуры в голове?