Курс "Как AI меняет работу программистов"
За последние два года программирование изменилось сильнее, чем за предыдущие двадцать. Если раньше писать код означало разбираться в языках, фреймворках и паттернах, то теперь к этому добавилось новое обязательное умение — работать с искусственным интеллектом.

ИИ из категории "экспериментальной технологии" превратился в ежедневный рабочий инструмент. От автодополнения кода в IDE и генерации unit-тестов до полноценных ИИ-агентов, которые могут самостоятельно выполнять задачи по разработке. Инженер без ИИ рискует отстать. Но инженер, умеющий правильно использовать ИИ — опережает время.

Мы создали этот курс, чтобы:
  • показать реальные изменения, которые ИИ уже внёс в разработку;
  • научить вас видеть возможности для автоматизации и ускорения своей работы;
  • дать ориентиры, какие навыки будут актуальны в ближайшие годы;
  • познакомить с инструментами и кейсами, которые сегодня применяют ТОП компании.

Что вы узнаете:
  • Как Copilot, ChatGPT, Codeium и другие ИИ уже используются на всех этапах разработки: от написания кода до деплоя.
  • Какие роли и задачи остаются за человеком, несмотря на рост автоматизации.
  • Как ИИ экономит десятки часов на тестировании, DevOps и работе с legacy-кодом.
  • Какие навыки станут обязательными в ближайшие 3–5 лет для программистов.
  • Какие новые профессии и специализации уже формируются (AI software engineer, code auditor, prompt-архитектор и др.).

Каждое занятие даёт конкретные примеры, реальные кейсы, списки инструментов и практические советы. Вы увидите, что можно внедрить уже сегодня, чтобы повысить свою эффективность и быть на шаг впереди.
Список занятий
Занятие 1
ИИ и программирование: почему это новая реальность
Что изменилось за последние 2 года
Программирование — одна из самых быстро меняющихся профессий. Но то, что произошло с ней за последние два года, можно назвать революцией.

2022 год стал переломным: с появлением ChatGPT, Copilot X, CodeWhisperer и других моделей искусственного интеллекта, ИИ стал полноценным участником процесса разработки.

Сегодня ИИ помогает:
  • писать код,
  • исправлять ошибки,
  • тестировать,
  • генерировать документацию,
  • и даже обсуждать архитектуру.

Раньше разработчик полагался на IDE и Google. Теперь рядом с ним работает ИИ-ассистент. И это не просто «автодополнение», а полноценный соавтор. Именно поэтому мы называем ИИ новой реальностью в разработке.

1. Появились инструменты с качеством, приемлемым для продакшна

Если в 2018 году ИИ писал «примерный код», то с 2023 года он:
  • создаёт рабочие модули,
  • предлагает архитектурные решения,
  • корректно подбирает библиотеки,
  • пишет тесты и документацию.

2. Разработчики начали массово использовать ИИ

По данным GitHub:
46% всех разработчиков, использующих GitHub, применяют Copilot в ежедневной работе.

А по данным Stack Overflow Developer Survey 2024:
  • 70% разработчиков используют ИИ-инструменты хотя бы раз в неделю;
  • 40% используют ежедневно;
  • 90% готовы «делегировать» рутину.
ИИ уже не альтернатива, а норма.

3. Появился новый «стек» в разработке

Теперь в «toolkit» разработчика входят:
  • Copilot / Codeium / Cursor,
  • ChatGPT / Claude / Gemini,
  • GPT-плагины в IDE,
  • ИИ-платформы CI/CD и DevOps (например, Datadog с AI-подсказками),
  • ИИ в code-review.

Это значит: ИИ становится частью среды разработки, как Git или Docker.
3 ключевых преимущества ИИ для программистов
1. Ускорение рутинных задач на 30–70%

ИИ особенно эффективен в:
  • автодополнении типового кода,
  • генерации boilerplate,
  • написании unit-тестов,
  • подготовке документации,
  • трансформации JSON, SQL, bash и других шаблонных запросов.

Пример: Вы пишете REST API на Express.js. Copilot генерирует базовый код по комментарию. Вам остаётся адаптировать бизнес-логику.

Экономия: до 70% времени на шаблонных действиях.

2. Снижение количества багов

ИИ не просто пишет код — он знает модельный контекст:
  • видит переменные, импорт, типы,
  • учитывает предыдущий код,
  • предлагает исправления при ошибках.

Пример: GitHub Copilot X интегрирован с pull-requests и code-review. Он подсвечивает потенциальные баги, предлагает исправления, ссылается на документацию.

По данным GitHub: Количество багов снижается на 20–35% у команд, использующих Copilot + code review suggestions.

3. Возможность сосредоточиться на архитектуре и сложных решениях

ИИ берёт на себя рутину. У разработчика появляется время и фокус на том, что не может автоматизироваться:
  • выбор архитектуры,
  • масштабируемость,
  • проектирование интерфейсов и модулей,
  • принятие технических решений.
Реальные кейсы: как ИИ работает в индустрии
GitHub Copilot — стандарт нового поколения IDE

  • Интегрирован в VS Code, JetBrains, Neovim и другие IDE.
  • Работает в 40+ языках.
  • Понимает контекст проекта.
  • Предсказывает следующую строку/функцию.
  • Генерирует целые классы по описанию задачи.

По исследованию GitHub:
  • 46% разработчиков уже используют Copilot;
  • Время на задачу снижается в среднем на 55%;
  • 75% программистов чувствуют себя «счастливее» с Copilot.

Google DeepMind: ИИ оптимизирует код лучше человека

Модель AlphaCode, разработанная DeepMind, прошла соревнование на платформе Codeforces:
Она попала в топ-54% по уровню среди реальных разработчиков.

Другая модель DeepMind анализировала код и переписывала его, достигая:
  • на 15–20% более эффективного исполнения (по скорости и памяти),
  • при сохранении исходной функциональности.

ИИ научился не только писать, но и улучшать существующий код.
Разработчик + ИИ: как выглядит связка на практике
Сценарий 1. Code generation

  1. Вы пишете комментарий: // create endpoint for fetching user profile.
  2. Copilot генерирует.
  3. Вы проверяете, тестируете — готово.

Сценарий 2. Интерактивный диалог

Вы работаете через ChatGPT:
  • «Объясни, что делает эта функция на Python».
  • «Сократи её сложность до O(n)».
  • «Перепиши под TypeScript с учётом строгой типизации».

ИИ становится напарником по коду, а не просто подсказкой.

Сценарий 3. Code review и рефакторинг

Copilot в PR:
  • предлагает правки,
  • находит потенциальные утечки,
  • формирует пояснения к коммитам.

ИИ работает как второй инженер в команде — но круглосуточно.
Как начать использовать ИИ в своей разработке
Шаг 1. Установить Copilot / Codeium


Интеграция занимает 5 минут.

Шаг 2. Освоить ChatGPT / Claude

  • ChatGPT: удобно для генерации кода, SQL, bash, преобразований.
  • Claude: хорош в объяснении кода и структурировании.

Примеры промтов:
  • «Напиши unit-тесты на эту функцию»
  • «Объясни, что делает этот класс»
  • «Найди потенциальные баги в коде ниже»

Шаг 3. Собрать свою коллекцию промтов

Примеры:
  • Напиши Python-скрипт для парсинга .csv и загрузки в PostgreSQL
  • Сгенерируй SQL-запрос для агрегации продаж по неделям
  • Создай REST API с Flask по описанию модели данных

Ограничения: что ИИ пока не умеет

  • Понимание бизнес-контекста;
  • Создание архитектуры без указания;
  • Ответственность за баги;
  • Проверка безопасности (ИИ может сгенерировать уязвимый код);
  • Полный контроль зависимостей и контрактов.

ИИ усиливает разработчика, но пока не заменяет его. ИИ — это инструмент, а не угроза. И те, кто освоит его сегодня, завтра будут в числе тех, кто проектирует будущее.
К оглавлению
занятие 2
ИИ-ассистенты в разработке: что уже работает
Классы ИИ-ассистентов: кто есть кто
ИИ-ассистенты стали новой нормой в повседневной жизни разработчика.

Они уже умеют:
  • дописывать код быстрее, чем вы успеваете печатать;
  • подсказывать, как избежать ошибки;
  • создавать документацию;
  • находить баги;
  • улучшать архитектуру.

Сегодня на рынке можно выделить 3 ключевые группы ИИ-инструментов для разработчиков:

1. Автодополнение и генерация кода

Это наиболее популярные ИИ-инструменты, интегрируемые прямо в IDE.

Примеры:
  • GitHub Copilot — лидер категории, использует Codex (потомки GPT-3/4).
  • Codeium — бесплатная альтернатива Copilot, без ограничений.
  • Tabnine — работает на собственных LLM, фокусируется на приватности.
  • Cursor IDE — IDE, построенная вокруг GPT-4 (аналог VS Code с GPT на «ты»).

Что умеют:
  • Дописывают код по комментарию или предыдущим строкам.
  • Генерируют функции, циклы, блоки классов.
  • Учитывают контекст проекта.
  • Работают на десятках языков (JS, Python, Go, Rust, Java и др.)

Реальный эффект: Повышение скорости разработки на 30–70%.

Снижение когнитивной нагрузки при типовых задачах.

2. Генерация и поддержка документации

ИИ-инструменты помогают:
  • создавать понятную документацию к API, классам, функциям;
  • обновлять комментарии;
  • визуализировать сложные связи между модулями.

Примеры:
  • Swimm — платформа для создания документации на основе кода и комментариев.
  • Mintlify — автогенерация описаний прямо в pull-requests.
  • Documatic — ИИ-бот для поиска по коду и документации внутри проекта.

Пример: Вы создаёте REST-эндпоинт в Express.js — Swimm может сам сгенерировать Markdown-документацию с параметрами, ответами, примерами.

Раньше на документацию уходили часы, теперь — минуты.

3. Поиск уязвимостей, анализ и рефакторинг

ИИ всё чаще используется для автоматического анализа кода: поиска багов, небезопасных участков, дублирования логики и др.

Примеры:
  • Amazon CodeGuru — анализ Java и Python на предмет производительности и безопасности.
  • Snyk — выявляет уязвимости в зависимостях, предлагает фиксы.
  • DeepCode — анализ C/C++, Java, Python, JS — с рекомендациями.
Реальные кейсы внедрения
Кейс: Stripe Stripe применяет GPT-модели и Copilot для ускорения code-review

  • GPT подсказывает разработчикам улучшения прямо в PR-комментариях.
  • Автоматически предлагает исправления типовых ошибок.
  • Анализирует стилистические и логические несоответствия.

Результат: время, затраченное на ревью, сократилось на 40%.

Кейс: Uber Использует собственную LLM-модель для анализа crash-логов и автоматического исправления багов

  • Модель обучена на внутренних код-базах.
  • Исправляет до 27% критических багов без вмешательства инженера.
  • Результаты проходят финальную валидацию человеком.

Это уже не помощь, а частичная автономия ИИ в поддержке кода.

Кейс: Microsoft Встроила Copilot в свои внутренние разработки (включая Azure DevOps и Visual Studio)

  • Команды используют Copilot как code-review ассистента.
  • Сократили технический долг за счёт постоянного «подсвечивания» уязвимостей.
  • Обучают джуниоров быстрее благодаря объяснению кода вживую.
Сравнение инструментов

Инструмент

Класс

Бесплатно

Языки

Интеграция

GitHub Copilot

Генерация кода

Нет

40+

VS Code, JetBrains

Codeium

Генерация кода

✅

20+

VS Code, Vim, IntelliJ

Swimm

Документация

Частично

JS, Python, TS

Git, CI/CD

Amazon CodeGuru

Анализ кода

Нет

Java, Python

AWS

Snyk

Безопасность

✅

Node, Python, Java

GitHub, GitLab

DeepCode

Анализ/рефакторинг

✅

C++, JS, Java

IDE

Cursor

Генерация кода

Частично

Любые

Собственная IDE

Ограничения: что ИИ пока не умеет
ИИ-ассистенты впечатляют — но у них есть свои границы. Они не заменяют мышления, понимания архитектуры и бизнес-логики.

Вот ключевые ограничения:

Ограничение

Почему важно

Контекст задачи

GPT не знает, зачем вы пишете этот код.

Глобальные зависимости

Он не видит всю систему сразу.

Безопасность

Может предложить решения с уязвимостями.

Соблюдение стандартов команды

Не всегда пишет в соответствии с code-style.

Отсутствие ответственности

Не несёт последствий за баги.


ИИ — это ассистент, а не автор. Ответственность — на вас.
как использовать ии эффективно
1. Не полагайтесь слепо

Всегда читайте и проверяйте предложенный код. Даже если он кажется рабочим — он может содержать:
  • SQL-инъекции,
  • неэффективные алгоритмы,
  • неподдерживаемые библиотеки.

2. Работайте как в парном программировании

ИИ — ваш напарник. Общайтесь с ним, как с джуниором:
  • «Объясни, что ты сделал»
  • «А можно по-другому?»
  • «Сократи до одной строки»
  • «Улучши читаемость»

3. Учитесь формулировать промты

ИИ-инструменты чувствительны к контексту. Хороший промт = хорошее решение.

Примеры промтов:
  • «Сгенерируй Python-функцию для нормализации даты формата MM/DD/YYYY»
  • «Добавь в код логирование через стандартный логгер»
  • «Найди баг в этом фрагменте кода»

4. Встраивайте ИИ в процессы

ИИ может быть полезен не только в момент написания кода, но и:
  • в CI/CD пайплайнах (например, для анализа уязвимостей),
  • при автоматической генерации документации к PR,
  • при составлении changelog и release notes.

С чего начать?

  1. Выберите ИИ-инструмент и установите его в вашу среду разработки.
  2. Сгенерируйте один фрагмент кода, протестируйте его.
  3. Сравните — сколько времени бы вы потратили вручную?
  4. Оцените, насколько вы доверяете результату? Что стоит доработать вручную?
  5. Проведите мини-эксперимент: дайте один и тот же запрос Codeium и ChatGPT. Сравните результат.

ИИ-ассистенты — это уже не будущее. Это ваш второй разработчик прямо в редакторе кода.
Они ускоряют рутину, помогают избегать ошибок и поддерживают ваш фокус на действительно важном.
К оглавлению
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
Занятие 3
ИИ в тестировании и DevOps: как экономить сотни часов
Зачем ИИ в тестировании и DevOps
Тестирование и DevOps — два направления, где ИИ приносит не просто ускорение, а масштабируемость и предсказуемость процессов. Если в коде он помогает писать быстрее, то здесь он:
  • находит уязвимости до запуска в прод,
  • пишет тесты, когда разработчик об этом даже не подумал,
  • анализирует логи и предсказывает сбои до того, как пользователи их заметят.

Тестирование и поддержка — всегда были "бутылочными горлышками":
  • много ручной работы,
  • трудно покрыть всё тестами,
  • реакции на инциденты часто запоздалые.

ИИ помогает:
  • снимать нагрузку с QA-команд,
  • автоматизировать генерацию и запуск тестов,
  • оптимизировать CI/CD пайплайны,
  • предсказывать точки отказа до их наступления,
  • анализировать логи и находить "невидимые" ошибки.
Автоматизация тестирования с ИИ
Генерация юнит- и интеграционных тестов

ИИ может:
  • писать тесты по коду или описанию,
  • покрывать «забытые» случаи,
  • быстро обновлять тесты при изменении логики.

Инструменты:
  • Diffblue — генерация тестов для Java по коду;
  • Testim.io — визуальное тестирование UI с помощью ИИ;
  • CodiumAI — создание юнит-тестов в IDE (VS Code, JetBrains);
  • ChatGPT + Copilot — автогенерация тестов по промту.

Предсказание хрупких мест в коде

ИИ способен «угадывать», где вероятность падений выше:
  • по истории коммитов,
  • по частоте ошибок в похожем коде,
  • по метрикам сложности / цикломатике.

Это важно при приоритизации ручных тестов и ревью.
анализ логов и предиктивное обслуживание
Анализ логов

Одна из самых ресурсоёмких задач DevOps-инженера — обработка логов и поиск первопричин сбоев.

ИИ делает это в десятки раз быстрее, особенно в крупных системах с сотнями сервисов.

Инструменты:
  • Datadog + Watchdog AI — анализ логов, выявление аномалий;
  • Splunk AI — когнитивная аналитика логов и событий;
  • Logz.io — ИИ-алерты и корреляция инцидентов;
  • ChatGPT (через Log uploader) — можно анализировать и комментировать даже логи вручную.

Пример:
  • У вас растёт latency в сервисе.
  • Logz.io находит, что похожий всплеск был 3 дня назад — и связывает его с обновлением в зависимом микросервисе.
  • Рекомендация отправляется в Slack DevOps-команде.

Без ИИ: 3–4 часа анализа.
С ИИ: 10–15 минут.

Предиктивное обслуживание (Predictive Maintenance)

ИИ может:
  • анализировать метрики нагрузки, памяти, CPU,
  • отслеживать «медленные деградации»,
  • предсказывать сбои до их наступления.

Кейс: Netflix
  • Использует собственную ML-систему, обученную на миллионах инцидентов.
  • Система выявляет паттерны, предсказывая вероятность падения сервиса.
  • Внедрена автопрофилактика (перезапуск, перераспределение нагрузки).

Результат:
Downtime сервисов снизился на 35%, а реакция на сбои — с 30 минут до 3.
Конкретные ИИ-инструменты для тестирования и DevOps

Инструмент

Назначение

Пример применения

Diffblue

Генерация юнит-тестов (Java)

Финтех-компании: ускорение релизов на 25%

Testim.io

Тесты UI с ИИ

eCommerce: покрытие тестами за 3 дня вместо 10

CodiumAI

Генерация тестов в IDE

Стартапы: внедрение CI с тестами «с нуля»

Datadog AI

Анализ логов, мониторинг

SaaS: сокращение времени реакции на инциденты

Splunk AI

Предиктивная аналитика

Телеком: предотвращение сбоев у клиентов

IBM AIOps

Управление инцидентами через ML

Банки: предсказание инцидентов за 30 минут


Реальные кейсы

1. Кейс: Microsoft и Kubernetes

Microsoft использует ML-модель для:
  • автонастройки параметров Kubernetes-кластеров,
  • прогнозирования перегрузок,
  • автосоздания подов с нужными лимитами.

Это позволило снизить расходы на инфраструктуру на 20–30%, и при этом избежать 90% проблем, связанных с превышением ресурсов.

2. Кейс: IBM AIOps

  • IBM внедрил AIOps в крупный банковский кластер.
  • Модель обучена на логах за 3 года.
  • Предсказывает инциденты за 20–30 минут до их наступления.
  • Автоматически уведомляет ответственных DevOps-инженеров.

Время простоя системы сократилось на 40%, вовлечённость инженерного состава — на 60%.

3. Кейс: Amazon CodeGuru + CloudWatch

  • CodeGuru анализирует Java-код и даёт рекомендации по безопасности.
  • CloudWatch отслеживает выполнение и алерты.
  • При срабатывании триггера — ChatOps-бот автоматически отправляет отчёт в Slack + предлагает Pull Request с фиксом.

Это превращает DevOps + QA в предиктивную экосистему.
Как начать использовать ИИ в тестировании и DevOps
1. Начните с CodiumAI или ChatGPT

  • Установите расширение в IDE.
  • Выберите 2–3 функции и сгенерируйте для них тесты.
  • Сравните с ручными.

2. Подключите анализ логов через Datadog или Splunk

  • Если ваша команда уже использует мониторинг — добавьте AI-модули.
  • Настройте автоматические алерты по типичным отклонениям.

3. Внедрите ИИ-алерты в CI/CD

  • Используйте Amazon CodeGuru или Snyk для анализа pull request.
  • Добавьте шаг автоматической генерации тестов при PR.

ИИ в тестировании и DevOps — это:
  • не «чуть быстрее», а на 10–100x эффективнее,
  • не про замену человека, а про его усиление,
  • не будущее, а настоящая практика крупных команд.

Если раньше:
  • тесты не покрывали весь код,
  • логи никто не успевал смотреть,
  • баги ловились уже пользователями.

То теперь ИИ делает все эти задачи быстро, системно и на опережение.

С чего начать?

  1. Выберите 1 функцию в вашем проекте.
  2. Сгенерируйте для неё тесты через CodiumAI или ChatGPT.
  3. Откройте последние 1000 строк логов из staging-сервера и загрузите в GPT.
  4. Попросите ИИ найти аномалии и предложить гипотезы.
  5. Подумайте: можно ли внедрить предиктивные алерты в вашей инфраструктуре?
К оглавлению
занятие 4
ИИ для работы с legacy-кодом и рефакторинга: как оживить старые системы
Проблемы, которые решает ИИ
Legacy-код — головная боль любого разработчика и CTO.

Код, написанный много лет назад, без документации, без тестов, зачастую устаревший и небезопасный, но при этом — критически важный для бизнеса.

По оценкам IBM: До 70% мирового корпоративного софта — это legacy-код.

Работа с ним требует:
  • времени,
  • глубокого контекстного понимания,
  • аккуратного рефакторинга и модернизации.

Именно здесь ИИ открывает огромные возможности:
  • помогает анализировать старый код и понимать его структуру,
  • выявляет технический долг и уязвимости,
  • предлагает автоматические улучшения и рефакторинг,
  • помогает мигрировать на современные архитектуры (микросервисы, облака и т. д.)

1. Неясный код без документации

ИИ может "прочитать" код и объяснить, что он делает, как если бы это делал мидл-инженер.

2. Отсутствие тестов

ИИ может сгенерировать тесты даже к давно забытым функциям, основываясь на сигнатурах и логике.

3. Сложные зависимости

ИИ умеет строить графы зависимости между модулями и визуализировать их.

4. Безопасность и уязвимости

ИИ сканирует код и находит потенциальные security-проблемы (SQL-инъекции, XSS и др.)

5. Отсутствие документации

ИИ может восстановить техническую документацию по коду — классам, методам, API-интерфейсам.

Инструменты ИИ для работы с legacy

Инструмент

Назначение

Применение

CodeWhisperer

Генерация и рефакторинг кода

AWS проекты, Java, Python

OpenRewrite

Автоматический рефакторинг

Переписывание Java/Gradle проектов

Codemod (Meta)

ИИ-модернизация фронтенд-кода

Facebook, React

Codeium + ChatGPT

Объяснение, документация, тесты

Работа со сложными участками вручную

GitHub Copilot X

Интерактивное объяснение и помощь

Комментарии к Pull Request, Review

Intel Assistive AI

Анализ C/C++ legacy

Используется в проектах с «наследием»

Реальные кейсы
Кейс 1: Intel и ускорение анализа legacy-кода

Intel внедрил внутреннюю AI-систему для помощи разработчикам, работающим с огромным объёмом старого C/C++-кода.

До ИИ:
  • на понимание модуля уходило до 2 недель;
  • требовались «ветераны» проекта, знающие контекст.

После ИИ:
  • AI давал пояснение по архитектуре, зависимостям, паттернам;
  • разработчик начинал работу за 1 день, а не за 10–14.

Эффект: резкое снижение зависимости от «хранителей знания» и ускорение онбординга новых инженеров.

Кейс 2: Twitter (ныне X) — миграция с монолита на микросервисы

Команда X использовала GPT-подобные модели и собственные инструменты для анализа и реструктуризации монолитного backend.

Что делал ИИ:
  • анализировал зависимости между модулями,
  • предлагал разбиение на микросервисы,
  • писал обёртки для API,
  • автоматизировал написание тестов и документации.

Результат:
Миграция, которая раньше длилась бы годами, заняла 6 месяцев с меньшим числом ошибок и остановок.

Кейс 3: Bank of America — рефакторинг 1.2 млн строк кода

Банк столкнулся с необходимостью модернизировать систему управления кредитами, написанную 15 лет назад.

Проблема:
  • 1.2 млн строк на устаревших Java EE фреймворках;
  • недостаточно документации;
  • высокий риск сбоев при изменениях.

Решение:
  • обучение собственной GPT-модели на внутреннем коде;
  • автоматическое создание документации и тестов;
  • автогенерация исправлений и предложений по рефакторингу.

Результат:
Вместо 2–3 лет — 12 месяцев на модернизацию, более 80% повторяющихся правок внесены ИИ.
Что именно может ИИ в рефакторинге и анализе кода
1. Объяснение, что делает код

Это особенно полезно, когда вы не писали код и он не документирован.

2. Выявление технического долга

ИИ способен:
  • находить дублирующийся код,
  • выявлять неиспользуемые переменные и функции,
  • обнаруживать устаревшие библиотеки и API,
  • измерять сложность функций (цикломатическая сложность).

Это позволяет приоритизировать, какие участки требуют внимания в первую очередь.

3. Предложение улучшений и рефакторинг

В более сложных случаях — перепишет классы, избавится от дублирования, улучшит читаемость и производительность.

Генерация документации и архитектурных схем

ИИ может:
  • составить описание функций и модулей,
  • построить визуальную схему связей между классами,
  • предложить UML-диаграмму или карту API.

Это полезно при передаче проекта новым разработчикам или интеграции новых систем.
Как начать работу с ИИ над своим legacy-кодом
1. Выгрузите фрагмент кода в ChatGPT / Codeium

Промт: «Объясни, что делает этот код, и предложи, как его упростить»

2. Используйте CodiumAI для генерации тестов

  • Установите в IDE (VS Code, JetBrains).
  • Протестируйте покрытие на старой функции без тестов.

3. Попробуйте OpenRewrite для Java

  • Работает как CLI-инструмент.
  • Автоматически переписывает устаревшие вызовы, классы, импорты.
  • Поддерживает миграцию с Spring Boot 1.x на 2.x и выше.

4. Используйте Copilot или Cursor для интерактивного объяснения

  • Работает в режиме pair-programming.
  • Подсказывает улучшения прямо в процессе редактирования.

С чего начать?

  1. Найдите участок кода в своём проекте, который никто не трогал более 2 лет.
  2. Спросите у ChatGPT / Copilot, что он делает, какие есть риски.
  3. Попробуйте провести рефакторинг с помощью ИИ.
  4. Сгенерируйте документацию и сравните её с тем, что было раньше.
  5. Если код на Java — протестируйте OpenRewrite.

Legacy-код — это не приговор. С помощью ИИ его можно:
  • понять быстрее,
  • улучшить точнее,
  • документировать автоматически,
  • протестировать без ручного труда.

Раньше такие задачи решались неделями и усилиями «старожилов» проекта. Теперь — за часы и с командой из одного инженера + ИИ-ассистента. ИИ даёт вам второй шанс на чистую, поддерживаемую, понятную архитектуру — без страха тронуть «эту страшную часть».
К оглавлению
занятие 5
Будущее разработки: какие навыки будут нужны через 5 лет
Основные технологические тренды
ИИ меняет не только инструменты, но и роли, компетенции и саму философию программирования. То, что ещё вчера считалось «высокой квалификацией», уже сегодня частично автоматизируется:
  • код пишут ИИ-ассистенты,
  • тесты генерируются автоматически,
  • баги устраняются до того, как их увидит человек.

Это не значит, что разработчики станут не нужны. Это значит, что будет востребован новый тип разработчиков — тех, кто умеет ставить задачи ИИ, работать в команде с агентами, управлять кодом, который сгенерировал не ты.

1. Автономные агенты

ИИ-агенты — это не просто Copilot, это полноценные «джуниоры», которые умеют:
  • читать документацию,
  • выполнять серию действий по цели,
  • разрабатывать и тестировать микросервисы.

Пример: Devin (Cognition AI)Devin — первый в мире ИИ, который может:
  • самостоятельно брать тикет с backlog,
  • ставить окружение,
  • писать код,
  • запускать тесты,
  • деплоить в staging.

На практике: он решил 13,86% задач на платформе SWE-bench (аналог LeetCode + багфиксы из open source).

2. Pair programming с ИИ

Будущее — это не «я пишу, ИИ помогает», а взаимодействие как с коллегой:
  • ты задаёшь цель — ИИ делает первый драфт,
  • ИИ комментирует твой код и предлагает улучшения,
  • ты обучаешь ИИ под свой стиль и задачи.

Уровень взаимодействия → как с живым джуниором, только мгновенным.

3. Low-code/No-code + ИИ

ИИ помогает собирать приложения без «ручного» программирования:
  • ты описываешь, что тебе нужно,
  • ИИ пишет backend, UI и документацию,
  • создаёт рабочее приложение или плагин.

Роль разработчика смещается в сторону архитектора, продакт-менеджера и контролёра качества.

4. ИИ-инструменты, встроенные в DevOps, QA, CI/CD

Пример будущего пайплайна:
  • GPT проверяет PR и предлагает улучшения,
  • LLM-агент обновляет документацию и changelog,
  • ML-модели прогнозируют сбои и рекомендуют автоправки.

Человек — наблюдатель, принимающий решения.
Какие навыки будут востребованы?
1. Умение ставить задачи ИИ (prompt-инжиниринг)

Программист будущего не пишет весь код вручную. Он даёт инструкции, проверяет результат и редактирует при необходимости.

Примеры промтов:
  • «Создай микросервис на FastAPI для обработки заказов»
  • «Проверь этот код на потенциальные уязвимости»
  • «Сравни 2 подхода и предложи оптимальный»

2. Навыки ревью и аудита ИИ-кода

Важно уметь:
  • оценить корректность сгенерированного кода,
  • понимать риски и баги,
  • проверять архитектурную обоснованность.

Новый стандарт: Code Auditor — инженер, отвечающий за «вторую проверку» кода, сгенерированного ИИ.

3. Архитектурное мышление

ИИ хорошо справляется с фрагментами, но не мыслит архитектурой.

Инженеры должны уметь:
  • разрабатывать структуры взаимодействия микросервисов,
  • проектировать API,
  • планировать масштабируемость, fault tolerance и безопасность.

4. Этичное и безопасное использование ИИ

Будет расти спрос на инженеров, которые умеют:
  • объяснять, как и почему ИИ принял то или иное решение (explainability),
  • выявлять потенциальные этические конфликты и риски,
  • обеспечивать соблюдение регуляций (GDPR, ISO, ИИ-регламенты).

5. Навыки в смежных областях

ИИ требует широты мышления. Разработчики будущего будут разбираться:
  • в UX и продуктовой аналитике (чтобы понимать цели задач),
  • в бизнесе (чтобы находить инсайты),
  • в ML/AI-базе (чтобы настраивать и кастомизировать ИИ под задачи).

Какие профессии будут востребованы?

  • AI Software Engineer
Разработчик, работающий в связке с ИИ: от настройки до кодинга под контроль.

  • Prompt Architect
Пишет оптимальные запросы к LLM, чтобы ИИ выдавал нужный результат.

  • AI Code Auditor
Проверяет, ревьюит, тестирует и улучшает код, написанный нейросетями.

  • System Synthesizer
Архитектор нового типа, объединяющий микросервисы, ИИ-модули, базы и интерфейсы.
Что уже можно делать сегодня
1. Прокачать prompt-инжиниринг
  • Практикуйтесь: dailyprompt.me, GitHub Copilot Chat, ChatGPT.
  • Пробуйте писать промты не только «сделай», но и «оценить», «оптимизировать», «объясни».

2. Использовать ИИ в рабочих проектах
  • Включите Copilot или Codeium в свою IDE.
  • Используйте GPT в код-ревью.
  • Подключите анализ логов, автотесты и документацию через ИИ.

3. Изучать AI-ориентированные библиотеки
  • LangChain, LlamaIndex, transformers — пригодятся для создания LLM-агентов.
  • Поднять базу: как устроены нейросети, как работает GPT, как тренируются модели.

Учебные треки на ближайшие 1–2 года

Навык

Почему важен

Prompt-инжиниринг

Умение управлять ИИ

Архитектура микросервисов

ИИ не решает high-level задачи

Code review ИИ-кода

Умение «доверяй, но проверяй»

ML и LLM

Основа для понимания, как работают ассистенты

Работа с данными

ИИ опирается на данные


С чего начать?

  1. Подберите реальную задачу из своей практики, где можно подключить ИИ.
  2. Напишите для неё промт, попросите ChatGPT или Copilot помочь.
  3. Сравните: как бы вы решили её без ИИ? Насколько ускорился процесс?
  4. Попробуйте объяснить полученный код как аудитор.
  5. Придумайте, как можно улучшить результат (не доверяйте 100%).

ИИ поменяет требования к разработчикам. В будущем ценятся те, кто умеет:
  • эффективно использовать ИИ,
  • понимать архитектуру и логику проекта,
  • синтезировать знания из кода, данных и бизнес-задач,
  • проверять и улучшать результат, а не просто его выполнять.

Разработчик будущего — это не исполнитель, а стратег, синтезатор и партнёр ИИ.
К оглавлению
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства