Классификация разработчиков по уровню внедрения AI

Это сугубо субъективная классификация, основанная на наблюдениях за разработчиками на разных курсах школы и друзьях.

1. Junior — "Копипаст-воин"
Использует СhatGPT или DeepSeek вперемешку с Гуглом для поиска информации. Применяет чат для написания мелких программ или скриптов. Активно копипастит код между ChatGPT и любимым редактором кода.

❌ Какие минусы?
— Поверхностное копирование из LLM без понимания происходящего — просто надеется на авось, что работает
— Не уделяет время на тестирование и проверки. Когда на code review спрашивают "где ошибка?" - все сваливает на AI
— Теряет кучу времени на Ctrl+C/Ctrl+V между окнами
— Отрафируются навыки дебага и понимания решения по мере роста "вайбкод" базы

2. Middle
В быстром доступе есть открытый СhatGPT. Он знает, что такое web-режим, проекты. Осведомлен, какую LLM и в каких прикладных кейсах лучше стоит использовать. Пользуется ИИ auto-complete в IDE. И уже начинает потихонечку использовать Cursor/Claude Codex/Codex для работы и учится общаться в чате с LLM. Инстинкты переходят на первостепенное использование LLM вместо ручного написания кода

❌ Какие минусы?
— Тратит больше времени на исправление AI-кода, чем на написание с нуля
— Не знает prompt engineering, cursor rules или аналоги, не умеет декомпозировать задачки для AI
— Тратит токены как воду — не умеет оптимизировать контекст

3. Senior — "AI дирижер"
Жонглирует Perplexity, ChatGPT, Claude с разными подписками. Не программирует без агентов, сконфигрирвал правильные настройки, умеет эффективно проектировать и формулировать проблему. Знает, как сохранять лимиты. Может использовать MCP по необходимости или фоновых агентов Codex Cloud, Google Jules, которые интегрируются с Github и могут автономно выполнять несколько задач и сами выполнять код, исправлять ошибки и делать PR.

❌ Какие минусы?
— Создается больше дублированного кода и образуется тех. долг
— Выбирается не всегда самая оптимальная архитектура

Пишите в комментарииях, где узнали себя и с какими сложностями сталкиваетесь с AI при разработке?

Пост-знакомство

Привет, меня зовут Макс Аверин — Senior Backend Developer (Go/Python), создатель онлайн-школы по программированию Interview Hustlers. Мне 28 лет, живу в Барселоне, Испания 🇪🇸

Опыт в IT
— 8 лет опыта на позиции Backend Python/Go в РФ и заграницей
— Работал в X5, Lamoda, BestDoctor, DexGuru, GoodRX
— Работал TeamLead (команда из 5 человек)
— Продал аналитическую платформу для маркетплейсов (Ozon, WB), в пике было 20k MAU
— Прошел более 400 собеседований в РФ и заграницей
— Учился в ИТМО на КТ, в школе занимался олимпиадным программированием

Школа Interview Hustlers
— Делаем курсы по Python, Golang, AI для разработчиков
— Более 400 учеников, существуем более 2,5 лет
— Провели 2 потока практикума "AI для разработчиков" на 150 человек
— Помог перекатиться в Golang более 80 разработчикам и устроиться в Python более 75 разработчикам
— Сделали практикумы по Kubernetes, Observability
— Сделали курс "Валютные удаленки" по поиску работы заграницей

В свободное время обожаю играть в гольф, покер и часто путешествую по Европе.

А на канале вы найдете все, что связано c AI, работой в Golang и поиском работы заграницей

Контакт для связи по всем вопросам: @team_interview_hustlers

📍За последнее время нас с вами стало больше и канал вырос почти на 1500 участников. Поэтому пройдите опросы ниже, чтобы мы лучше понимали свою аудиторию и писали полезные и классные посты для вас

ИИ — дорога в деградацию или в будущее?

ИИ — это новый виток развития кодинга, а не его деградация. Что, собственно, сейчас и хочу вам доказать. Каким образом?

Представьте себе, что ИИ захватил рынок IT, но не лишил работы всех программистов, а забрал лишь на себя «тупую работу»: проверку кода, изучение информации и т.д.

А разработчикам оставил самый смак — быть архитекторами кода, то есть:

1️⃣ Нести ответственность за ядро и границы, понимать бизнес и транслировать ограничения в систему.

2️⃣ Управлять сложностью и техдолгом через декомпозицию и контрактные швы.

Как это будет выглядеть?

Ну, смотрите:

⬇️ Исследование с сильными reasoning‑моделями.
⬇️ Фиксация решений: диаграммы (Mermaid), контракты, схемы.
⬇️ Планирование и декомпозиция на вертикальные срезы.
⬇️ Имплементация агентами по контрактам.
➡️ Верификация (тесты, в т. ч. сгенерированные агентами).

То есть БОЛЬШУЮ часть работы будут забирать на себя ИИ-агенты в этом идеальном будущем. И заодно освобождать кучу времени.

👉 Да вы уже сейчас можете частично это попробовать — можно создать себе агента-ревьюера, подключив LLM к GitLab через API.

Агент получает ссылку на Merge Request и промт с контекстом проекта и проводит первичное ревью.

Это выявляет мелкие ошибки, рефакторинг-возможности, оптимизации кода и улучшает качество до человеческого ревью.

Таким образом, в будущем ТОЧНО разработчики будут совмещать роли системного аналитика и менеджера нейронок 📍

И появятся новые роли — тимлид агентов нейросетей, под ним мидл-разработчик, а сами агенты выполняют основную работу.

Такая связка «тимлид + мидл + агенты» способна заменить целый отдел.

При этом важно понимать, что принцип «shit in — shit out» остаётся актуальным, потому что качество работы ИИ напрямую зависит от четкой постановки задачи.

Так что будут нужны «регулировщики» — специалисты, которые контролируют и калибруют работу агентов.

В общем и целом, что хочу сказать?

ИИ для разработчиков ТОЧНО станут трамплином в будущее, а не якорем, который лишит работы.

💁‍♂️ Ну, сами посудите — если этим научиться пользоваться, то рабочий день можно сократить с 6–8 часов до 2–3, сохранив прежнюю продуктивность.

Это освобождает время на развитие, пет-проекты, хобби, обучение или повышение квалификации.

А стоимость часа работы программиста при этом будет только расти 👌

Ну, а что думаете вы?

🦄 — ИИ станет трамплином в будущее
🔥 — ИИ лишит всех разработчиков работы

Зарабатывать будет хороший инженер, который еще вдобавок умеет использовать ИИ

Об этом сказал Андрей, один из участников прошлого буткемпа, уже ПОСЛЕ прохождения, потому что до этого думал обратное:

В будущем ИИ-разрабы будут дешевыми разрабами, которые делают быстро, дешево и некачественно. А хорошие зарплаты будут у тех кто умеет и без ИИ что то делать.

Но почему у него изменилась позиция? В этом сейчас шаг за шагом разберемся 🙌

Что было ДО буткемпа?

Около 8 месяцев использовал платный ChatGPT для работы. Использовал примерно «как чувствовал», без каких то паттернов продуманных, без особого промптинга, но и не совсем на отвали.

📍 В общем немного заморачивался над промптами техническим языком, но не более. Использовал для генерации кода.

Также была тревога

Его посещала мысль, что есть вероятность, что нейронки его реально могут заменить

Однако после теоретической части курса про то как работают LLM - такие мысли полностью исчезли, лекция помогла понять, что это не какая-то «магия» и нейронка не генерит из воздуха из ничего текст.

📍 Да, неожиданно курс улучшил ментальное состояние, так как ушла тревожность по этому поводу.

А что касается практики в работе?

В 95% случаев больше не надо читать код, нужно просто спросить у Курсора, что делает данный код и потом сразу становится понятен следующий шаг.

Он часто слышал и много говорил сам фразу:

«Программист большинство времени читает код, а не пишет».

Но теперь эти времена ушли - теперь читать код нужно редко. Это кучу времени экономит.

И вот конкретные примеры, КАК и ГДЕ используются нейронки:

– Гугл полностью заменил на perplexity, теперь любой вопрос только там

– ChatGPT заменяет тренера, диетолога, помогает вести сессии с психологом

– Cursor теперь главная IDE - 90% времени его использую

– Ведет devlog работы в notepads, чтобы понимать, где остановился, откатываться в рассуждениях, проверять подходы

– Использует cursor rules, чтобы не дублировать в каждом промпте типичные ошибки llm, вроде отхождения от стайлгайдов или добавления лишних комментариев, попыток самостоятельно писать моки, а не генерировать их

💁‍♂️ На последок хочется добавить, что Андрей начал СИЛЬНО больше ресерчить задачу и что надо сделать.

Причем стал ресерчить и планировать задачу даже больше и лучше, чем до использования Курсора. Следовательно аналитические скиллы прокачались.

А это уже заметил тимлид и давал позитивный фидбек по этому поводу, что он вырос в плане проработки задач и заметно, что стал активней проработывать задачи.

👉 Поэтому, как я и говорил в прошлый раз, ИИ — палочка-выручалочка для разработчика, который хочет успевать все делать эффективнее в 2-3 раза

И если вы тоже хотите научиться этому, то ставьте — 🦄

Cursor 2.0 vs Claude Code / Codex — кого выберут разработчики?

[ Реальная обратная связь по обновлениям ]

Снова?

Вы видели уже обновления от Cursor 2.0? Лично один из наших разработчиков сразу пошел тестировать своими руками.

И, конечно, я не мог не поделиться небольшими промежуточными итогами 🫡

Вы же помните, что ДО этого мы все переходили с Cursor на на Claud Code/Codex? И на это было 2 основные причины:

1️⃣ Качество планирования и “thinking”-модели.

Claude Code реально умел строить длинные цепочки рассуждений, и это впечатляло.

2️⃣ Надёжность и стабильность.

Cursor часто “плавал” между моделями, Auto-режим жил своей жизнью, а лимиты не были прозрачны.

Теперь ситуация изменилась: у Cursor появился понятный модельный стек, Auto стал стабильнее, а Composer работает предсказуемо.

Прежние “killer-features” Claude Code больше не эксклюзивны.

И теперь, мне кажется, что часть из разработчиков вернутся обратно.

Ведь Cursor 2.0 вернул то, за что его любили в 2024 году:

– высокую скорость итераций,
– предсказуемое поведение,
– баланс цены/качества.

И хотя Claude Code всё ещё силён в длинных и автономных задачах. Но для большинства разработчиков, которые работают итеративно и руками управляют процессом, Cursor снова стал логичным центром рабочего цикла.

А если подробнее, то все дело в рынке 👌

Да, потому что он перешел от «интеллектуальных» моделей к «быстрым и встроенным» инструментам.

Так Cursor выпустил собственную модель Composer 1, которая наконец закрыла старую боль — медленные ответы и ограниченные лимиты.

Блин, она в 3–4 раза быстрее. При этом выдаёт стабильный, чистый код. Цена осталась «вменяемой»: тариф за $20 покрывает нормальную ежедневную работу.

Это возвращает старую философию Cursor — скорость итераций важнее всего.

Ну, а Claude Code и Codex, наоборот, стали слишком «тяжёлыми»: отличные для архитектурных решений, но избыточные для быстрой повседневной разработки.

Если подробнее, то вот, что добавили нового в Cursor 2.0 и почему это важно:

📍 Composer 1 — своя модель, адаптированная под кодинг, без “thinking-переизбытка”. Она не философствует, а просто делает.

📍 Скорость — решающий фактор. При тестах она в 3 раза быстрее Claude Code и на порядок быстрее Codex.

📍 Новые агенты и браузер — теперь можно работать не только с кодом, но и с интерфейсом, DOM-элементами, фронтенд-логикой.

📍 Параллельные агенты — до 8 штук одновременно, изолируются через git worktree. Это мощная штука для сравнения реализаций.

Теперь Cursor — не просто IDE с автокомплитом, а полноценная среда для AI-проектирования.

👉 Однако есть и минусы

Auto-режим всё ещё может быть непредсказуемым. Composer 1 пока уступает по глубине размышлений Claude Sonnet 4.5, особенно на
архитектурных задачах.

Есть риск, что с ростом популярности они снова усложнят тарифы или урежут лимиты.

Но если курсор не начнёт «ломать» модель ради маркетинга — сейчас он в лучшем состоянии за последние два года.

Короче говоря, чтобы проще было понимать, проведу аналогию 🙌

📍 Claude Code — это твой джун, которому ты ставишь задачу и отпускаешь. Он думает, ресерчит, пишет код и через полчаса приносит результат.

📍 Cursor — это твой напарник, с которым ты сидишь рядом. Он мгновенно отвечает, меняет, подсказывает, делает короткие итерации.

Оба подхода рабочие, но для ежедневной разработки и тестов гипотез Cursor выигрывает. Ты не хочешь ждать 10–30 минут, пока агент додумает, если тебе нужно просто добавить фичу или проверить гипотезу.

Так что в итоге?

Cursor 2.0 — это возвращение к идее, что «быстрая итерация побеждает долгие размышления».

Для большинства практикующих разработчиков это идеальный баланс: высокая скорость, чистый код, интерактивная IDE и разумная цена.

Что еще хочется сказать? 🙌

Claude Code и Codex остаются сильными в автономных, длинных сценариях, но для повседневного кодинга, фичей, UI-работы, быстрой проверки гипотез Cursor снова лидер.

А вы уже попробовали Cursor 2.0? Если да, то ставьте — 🦄