Software engineering with LLMs in 2025: reality check (Рубрика #AI)

Посмотрел интересное выступление Gergely Orosz, инженера и автора рассылки "The Pragmatic Engineer" на Substack и автора книги "The Software Engineer's Guidebook". Он выступал с этим докладом на конференции LDX3 (LeadDev London) 16 июня 2025 года, крупнейшем фестивале engineering leadership, где было 2000 участников. Кстати, я недавно рассказывал про отчет "Engineering Leadership Report 2025" от этой компании LeadDev. Но если возвращаться к самому докладу, то ниже саммари его ключевых идей

1. Orosz провел качественное исследование для анализа реальной ситуации с Gen AI. Он решил заняться этим, так как существует большой разрыв между оптимистичными заявлениями CEO крупных компаний: Microsoft CEO утверждает, что 30% кода пишется ИИ, Anthropic CEO прогнозирует 90% ИИ-кода через год (я рассказывал про это выступление) и реальными проблемами на практике, включая дорогостоящие ошибки AI-инструментов и неудачные публичные демонстрации. Для этого Orosz решил опросить лично инженеров из разных контекстов

Стартапы, что делают AI инструменты
- Инженеры Anthropic говорят, что 90% их продукта Claude Code написано с использованием его же самого
- Инженеры Windsurf заявляют о 95% кода, написанного с их помощью
- Инженеры Cursor дают более осторожные оценки - около 40-50% успешности

Big Tech компании
- Google: Используют собственную IDE Cider с интегрированными LLM-инструментами. SRE внутри готовятся к 10-кратному увеличению количества строк кода в production, расширяя инфраструктуру и review tooling.
- Amazon: Почти все разработчики используют Amazon Q Developer Pro, особенно для AWS-разработки. Amazon становится пионером MCP и большинство внутренних инструментов уже имеют MCP support, что позволяет автоматизировать множество рабочих процессов.

AI стартапы (но не те, что делают сам тулинг)
Смешанные результаты. Например, incident.io активно использует AI для ускорения работы команды и делится практиками в Slack. Однако биотехнологический стартап сообщил, что LLM не прижились - быстрее писать корректный код самостоятельно, чем проверять и исправлять AI-код.

Опытные инженеры (independent software engineers)
- Armin Ronacher (создатель Flask): после 17 лет кодирования снова воодушевлен благодаря Claude Code, считает что "AI меняет всё"
- Peter Steinberger (создатель PSPDFKit): отмечает, что языки и фреймворки стали менее важными благодаря AI-инструментам
- Simon Willison (создатель Django): подтверждает, что coding agents действительно работают, и улучшения моделей за последние 6 месяцев стали переломным моментом

Мнения легенд индустрии
- Martin Fowler сравнил появление LLM с переходом от ассемблера к языкам высокого уровня - такой же революционный прирост производительности, но впервые с недетерминированными инструментами.
- Kent Beck: "Я получаю больше удовольствия от программирования, чем когда-либо за 52 года". Он сравнивает влияние LLM с микропроцессорами (1970s), интернетом (2000s) и смартфонами (2010s).

Если говорить про статистику, что собирается через опросы, то по данным опросов платформы DX (я недавно разбирал их отчет "Measuring AI code assistants and agents")
- В среднем 50% разработчиков в организациях используют AI-инструменты еженедельно, в топовых компаниях — до 60%.
- Экономия времени составляет 3-5 часов в неделю, что далеко от заявленных 10-20x improvements
Эти результаты опросов показывают результаты, что отличаются от воодушевления CEO крупных компаний. Но можно заметить, что опытные независимые инженеры воодушевлены этим тулингом - Orosz считает, что текущие AI-инструменты пока лучше работают для индивидуальных разработчиков, чем для команд внутри крупных компаний.

В конце Orosz говорит о значительных изменениях в software development, и индустрии нужно больше экспериментировать, как это делают стартапы. Ключевая рекомендация: пробовать то, что работает, понимать что стало дешевым, а что дорогим, и адаптироваться к новому ландшафту технологий.

#AI #ML #PlatformEngineering #Software #Architecture #Processes #DevEx #Devops