Є така популярна нині думка: «AI won't replace you, but someone using AI will».

І в цьому є сенс безперечно. Я в повсякденній роботі вже покладаюсь на ШІ-шку певний час, і хоч прям код вона за мене ще не пише (але я й не на позиції програміста наразі, якщо шо), проте, допомагає доволі сильно час від часу. Я зауважив, що найчастіше використовую ті ж самі ChatGPT та Bing як джерело консолідованої інформації, в чому вони обидва доволі непогано себе показують, починаючи від розʼяснення якихось невідомих для мене концепцій або різниці між іншомовними словами (ну, я не знаю… quick vs fast, heritage vs legacy тощо) і закінчуючи поясненнями якихось write-only shell-ванлайнерів.

Код безумовно ChatGPT також писати може, але в цьому випадку я вже ставлюсь до нього не як до інструменту, а як до найманого й дуже старанного, але не надто щирого та відповідального працівника. Його рішення нечасто запускаються з першого разу, та й навіть якщо код працює, то review ніхто не скасовував, бо там ті ще нісенітниці. Отже, доводиться дуже прискіпливо наглядати за результатами. На цю мить це мені нагадує рівень D1 з теорії Ситуаційного лідерства (малюночок знизу), бо ентузіазму у ChatGPT досхочу, а от навичок та досвіду поки не вистачає, а отже треба й поводити себе відповідно: дуже чітко його спрямовувати, інколи навіть підказуючи, як саме зробити те, або інше.

Впевнений, що згодом ставатиме тільки краще. Навіть зараз вже трапляються доволі цікаві приклади використання для того ж програмування. Ось, наприклад, shahnk19/gpt-comrade, який не настільки прикольний з точки зору UX, як вже згаданий вище thefuck, і носить більш пояснювальний характер, втім може стати в пригоді. Інша схожа штука вже для C++ (ну й Rust, так): plasma-umass/cwhy — пояснює причину якоїсь помилки в вашому коді і може навіть запропонувати quick fix.

Ну, а biobootloader/wolverine всі вже й так, мабуть, бачили: ця штука бере ваш код на Python, запускає, й фіксить його доти, доки він не буде виконуватись без помилок 🙂 Ми як програмісти розуміємо авжеж, що виконати код хоч раз без помилок — це навіть не 20% справи. Може для якогось Haskell це й був би якийсь плюс-мінус показник, але для Python? Не смішіть )) Втім все одно прикольно.

Отож сидів я, щодо останнього думав знов. І моя поточна версія: в найближчому майбутньому програмісти все більше будуть зайняті тим, аби писати код для верифікації та валідації по заповітах BDD/TDD, в той час, як саму імплементацію може написати ШІ-шка. Нє, ну а шо, чи вам не пофігу, який код писати врешті? 😁