TGViewer
Это разве аналитика? Это разве аналитика? @eto_analytica · 4.64K subscribers
Post #2738 811

Forwarded from Инжиниринг Данных

Поделюсь своими ощущениями по использованию AI агентов. Этап эйфории прошёл.

Немножко поподробней про этот этап. У вас есть Claude Code и больше ни у кого его нет. У вас уже настроены MCP ко всем дата-сервисам и базам, и Claude делает за вас 100% работы. Любую задачу вы решаете мгновенно. Коллеги не понимают, что такое Claude Code, и все делают по старинке руками. На их фоне вы просто монстр производительности, даже можете менять и траблшутить Source Code.

Дальше компании начинают инвестировать в подписки Claude Code, и уже волей-неволей у всех появляется Claude. Ты им показываешь, как с ним работать и как всё работает. 2–3 месяца — и коллеги уже могут сами использовать MCP и делать PR через агентов.

Первый звоночек — обычно что-то вроде: «Ты слишком быстро всё сделал, и агент написал лабуду». То есть надо уже больше смотреть за агентом, всё перечитывать и перепроверять. Особенно сложно это делать, когда открыты несколько активных серий в разных репозиториях с серьёзными изменениями.

Также изначально Claude создавал код поверх кода, написанного руками. Этот код очень понятен, ведь ты его сам писал. Но спустя полгода код весь написан уже агентом, и мы уже на 100% зависимы от агента, ведь без него уже очень сложно разобраться, как там всё устроено и как это дело быстро подправить.

И теперь мы приходим к тому, что все одинаково умеют использовать агентов, друг другу проверяют PR, пишут огромные простыни текста — что починить, что исправить. То есть человек как proxy между общением агентов. 😄

Вся скорость и производительность выветриваются, и по факту вам надо больше и тяжелее работать. Если раньше вы работали на 120%, а команда лишь на 20%, то теперь это уже 115% на 120%, то есть в лучшем случае вы немного лучше, но какой ценой?!

Таким образом, мы пришли к тому, о чём говорили всегда: работы стало больше, задачи стали сложнее, а требования по скорости и качеству — выше. Я вижу на примерах, как растут аппетиты у VP-уровня, особенно когда они сами могут общаться с данными и находить инсайты. Они хотят больше и быстрее. У бизнеса теперь много идей, которые надо внедрить.

Да, даже элементарно — частота стендапов возросла до ежедневной, и уже не скажешь «я там ковыряю код», ведь за тебя агент может всё перековырять — сиди и читай, читатель-инженер.

Что будет дальше? А дальше требования будут расти. Даже от новичков будут требовать больше. Вам ведь думать не надо — за вас агент думает, поэтому просто сидите и общайтесь с ним, разбирайтесь. Задач будет больше, требований больше, свободного времени меньше. Людей однозначно нужно больше. Агенты ещё те шалунишки — нужен глаз да глаз за ними, а то положат продакшн. Это ещё не так критично в области data, а вот в customer-facing apps — там ещё сложнее.

Я спросил агента про известные концепции:

Jevons Paradox (Парадокс Джевонса)
Чем эффективнее технология, тем больше её потребляют. Производительность выросла → бизнес поднял планку → работы стало больше, а не меньше. Классика, описанная ещё в 19 веке применительно к паровым машинам.

Automation Bias
Склонность доверять автоматизированным системам больше, чем следует. Отсюда и «агент написал лабуду, но никто не заметил» — люди перестают критически проверять вывод системы.

Skill Atrophy / Deskilling
Деградация навыков из-за делегирования задач инструментам. Ты описал это точно: «код весь написан агентом, и без него уже сложно разобраться». Это активно обсуждается сейчас применительно к junior-разработчикам, которые никогда не научатся думать самостоятельно.

Productivity Paradox (Парадокс производительности)
Технологии растут, а реальная производительность и удовлетворённость сотрудников — не обязательно. Впервые описан в контексте IT-революции 80-90х годов (Solow Paradox).

Alert Fatigue / Review Fatigue
Когда объём вещей, требующих внимания, превышает когнитивные возможности человека. У тебя это — несколько открытых PR в разных репозиториях одновременно.

Shifting Bottleneck
Узкое место не исчезает, оно перемещается. Раньше бутылочное горлышко — написание кода. Теперь — ревью, понимание, верификация того, что написал агент.
  • 🔥 10
  • ❤ 1
More from @eto_analytica
  1. Oct 8, 2026Оффер на аналитика с зарплатой 250к🤘 ..после полугода безрезультных поисков. Ещё один инт…
  2. Oct 7, 2026Что, если заменить аналитиков нейросетью? Да ничего хорошего: результаты анализа получаютс…
  3. Oct 7, 2026Прагматичный инженер написал The state of the tech industry in 2026, в отчете он рассказал…
  4. Oct 6, 2026ИИ уже анализирует данные. Но умеет ли он делать это правильно? Нейросеть может быстро обр…
  5. Oct 5, 2026БД + ИИ = ❤️ Современные БД уже давненько ушли от SQL или около того запросов. Помню как 1…
  6. Oct 4, 2026Разговоры на Архитекторском - Выпуск 5 с Алмазом Хайфуллиным Тема: опыт переезда КХД с Gre…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →