Про экономику вайбкодинга

LLM текущего поколения заметно отличаются от опытных разработчиков тем, что вместо хорошо продуманного элегантного решения проблемы в несколько строк чаще всего склоняются к тому, чтобы генерировать много избыточного кода.

Самое простое объяснение этому – сравнительная незрелость моделей, к тому же натренированных на больших количествах плохого кода. Но есть и другое возможное объяснение – провайдеры моделей в целом не очень заинтересованы в том, чтобы кода генерировалось меньше. Они зарабатывают деньги на токенах, а чем больше кодовая база, тем больше токенов вы потратите за каждую итерацию работы с ней.

Мне такое объяснение кажется близким к теории заговора, и краткосрочные экономические выгоды вообще не кажутся достаточной причиной. Научиться генерировать качественный поддерживаемый код в перспективе гораздо важнее, чем выжимать дополнительные проценты прибыли с клиентов. Ведь если эта задача останется нерешенной, границы применимости LLM останутся на уровне небольших проектов, и полномасштабный адопшн агентских сценариев в больших компаниях с действительно огромными кодовыми базами и командами будет сильно затруднен.