Под прошлым постом про Fable 5 был комментарий, который очень точно сформулировал главное: «он отлично делает то, в чём ты разбираешься, и отвратительно делает всё остальное». Вот и ответ на вопрос «зачем теперь Python и SQL». Я несколько месяцев назад преподавал вещи, которые сегодня агент делает за секунды, и честно: было ощущение, что я учил людей запрягать лошадь накануне выпуска автомобиля. А потом понял, что устарел не Python, а устарела его роль. Это как устный счёт после калькулятора: столбиком на работе никто не считает, но без понимания арифметики ты не заметишь, что калькулятор выдал чушь.

Сами Anthropic в статье про самоулучшение ИИ это подтверждают: Claude уже превзошёл человека в исполнении, но разрыв сохраняется там, где нужно суждение: выбор целей, оценка результатов, понимание, какой подход тупиковый. Знакомый «неаналитик» навайбкодил аналитику для магазинчика? Верю. Вопрос в том, кто заметит, когда она начнёт тихо врать в цифрах. Поэтому я недавно снова стал заходить на LeetCode и не ради собеседований, а как в спортзал: жим лёжа в жизни тоже «не нужен», но без него спина не держит. Алгоритмы и SQL теперь нужны не чтобы писать, а чтобы ревьюить и направлять.

А вот что точно пора качать в первую очередь так это работу с агентами. И это не «вайбкодинг» (попроси, надейся и жди), а инженерия: декомпозиция задач, какие доступы выдать, какие секреты изолировать, где поставить обязательное подтверждение человеком. Моя история с почтой из прошлого поста ровно про это: главный навык оказался не «правильно попросить», а правильно ограничить. У Anthropic, кстати, человеческое ревью уже стало узким местом: код агенты генерят быстрее, чем люди успевают читать. Угадайте, чей навык в этой схеме дорожает.

Так что мой ответ на собственный вопрос: база (Python, SQL, алгоритмы), как спортзал, для тонуса и контроля качества. Агентский инжиниринг как новая профессия поверх.

Что выкинули из своего обучения за последний год, а что наоборот докачиваете? Интересно сравнить.