# Стажёры с суперпамятью, без понимания и с нулевым здравым смыслом

В декабре сооснователь OpenAI и экс-глава AI в Tesla Андрей Карпатый — тот самый, кто придумал слово «вайб-кодинг» — написал, что впервые в карьере чувствует себя безнадёжно отставшим программистом. Не в 2015-м, когда стартовал OpenAI. Не когда учил автопилот у Теслы видеть дорогу. А сейчас, когда он уже перешёл в Anthropic заниматься претрейнингом Claude.

Если человеку, который буквально придумывал современный AI, вдруг стало тревожно — это не повод расслабиться нам с вами. Это повод разобраться, что именно изменилось. По словам самого Карпатого, это ощущение — смесь эйфории и тревоги, и оно наступило не постепенно, а обвалом, в одну конкретную точку.

## Точка — декабрь 2025

Весь прошлый год агентные инструменты вроде Cursor были подмастерьями: переводили кусок кода в другой формат, иногда косячили, приходилось править руками. Обычный инструмент, просто удобный. А в декабре планка внезапно сдвинулась: те же куски кода стали выходить готовыми с первого раза. Не «почти рабочими» — точно рабочими. Он перестал вспоминать, когда последний раз правил что-то за нейросетью руками.

Вот тут и расходится пара понятий, которую в заголовках обычно сваливают в одну кучу.

Вайб-кодинг — это когда нижняя планка входа в профессию рухнула. Теперь человек, вообще не умеющий программировать, может навайбкодить рабочее приложение. Это реально круто и реально снижает статус «просто уметь писать код» как отдельного навыка.

Agentic engineering — совсем другая история. Это про то, как не уронить качество, когда скорость выросла в разы. У вас в руках мощный, но неидеальный подрядчик: агент может ошибиться, в нём есть элемент случайности, а ответственность за баг в проде всё равно на вас. Управлять этим — отдельная дисциплина, и Карпатый прямо говорит: разговоры про «программиста 10x» можно закрывать, потолок сдвинулся сильно дальше.

Путаница в том, что обе истории выглядят одинаково снаружи — «код теперь пишет нейросеть» — но требуют противоположных навыков. Первая обнуляет цену синтаксиса. Вторая взвинчивает цену архитектурных решений.

## Агент — это стажёр с феноменальной памятью и нулевым пониманием

Пример, который Андрей рассказывает с явным раздражением: в его проекте с меню-генератором пользователи логинились через Google, а платили через Stripe. Агент должен был связать платёж с аккаунтом, и сделал это, сопоставляя email-адреса. Логика, которая разваливается в первую же секунду: у Stripe и Google почта может отличаться, и деньги просто не долетали до аккаунта. Ни один инженер с полугодом опыта в проде так бы не сделал, потому что у него есть внутреннее чувство «это хрупко, тут нужен постоянный user_id».

Второй пример ещё смешнее и жёстче одновременно. Топовая модель уровня Opus 4.7 — та, что может отрефакторить стотысячнострочную кодяровую базу или найти уязвимость нулевого дня — на вопрос «автомойка в 50 метрах, ехать или идти» стабильно советует идти пешком. Потому что «это же близко». Про то, что вообще-то между строк подразумевается автомобиль, который ещё надо туда доставить — ни идеи, ни слова.

Мораль отсюда простая и неприятная: мощь и здравый смысл — это два независимых слайдера, и они не двигаются синхронно. Слабоумие и отвага, кстати.

## Автоматизируется не «сложное». Автоматизируется «проверяемое»

Карпатый давно пишет про верифицируемость, и это, пожалуй, самая полезная оптика (точка зрения) для тех, кто пытается угадать, какая часть их работы исчезнет первой. Дело в том, есть ли у задачи чёткий критерий «сделано правильно», под который можно натравить обучение с подкреплением.

Показательный кейс: когда GPT-4 внезапно стал играть в шахматы сильно лучше GPT-3.5, многие решили, что это просто общий рост интеллекта модели. На деле в датасет предобучения просто залили массив шахматных партий. Кто-то в лаборатории принял решение, и один конкретный навык подскочил резким пиком, никак не связанным с общим прогрессом модели.

продолжение https://t.me/prptut/287

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Наши площадки:
Telegram | ВКонтакте | Дзен | Max | Закрытый чат