Разработчик с 40-летним опытом провел эксперимент, чтобы полностью пойти на веб-кодирование, он создал 5000 строк кода в Python, чтобы решить сложную алгоритмическую проблему без написания ни одной строки вручную. В течение 40 часов диалога с помощниками искусственного интеллекта, такими как Клод и Близнецы, он обнаружил, что искусственный интеллект может удвоить его производительность. Но контроль ошибок и архитектурных решений требует тщательного знания: хотя искусственный интеллект генерирует код за считанные секунды, 40 его решений содержат скрытые, трудно заметить ошибки.
Кодирование WEIB — это подход к программированию, в котором рутинные задачи поручены ИИ, в то время как люди сосредотачиваются на творческих аспектах и архитектуре проекта. Идея состоит в том, чтобы сделать процесс разработки совместным творчеством: человек ставит цели, и машина берет на себя написание, рефактор и устранение неполадок в коде.
Марко Бенедетти, опытный программист с 40 -летним опытом в области программирования и доктором искусственного интеллекта, решил проверить, что программирование стало конвейером и провели интересный эксперимент. В течение двух недель он посвятил 40 часов работать с искусственным интеллектом в рамках проекта Python.
Проект включал около 5000 строк кода, 50 файлов, 20 классов и был посвящен созданию алгоритмов поиска для классических задач.
Ключевым элементом проекта была программа, которая решает головоломку «Башня Ханой». Эта классическая задача требует перемещения дисков между тремя стержнями к определенным правилам. Самое короткое решение для загадки растет в геометрической прогрессии с количеством дисков, и люди практически невозможно представить. Но машины могут легко выполнять такую задачу, используя специализированные или универсальные алгоритмы поиска. Созданный решающий модуль включает в себя несколько таких алгоритмов и способен работать как с классической версией головоломки, так и с ее обобщенными версиями с произвольными конфигурациями.
Развитие имело место в качестве постоянного диалога на английском языке между программистом и помощниками с искусственным интеллектом в интегрированной среде курсора. По словам Бенедетти, он сам не писал какую -либо строку кода. Три ведущих моделя II за июль 2025 года были использованы в работе. Первоначальная настройка проекта была сделана с Google Gemini Pro 2.5, большая часть кода была создана с помощью антропного сонета Claude Sonnet 4, который разработчик хвалил за глубокое понимание, понимание и приверженность, а O3 Openai использовался для небольших задач, таких как проверка кода и отчетность. В течение 40 часов было проведено более 300 сеансов с объемом с искусственным интеллектом.
Результаты эксперимента оказались впечатляющими. ИИ демонстрирует возможность точно следовать инструкциям, заполнить пробелы в рассуждениях и предложить более элегантные решения.
В некоторых случаях скорость и точность ИИ превышали человеческие возможности. Например, ИИ доказала неспособность решить неразрушимые головоломки всего за 30 секунд, в то время как разработчик «упаковал» это доказательство в течение 10 минут. Модель показала уверенное владение языком питона, включая идиоматические структуры и стандартные библиотеки.
Однако эксперимент выявил и выявил разногласияи. Около 20% случаев было потрачено на ремонт или улучшение кода низкого качества. Проблемы — дублирование, слишком сложное преломление, неправильная обработка исключений и ошибок в параллельном исполнении.
В 40% случаев код казался рабочим, но его более тщательное исследование выявило скрытые ошибки. Например, искусственный интеллект написал нептимальный алгоритм, но отрицал его, а также смоделировал удаление объекта. Другая проблема заключается в том, что ИИ склонен предлагать «промышленные» решения даже там, где необходима простота и ясность, и это должно быть принято во внимание.
По словам разработчиков и помощников на основе крупных языковых моделей, являются чрезвычайно полезными инструментами, но Их эффективность напрямую зависит от уровня знаний программистаS во время эксперимента разработчик работал примерно в два раза быстрее, но в тестировании рисования, документации и преломления производительности могут быть увеличены с 10 до 100 раз. В то же время чрезмерное чтение ИИ может привести к «когнитивный«В котором программист теряет свои собственные навыки. Реальная польза от ИИ проявляется только тогда, когда человек может контролировать и направлять работу машины. Следовательно, начинающие, которые все еще не могут оценить результат критически, должны быть осторожны с кодированием вибраций.
Таким образом, программирование с AI-ассистантами является двусторонним процессом: оно повышает производительность и высвобождает время для творчества, но требует постоянного участия человека и проверки. Будущее кодирования, по словам эксперта, находится в тесном сотрудничестве между человеком и машиной, в результате чего контроль и ответственность остаются у людей, а ИИ действуют как умный и надежный помощник.
Вот один из самых горячих вопросов в технологическом мире: может ли искусственный интеллект заменить разработчиков. Можно видеть, что, хотя ИИ может выполнять рутинные задачи, он по -прежнему не имеет логического мышления и понимания сложных процессов, необходимых для общего программирования. Результат неоднозначен, что показывает, что вместо того, чтобы заменить их, он скорее станет мощным инструментом в руках людей.
