В начале января старший инженер Google Яана Доган рассказала, что инструмент Claude Code от компании Anthropic смог за один час сгенерировать программный прототип, сопоставимый по сути с решением, над которым её команда работала почти год. Это заявление вызвало живую реакцию в сообществе разработчиков и снова поставило в центр внимания возможности ИИ в программировании.
Быстро и не идеально, но впечатляет
Доган, которая в Google отвечает за API Gemini, провела эксперимент с Claude Code. Она описала задачу, систему для координации нескольких программных агентов (distributed agent orchestrator), в нескольких абзацах и отправила это ИИ-модели. Через примерно час Claude Code выдал код и архитектурное решение, которые в целом соответствовали направлению работы её команды за прошлый год.
При этом Инженер уточнила, что полученный результат нельзя считать готовым продуктом. Это скорее игрушечная, упрощённая версия, чем промышленный код. Но сама способность ИИ в сжатые сроки выдать работоспособное решение её удивила.
Почему это важно
Событие стало предметом обсуждения среди специалистов по программированию. Многие отмечают, что подобные инструменты сейчас способны не просто дописывать строки кода, а предлагать архитектурные наброски и справляться с задачами на уровне прототипа. Это значительный шаг вперёд по сравнению с тем, что ИИ делал ещё несколько лет назад.
Доган также подчеркнула: годы опыта по-прежнему важны. Чтобы получить качественный результат, нужно понимать проблему, иметь опыт построения систем и чёткие представления о требованиях. Машина может написать код быстро, но без экспертизы человека такой код едва ли окажется надёжным и готовым к эксплуатации.
Контекст и реакции
Эксперимент Доган получил широкое распространение в социальных сетях. Многим разработчикам интересно, как инструменты вроде Claude Code, Google Gemini и другие ИИ-ассистенты начинают менять подход к созданию программного обеспечения. Есть мнения, что автоматизация ускорит рутинные части работы и позволит инженерам сосредоточиться на архитектуре и дизайне.
При этом собеседница напомнила, что Google не использует Claude Code для внутренних, закрытых проектов; доступ к инструменту ограничен только открытыми задачами. Это означает, что результаты эксперимента не были основаны на доступе ИИ к корпоративным данным или коду Google.
Эволюция ИИ-кодирования
По словам Доган, прогресс инструментов генерации кода за последние годы впечатляет: если ещё в 2022 году ИИ мог завершить лишь отдельные строки, то к 2025-му модели научились создавать и перестраивать целые проекты. Такой рост возможностей открывает перед разработчиками новые горизонты, но одновременно требует осторожности и понимания ограничений.
Источник: The Decoder