Как выжить в эпоху ИИ-ассистентов: что действительно важно знать junior-программисту в 2025

Сейчас в твиттере, на хабре и в чатах junior-программистов звучит тревожный вопрос:

«Зачем учить алгоритмы, если GitHub Copilot напишет всё за 5 секунд?»

На первый взгляд — логично. ИИ-ассистенты действительно генерируют код быстрее человека:

• ChatGPT создаст CRUD-приложение за 10 минут,
• Claude спроектирует базу данных по описанию,
• ИИ-агенты встроенные в Cursor автоматизируют рутину.

Но есть проблема.
Дайте ИИ-чату неполные требования — и он напишет код, который:

• Сломается при масштабировании,
• Будет полон уязвимостей (SQL-инъекции, XSS),
• Не пройдет код-ревью senior’а.

Пример из жизни:
Попросите у вашей предпочитаемой LLM-модели написать “безопасный API для платежей”. С большой вероятностью ИИ сгенерирут код без:

• Валидации входных данных,
• Ограничения частоты запросов (rate-limiting),
• Шифрования токенов,
• Защиты от SQL-инъекций. Итог: API, который можно взломать так же быстро как его сгенерировли.

Главный вывод: ИИ — не замена, а множитель человека

ИИ — это как автокомплит на стероидах.
Он ускоряет выполнение задач, но не заменяет мышление.

На практике я вижу примерно такой эффект от применения языковых моделей:

Почему?

• ИИ не задает уточняющих вопросов («А что, если пользователь введет отрицательную сумму?»),
• Не продумывает сценарии отказа («Что будет, если база данных упадет?»),
• Не учитывает команду («Как этот код повлияет на других разработчиков?»).
• Не учитывает особенностей системы («А точно ли стоит получать данные из системы X, если первоисточник это Y?»).
• Не учитывает как система будет эскплуатироваться в проде («Какие метрики и алёрты помогут мне следить за штатной работой системы?»).

Что учить в 2025: фундамент важнее, чем когда-либо

1. Hard skills: перестаньте гуглить «как написать for loop»

ИИ уже делает рутину. Ваша задача — думать на уровне паттернов и архитектур:

• Паттерны проектирования
  — Пример: Почему для платежной системы нужен паттерн Состояние (State), а не куча if-else?
  — ИИ напишет код, но не объяснит, как избежать «спагетти» при добавлении новых типов платежей.
• SOLID и чистая архитектура
  — Пример: Как разделить код на слои, чтобы ИИ-агент мог безопасно генерировать только бизнес-логику, не трогая инфраструктуру?
  — Без этого ИИ создаст монолит, который невозможно тестировать.
• Теория баз данных
  — Пример: ИИ предложит запрос SELECT * FROM users, но не скажет, что индекс по created_at ускорит фильтрацию на 100×.
  Действуйте:
• Решайте выдуманные задачи или задачи на LeetCode не ради собеседований, а ради мышления («Как оптимизировать этот алгоритм для 1 млн структур входящих данных?»).
• Разбирайте open-source проекты (например, Kubernetes) — смотрите, как устроены модули.

2. Soft skills: то, что ИИ никогда не заменит

a) Умение задавать правильные вопросы

ИИ работает на ваших требованиях. Если вы скажете:

«Сделай форму регистрации»,
он создаст поля email и password.
Но senior спросит:

• Нужна ли двухфакторная аутентификация?
• Как обрабатывать ошибки ввода?
• Какие ограничения на пароль?
• Нужна клиентская авторизация или внутренняя корпоративная? Как тренировать:
• Перед тем как писать код, составьте чек-лист из 5 «неудобных» вопросов («Что, если…?»).
• Участвуйте в планировании спринтов — учитесь думать как владелец продукта.

b) Код-ревью с фокусом на долгосрочность

ИИ не проверит:

• Соответствие кода архитектуре,
• Читаемость для новичков в команде,
• Возможность распараллеливания задач,
• Паттерны и подходы в команде.

Пример:
Вы видите, что ИИ сгенерировал:

func ProcessData(data []byte) error {
    // 200 строк без комментариев
}

Ваш комментарий в ревью:

«Разбей на функции с префиксом validate, transform, save. Иначе через месяц никто не поймет, где менять логику».

Действуйте:

• Пишите качественные комментарии в ревью не «исправь отступы», а «как это повлияет на поддержку через год?».
• Используйте шаблоны ревью (например, Google Code Review Guidelines).

c) Планирование и работа в команде

ИИ не учтет:

• Время на тестирование,
• Зависимости от других команд,
• Риски из-за неполных требований.

Как компенсировать:

• Оценивайте задачи методом Planning Poker (даже если работаете один).
• Всегда добавляйте 20% времени на «то, о чем мы пока не знаем».

Как использовать ИИ правильно: 4 правила для junior

Правило 1. ИИ — ваш младший напарник, а не старший

• Делайте так:
  — Генерируйте через ИИ заготовку кода,
  — Переписывайте её, добавляя проверки, комментарии, обработку ошибок.
• Пример:

  # ИИ сгенерировал
  def calculate_discount(price, discount):
      return price * (1 - discount)
  
  # Ваша версия
  def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:
      """
      Применяет скидку к цене с валидацией
      :raises ValueError: если скидка > 100% или отрицательная
      """
      if discount < 0 or discount > 1:
          raise ValueError("Discount must be between 0 and 1")
      return round(price * (1 - discount), 2)
  

Правило 2. Никогда не копируйте код без понимания

• Запустите ИИ в режиме обучения:
  — «Объясни, как работает этот алгоритм сортировки»,
  — «Почему здесь используется mutex?».
• Если не понимаете — перепишите с нуля.

Правило 3. Используйте ИИ для рутины, а не для мышления

• Пусть делает:
  — Шаблоны тестов (pytest),
  — Документацию к API,
  — Настройку CI/CD.
• Не пусть делает:
  — Проектирование архитектуры,
  — Выбор между RabbitMQ и Kafka,
  — Анализ требований.

Правило 4. Тестируйте ИИ-код жестче обычного

• Добавьте в чек-лист:
  — Проверка на SQL-инъекции (если есть работа с БД),
  — Тесты на edge cases (отрицательные числа, пустые строки),
  — Анализ через SonarQube/Semgrep.

🚀 Что делать уже сегодня: план на 30 дней

💡 Итог: ИИ не убьет программистов. Он убьет тех, кто перестанет учиться

• Junior, который учит основы, станет сильнее с ИИ в руках.
• Junior, который заменит обучение на Copilot, превратится в «код-мусорщика» с нулевой ценностью.

Фундаментальные знания — ваш щит от устаревания.
ИИ ускорит ваш код, но только вы сможете:

• Спроектировать систему на 10 лет вперед,
• Объяснить заказчику, почему «просто добавить функцию» разрушит архитектуру,
• Собрать команду, которая будет расти вместе с технологиями.

P.S. Начните сегодня:

1. Откройте LeetCode и решите задачу без ИИ,
2. Затем попросите ChatGPT сделать то же самое,
3. Сравните подходы.
   Это 20 минут, которые покажут, насколько вы сильнее «автокомплита».

А вы уже используете ИИ в работе? Делитесь опытом в комментариях — обсудим, как не попасть в ловушку «кажущейся эффективности». 🚀