За последние два года большие языковые модели (LLM) вроде GPT-5, Claude и Code Llama перестали быть просто инструментами автодополнения кода и превратились в полноценных участников процесса разработки. Если раньше программисту требовалось много времени на проектирование архитектуры, написание boilerplate-кода и документации, то сегодня ИИ способен взять на себя значительную часть этих задач.

1. Автодополнение кода стало умнее Классические IDE-плагины вроде IntelliSense или TabNine уже умели предлагать варианты кода, но LLM-модели пошли дальше — они анализируют контекст целого проекта, учитывают ваши предыдущие решения и даже предлагают оптимизации, которых вы сами могли не заметить. Например, при написании API-эндпоинта ИИ может не только сгенерировать обработчик, но и предложить юнит-тесты, миграции базы данных и рекомендации по безопасности.

2. Архитектура по запросу Сегодня можно описать задачу в пару абзацев — и получить схему архитектуры: микросервисы, взаимодействие между ними, очереди сообщений, схемы БД. Это не значит, что архитекторы больше не нужны, но теперь они могут тратить время не на рутинную прорисовку схем, а на проверку и улучшение предложенного решения.

3. Отладка и ревью кода с ИИ ИИ может выступать как “вторые глаза” для вашего кода: находить баги, указывать на потенциальные утечки памяти, предлагать более читаемые конструкции. Причём он не просто выдает список замечаний, а сопровождает их объяснениями, ссылками на официальную документацию и примерами исправлений.

4. Автоматизация документации Раньше документация была “зоной боли” для разработчиков — мало кто любит её писать. LLM может автоматически генерировать README, API-спеки, комментарии к коду и даже примеры использования, синхронизируя их с текущим состоянием проекта.

5. Программист как архитектор идей Главное изменение — роль разработчика смещается с “писателя кода” на “куратора решений”. Теперь задача программиста — правильно описать требования, задать ограничения и проверить результат, а не руками прописывать каждую строку.

LLM-модели не заберут работу у программистов, но заберут рутину. Освоив работу с ИИ, можно ускорить разработку в 2–3 раза и сосредоточиться на творческих и стратегических задачах. Те, кто научатся эффективно “разговаривать” с моделями, будут в выигрыше.