Transcription
Честно говоря, это будет непростое видео. Не хочу вас пугать, но результаты говорят сами за себя. Последние 4 месяца я использовал нейросети везде: в обучении, на работе, для разработки своего SaaS проекта. Изучал новости, исследовал тенденции. И вот что я понял.
То, как мы раньше программировали и воспринимали эту профессию, уже неактуально. Стоит ли тебе вообще начинать изучать программирование в 2025 году? Ну, тут не так всё просто. И вот почему.
Буквально 3 года назад от тебя немного требовалось, чтобы найти работу. Нужно было написать хорошее резюме, сопроводительное письмо, склепать парочку таких презентабельных, чтобы не стыдно было показать пет-проектов. Тогда вакансий для джунов было больше, конкуренция была значительно ниже, и не требовалось так много знаний для того, чтобы, не знаю, попасть на желаемую позицию. HR активно реагировали на отклики, благодаря чему не так тяжело было стать заметным и попасть на собеседование.
Сейчас вакансий в IT стало меньше кратно. Количество откликов на эти же вакансии стало больше, также кратно. Все у нас теперь высококлассные специалисты с тремя годами опыта, хотя по факту где-то третий курс универа и 0 лет опыта коммерческой разработки. На собесах теперь требуют гораздо больше понимания предметной области и попасть на них вообще не просто. Очень жёсткая фильтрация.
На фоне всего этого у нас идут массовые сокращения. С помощью нейронок пытаются везде что-то автоматизировать. И теперь, чтобы выделяться и быть востребованным, нужно либо прокачивать в себе T-shaped профиль, если ты у нас специалист какой-то популярной нише, типа фронтэнда и бэкэнда, либо становиться узконаправленным спецом в чём-то таком, где не такая высокая конкуренция, типа разработка графики для движков. T-shaped профилем у нас называют глубокую экспертизу в каком-то ключевом стеке и широкую базу по смежным областям.
Давайте послушаем, какой план по внедрению AI на 2025 год у Марка Цукерберга. У него в компании AI будет заменять труд middle инженеров, не джунов там каких-то с годным опытом работы, которые толком, ну, никакой экспертизы особой не имеют, а разработчиков уже с опытом, с опытом немаленьким, 2-4 года примерно. Причём такая тенденция у нас не только где-то там в высокоразвитых странах. Буквально у нас Сбер недавно провёл сокращение 25% сотрудников, потому что AI справляется не хуже. Топ-менеджеры Сбербанка говорят, что это не сокращение, это оптимизация. То есть, если ваш труд может быть как-то автоматизирован и замещён, то, поверьте, он будет. Внутри компании даже есть такое правило, что программист должен генерировать с помощью нейросетей 30% своего кода, иначе он просто работает хуже остальных и потенциально попадает под сокращение.
По итогу нет смысла учить программирование так, как это было принято пару лет назад. Нужно кардинально менять подход. С каждым годом агентские системы и AI модели эволюционируют. Уже сейчас Claude и Cursor могут пилить достаточно комплексный функционал неплохом уровне и по достаточно абстрактному запросу. Вспомните, что было буквально пару лет назад, ещё до появления термина AI-кодер. Никто и подумать не мог, что с помощью нейронок можно будет что-то там создавать. Они как бы были, но работали очень плохо, особенно в контексте работы с кодом. Сейчас уже они почти самостоятельно могут реализовывать неплохие фичи. Представьте, насколько сильными такие инструменты могут быть в руках опытного специалиста, который понимает предметную область, может грамотно задавать промпты и валидировать результат, чтобы всё работало там быстро, шустро, без особых косяков.
Крупные компании это прекрасно понимают и создают свои внутренние инструменты, которые помогают более эффективно писать код и помогать разработчикам. В Сбере, например, активно используется их разработка Gigachat. У Амазона есть тоже своя агентская система Code Whisperer. Яндекс, я уверен, тоже не стоит на месте и везде, где это можно, внедряет свои AI-инструменты.
Послушав всё это, я понимаю, о чём ты думаешь, и слишком прогрессивен. Через пару лет меня 100% заменят. Стоит ли мне начинать учить программирование в 2025 году? И мой ответ абсолютно точно да, но есть несколько нюансов. Мир постоянно меняется. У нас начинают появляться новые инструменты. Одних людей заменяют, одни становятся невостребованными, а другие адаптируются и не просто выживают, а процветают. Это как раньше в далёкие-далёкие года, когда у нас настолько зарождался веб, у нас была профессия верстальщик. С ходом времени ниша развивалась, и верстальщиков себе объединили фронтендеры.
Сейчас я замечаю тенденцию, когда всё больше начинают цениться fullstack специалисты с уклоном в какую-то одну предметную область. Если ты бэкэндер, то классно, когда ты понимаешь ещё и как фронт-энд работает. Ты наоборот, если ты фронтендер, то круто, когда ты разбираешься все части приложения и немного понимаешь в бэкэнд разработке. Вероятно, наступит время, когда компании начнут нанимать себе единых веб-разработчиков, которые смогут пилить качественные решения под ключ. Но зачем компании платить 600 000 руб. образно 600 000, да, двум разработчикам, когда можно платить 300 000 одному дать ему в помощь AI-агента, чтобы он смог выполнять аналогичный объём работы.
Это абсолютно нормально, когда с появлением новой технологии, которая упрощает работу, у нас повышается планка требований к специалисту. 10 лет назад, когда у нас не было такого большого количества обучающих материалов, если ты просто хорошо разбирался в компьютерах и умел писать код, то уже мог довольно просто найти себе работу. Сейчас дети в 5-6 лет пишут приложение и понимают основу разработки. Этим навыком уже никого не удивишь. Нужно обрастать дополнительными скилами и уметь программировать с помощью AI.
У нас определение скиллового разработчика довольно кардинально сдвинулось. Сейчас скилловым считается не тот, кто глубоко разбирается в какой-то нише, не использует нейронки и пишет код медленно, а тот, кто пусть чуть менее, ну либо также хорошо разбирается в предметной области, но использует нейросети и при этом закрывает бизнес-задачи гораздо быстрее.
Так, как же учить программирование в 2025 году? Теперь, когда мы осознали важность нейросетей, я дам тебе пошаговый roadmap, благодаря которому ты поймёшь, как стать востребованным специалистом.
Сначала тебе нужно выучить основы. Выбери нишу, которая тебя интересует. Остановись на каком-то языке программирования и выучи основы. Не зацикливайся на постоянном потреблении контента. Начинай реализовывать проекты, постепенно наращивая их комплексность. Сначала попробуй написать калькулятор, потом какую-нибудь консольную игру, потом напиши там игру под веб либо под десктоп. На этом этапе вообще не используй нейронки, они тебе не нужны. Ты должен научиться гуглить, решать проблемы. Ты должен понять базовые концепции программирования и привить себе соответствующие разработчику скилы.
Когда база понятна, иди дальше, начни изучать более глубокие темы и сделай комплексный проект с множеством зависимостей: баз данных, со сложной архитектурой, с файловыми хранилищами, со всякими фреймворками и библиотеками. Сейчас тебе нужно стать скилловым в плане знаний и практического опыта. Занимайся всем этим не сам. Подключай AI, но не с целью за тебя писать код. Не используй всякие агентские системы типа Cursor и Claude. Ты совершишь очень большую ошибку, если сразу сходу начнёшь перекладывать на нейронки большую часть задач по исправлению ошибок в коде либо добавлению нововведений. Сейчас будет достаточно просто Deepseek либо ChatGPT. Ты должен научиться задавать правильные промпты, тем самым ускоряя процесс реализации проекта и своё обучение. Проси помочь его с построением высокоуровневой архитектуры своего приложения. Проси его указать тебе на инструменты, которые тебе следует использовать. Параллельно проси разъяснения непонятных тем, но обязательно перепроверяй ответы, чтобы не пойти ложного пути, потому что в начале ты можешь и не понять, что тебе посоветовали абсолютную фигню.
Промпт-инжиниринг — это безумно важный навык. Просто пойми, у тебя в доступности умнейшая сущность, которая может найти тебе за очень короткий промежуток времени самую нужную тебе информацию, исправить какой-нибудь баг тяжёлый в коде, проанализировать всю твою кодовую базу, предложить возможные оптимизации, которые ты можешь сам не заметить. Да, AIшка даже сможет реализовывать достаточно крупные фичи с минимальным количеством ошибок, если ты научишься правильно промптировать запросы. Если ты задаёшь неправильный промпт с маленьким количеством деталей, ну, невнятные, то получаешь такой же невнятный ответ, максимально некачественный. В то же время, если ты умеешь задавать запрос нейронке, то ты можешь получить вообще очень хорошо вылезанный результат. К сожалению, этот навык многие пока что недооценивают и многие этим навыком не обладают в должной мере.
Также ты должен учиться работать с токенами, грубо говоря. Ну вот так вот поверхностно, да, токены — это то, сколько энергии тратит нейронка на выдачу тебе ответа. Ты оплачиваешь подписку, заряжаешь нейронку энергии. С каждым твоим запросом она, ну, истощается, энергии всё меньше и меньше становится. И когда её совсем не станет, ты будешь сидеть и ждать, пока у тебя не наступит следующий следующая оплата в следующем месяце. Ты должен это иметь в виду.
Вот так вот плавно мы подходим к третьему пункту, который будет о том, что нужно использовать AI и агенты типа Cursor и Claude. На этом уровне ты должен уже очень хорошо разбираться в предметной области, где ты эксперт. Должен уметь строить архитектуры, гуглить, самостоятельно решать проблемы. В идеале у тебя уже должна быть работа. Как только ты дошёл до этого уровня, тебе нужно подключать AI-агенты. Агенты у нас работают с кодовой базой приложения. Они позволяют грамотно вносить правки, исправлять баги, опираясь на архитектуру приложения и его реализацию. С ними ты будешь выступать в роли такого оркестратора. Ты задаёшь задачу, планируешь решение и потом почищаешь результат, который тебе выдали. Если ты из этого никогда не использовал AI-агентов, то даже представить себе не можешь, насколько быстрее станешь закрывать задачи. Умение работать с агентскими системами тебе нужно не в момент, когда ты ещё учишься, а когда тебе нужно вносить куда-то уже профит. Либо ты работаешь на компании, тебе нужно быстро задачи закрывать, либо ты реализовываешь своё приложение и тебе нужно быстро выкатить MVP на рынок. Поэтому не упускай их из виду. У меня очень много друзей, знакомых, которые по старинке писали код сами и как только открыли для себя агентские системы, просто прозрели. Насколько теперь их процесс работы изменился? Насколько они стали эффективнее.
И последний, четвёртый этап — это принятие необходимости постоянного обучения. Мы живём во времени, когда у нас очень быстро появляются новые инструменты, автоматизируются новые процессы. Нужно как никогда быть бдительными, гибкими и уметь быстро обновлять свои знания. А для того, чтобы постоянно быть в курсе самых последних новостей и оставаться востребованным на рынке труда, подписывайся на мой TG-канал, в котором я рассказываю про свой путь в IT и делюсь огромным количеством обучающих материалов по карьере, заработку, использованию нейронок и разработке собственных IT-продуктов.
Это в целом всё, что я сегодня хотел вам рассказать. Если бы начинал вкатываться в IT сегодня в 2025 году, я бы это делал абсолютно иначе, с нейронками за плечами. В наше время комбинирование старых добрых основ с новыми инструментами делают высококлассных и востребованных специалистов, которых не сокращают при первой же возможности. Разработчики будущего — это не те, кто просто хорошо разбираются в синтаксисе какого-то языка, а те, кто постоянно внедряют AI в рабочие процессы, хорошо разбираются в систем-дизайне и отлично понимают свою предметную область. Так что учись с прицелом на будущее и будь впереди остальных. Увидимся совсем скоро. Пока. [музыка]