Половину работы, ради которой я стала программистом, теперь делает агент. Что дальше?

Это не анонс и не «посмотрите мой проект». Это честный вопрос к залу от такого же программиста, как вы, — и я правда хочу, чтобы вы со мной поспорили.

Мы — люди, которые всю жизнь учатся. Новая библиотека, новый фреймворк, архитектура под нагрузку, чужой легаси — это фон профессии, и он никогда не был проблемой. Мы к этому привыкли, многие из-за этого в профессию и пришли.

Но нынешний сдвиг ощущается иначе. Раньше я училась новому инструменту, чтобы делать ту же работу лучше. Я училась писать более понятный и красивый код, чтобы другой программист мог его легко понять и изменить через год. Теперь значительная часть самой работы — та, ради которой я когда-то стала программистом и которая была удовольствием, — переезжает под ответственность LLM. Да, мы всё ещё читаем код, проверяем результат, держим архитектуру в голове, остаёмся инженерами. Но давайте честно: профессия изменилась, а не просто обзавелась ещё одним инструментом.

Аналогия, которая меня не отпускает

Скоро мы — как те, кто писал на ассемблере: искусство осталось, а спрос — нет. Когда-то умение выжать из железа каждый такт было ценностью и искусством. А потом оказалось, что скорости кода на высокоуровневом языке почти всегда достаточно — и бороться за такты стало незачем для 99% задач. Ассемблер никуда не делся, но рынок таких специалистов схлопнулся до узкой ниши.

Сейчас похожее происходит с «ручным» программированием в мелких и средних проектах. Для большинства из них вайб-кодера уже достаточно, и он делает в 3–5 раз больше, чем обычный программист делал раньше.

Куда это ведёт по деньгам — понятно и без меня: если тот же объём закрывают втрое меньше людей, спрос на какое-то время проседает. Да, никого не увольняют разом, есть инерция и новые задачи, которые всё равно тянут живые инженеры. Но направление понятно, и спорить я хочу не про это — для меня это просто повод меняться, а не тема статьи.

Что я предлагаю самой себе

Мы знаем очень много. Мы умеем учиться каждый день — это наша суперсила, а не слабость. С AI мы можем стать не хуже, а сильнее: не конкурировать с джуном-вайбкодером на его поле, а стать создателями продуктов, которые раньше даже не пытались вообразить, потому что в одиночку это было слишком дорого по времени.

Но чтобы так, нужно больше знаний. Не абстрактного «AI меняет всё», а конкретного: как другие реально используют агентов в работе, и как это применить к моему конкретному проекту.

И вот тут я упираюсь в стену, про которую и хочу поговорить.

Где вы этому учитесь? Я серьёзно спрашиваю

Я читаю несколько телеграм-каналов про то, что люди делают с агентами. А вы? Твиттер? Какие-то специальные сайты? Напишите в комментариях — мне правда нужно.

Потому что то, что есть сейчас, меня утомляет. Я собираю абстрактные ссылки на github-скиллы, про которые знаю только, что «этот помогает с тестированием API». А как именно? Не знаю — агент разберётся. Покрою ли я все случаи, которые автор в него заложил? Скорее нет: я применю скилл ровно настолько хорошо, насколько знаю, что у него просить. Пример без применения к моему коду — это лотерейный билет, а не знание.

Покажу на живом примере, что я имею в виду. Предположим, я хочу протестировать своё API. Агент написал мне тесты, вроде всё ок, API работает, пользователи что-то начали делать в приложении. Но дальше начинается самое интересное — то, чему не учат на курсах «вкатись в IT»: как тестировать безопасность, что конкретно проверять, кроме happy-path? «Инъекции» звучит как самое популярное. Ок. А дальше? А как именно? И вот тут два пути. Либо просить агента провести мне мини-курс по QA и надеяться, что я хорошо училась, всё поняла и что-то сделаю по итогам. Либо (проще) просить агента найти скилл и сделать остальное. Сам поиск уже квест. Но допустим, нашла я репозиторий со скиллом тестирования. Пробуем применить. Находим уязвимости. Исправляем.

Как это выглядело у меня. Скилл называется paranoid-qa — открытый, для Claude Code. Его принцип мне сразу понравился: «доказательство или не считается». Агент имеет право поставить «прошло/не прошло» только если реально увидел ответ, а не «по логике должно работать». Внутри — бэкенд-чеклист: коды ответов, авторизация, инъекции, права доступа.

Сначала прогнала базовое, без авторизации: что отдаёт 401, ловятся ли кривые запросы как 400 (а не 500), доходит ли инъекция хоть куда-то. Чисто.

А потом — то, ради чего всё и затевалось и что я сама руками системно не проверила бы: два аккаунта. Аккаунт A создаёт приватную задачу. Аккаунт B, посторонний, пытается её открыть, отредактировать, удалить, прокомментировать, лайкнуть, отметить просмотр. Почти всё вернуло честный 403 — кроме двух ручек: «лайк» и «просмотр» отдали 200 и реально изменили чужую приватную задачу. То есть посторонний не может её увидеть, но может потрогать: накрутить счётчики тому, что ему даже не показывают.

Причина вскрылась в коде за минуту: обработчик лайка не проверял приватность задачи, хотя соседний обработчик комментариев — проверял. Один пропущенный guard на двух эндпоинтах из двадцати. Починка — тот же чек плюс регрессионные тесты.

И вот что тут важно. Я не проходила курс по security-QA и заранее не знала, что именно проверять. Знание пришло не из статьи, а из применения чужого скилла к моему коду — и дало конкретный результат: реальную дыру, которую я сама же и выкатила в прод. Покрыла ли я всё, что автор в скилл заложил? Наверняка нет — ровно настолько, насколько знала, что просить.

И обратная сторона той же стены. Допустим, я сделала действительно полезный скилл или приём. Где его показать? Написать статью на Хабр — ок, если это тянет на статью. А если это маленькое улучшение, которое экономит мне 10 минут в день на заказе продуктов из супермаркета? Оно никуда не помещается: для статьи мелко, для твиттера без аудитории — в пустоту, в README чужого репозитория — незаметно.

Моя попытка — и, может быть, я не права

Я делаю worklore: место, где такой опыт записывается коротко, честно и, главное, воспроизводимо — так, чтобы агент другого человека мог просто взять историю и применить к его проекту, а не «прочитать и переложить руками». С провалами наравне с успехами.

Но я вполне допускаю, что ошибаюсь. Может, задача уже решена, и я просто не вижу чем. Может, это интересно только фрилансерам в поиске работы, а не тем, у кого и так есть чем заняться. Может, сам формат «воспроизводимой истории» — красивая идея, которая на практике никому не упёрлась.

Кто знает. Я люблю Хабр за комментарии и за мнения без цензуры вежливости.

Вопросы, ради которых всё это писалось

• Вы ощущаете этот сдвиг профессии так же, или я драматизирую?

• Права ли гипотеза про временное проседание спроса — или рынок уже показывает обратное и нужно просто добавить в название своей профессии слово AI (много таких видела на линкедине в поиске работы)?

• Где вы учитесь новым способам работы с AI? Каналы, люди, сайты — назовите конкретику.

• Как вы показываете свои находки, если они слишком мелкие для статьи?

• Нужен ли вообще формат «воспроизводимых историй», или это решается иначе?

Разнесите. Даже «всё не так, потому что…» — самый ценный для меня ответ, если скажете, почему.