Soʻnggi ikki yil ichida dasturiy taʼminot ishlab chiquvchilari AI kodlash vositalarining rivojlanishiga guvoh boʻlishdi. Bu vositalar oddiy avtomatik toʻldirish funksiyasidan, baʼzi hollarda, matnli soʻrov asosida butun ilovalarni yaratish qobiliyatiga ega boʻlgan murakkab tizimlarga aylandi. Bugungi kunda Anthropic kompaniyasining Claude Code va OpenAI'ning Codex kabi vositalari dasturiy taʼminot loyihalari ustida soatlab ishlashi, kod yozishi, testlarni oʻtkazishi va inson nazorati ostida xatolarni tuzatishi mumkin. OpenAI taʼkidlashicha, kompaniya hozirda Codexni ishlab chiqishda Codexning oʻzidan foydalanmoqda va yaqinda ushbu vositaning ichki tuzilishi haqida texnik maʼlumotlarni eʼlon qildi. Bu holat koʻpchilikni bir savol ustida oʻylantirib qoʻydi: bu shunchaki AI industriyasining navbatdagi shov-shuvimi, yoki bu safar vaziyat haqiqatan ham boshqachami?

Ushbu savolga javob topish maqsadida, Ars Technica jurnali bir nechta professional dasturchilar bilan Bluesky platformasida bogʻlanib, ularning ushbu vositalarga boʻlgan amaliy munosabatini soʻradi. Olingan javoblar shuni koʻrsatdiki, dasturchilar hamjamiyati texnologiyaning samaradorligiga asosan qoʻshiladi, ammo buning umumiy foydali tomoni borasida fikrlar ikkiga boʻlingan. Bu kichik tanlama oʻz xohishi bilan ishtirok etgan mutaxassislardan iborat boʻlsa-da, ularning nuqtai nazarlari ushbu sohada ishlayotgan professionallar uchun juda foydali maʼlumotdir.

Savdo nuqtalari tizimlari ustida ishlovchi dasturchi Devid Xagerti Ars Technica'ga marketing shov-shuvlariga shubha bilan qarashini ochiq aytdi. "Barcha AI kompaniyalari imkoniyatlarni juda oshirib yuborishmoqda," dedi u. "Nima demoqchi ekanligimni notoʻgʻri tushunmang – LLM'lar inqilobiy va ulkan taʼsir koʻrsatadi, ammo ulardan keyingi buyuk Amerika romanini yozishini kutmang. Ular shunday ishlamaydi."

Avval Linux kerneliga katta hissa qoʻshgan dasturiy taʼminot muhandisi Roland Drayer ham Ars Technica'ga shov-shuv mavjudligini tan oldi, ammo AI sohasidagi taraqqiyotni yaqindan kuzatib kelayotganini bildirdi. "Bu ishonchsiz shov-shuvga oʻxshaydi, ammo zamonaviy agentlar hozirda hayratlanarli darajada yaxshi ishlamoqda," dedi u. Drayer oxirgi olti oy ichida, ayniqsa Anthropic Claude Opus 4.5 ni chiqarganidan soʻng "katta oʻzgarish" roʻy berganini taʼrifladi. Agar u ilgari AI'dan faqat avtomatik toʻldirish va vaqti-vaqti bilan savollar berish uchun foydalangan boʻlsa, endi agentga "bu test ishlamayapti, uni tuzat va men uchun toʻgʻrila" deb aytishi bilan ish bitishini kutadi. U murakkab vazifalar, masalan, Terraform joylashtirish konfiguratsiyasiga ega Rust backend xizmati va Svelte frontendini yaratishda 10 barobar tezlik oʻsishini taxmin qildi.

Hozirda dasturchilarning ongida katta savol – "sintaktik dasturlash", yaʼni oʻrnatilgan dasturlash tilining sintaksisida kodni qoʻlda yozish (AI agenti bilan ingliz tilida suhbatlashishdan farqli oʻlaroq) yaqin kelajakda AI kodlash agentlari sintaksisni ular uchun boshqarishi sababli yoʻq boʻlib ketadimi? Drayer koʻplab vazifalar uchun sintaktik dasturlash asosan tugaganiga ishonadi. "Men hali ham kodni oʻqishim va koʻrib chiqishim kerak," dedi u, "ammo men yozayotgan narsalarning juda oz qismi haqiqiy Rust yoki qaysi tilda ishlayotgan boʻlsam, oʻsha tilga tegishli."

Dasturchilar qoʻlda sintaktik kodlashga qaytadimi degan savolga, ijtimoiy tarmoqlarda AI haqida faol yozuvlar qoldiruvchi va avtonom agentlar yaratuvchisi Tim Kellogg aniq javob berdi: "Bu tugadi. AI kodlash vositalari yuza darajadagi tafsilotlarni osongina hal qiladi." Tan olish kerakki, Kellogg agentli AI'ni toʻliq qabul qilgan dasturchilarni ifodalaydi va endi oʻz kunlarini kod terish oʻrniga AI modellarini boshqarish bilan oʻtkazadi. Uning aytishicha, u endi "qoʻlda yaratishga ketadigan vaqtdan kamroq vaqt ichida loyihani yaratib, keyin uni 3 marta qayta qura oladi" va natijada toza arxitekturaga ega boʻladi.

Nima uchunligini kompaniya aloqa siyosatlari tufayli ochiqlashni istamagan narxlarni boshqarish boʻyicha SaaS kompaniyasining dasturiy arxitektori Ars'ga AI vositalari uning 30 yillik anʼanaviy kodlashdan soʻng ishini oʻzgartirganini aytdi. "Ishda taxminan 2 hafta ichida bir funksiyani yetkazib bera oldim, bu anʼanaviy usulda bir yilga choʻzilishi mumkin edi," dedi u. Va yon loyihalar uchun u endi "prototipni bir soat ichida yaratib, uni davom ettirishga arziydimi yoki yoʻqmi bilib olishi mumkin" dedi.

Drayerning aytishicha, kamaytirilgan harakat uni yillar davomida kechiktirgan loyihalarni amalga oshirishga undagan: "'Kameraning SD kartasidan fotosuratlarni koʻchirish uchun oʻsha gʻalati shell skriptini qayta yozish' degan vazifa yillar davomida mening vazifalar roʻyxatimda turardi." Kodlash agentlari nihoyat kirish toʻsigʻini, goʻyo, shunchalik pastga tushirdiki, u bir necha soatini Rust'da yozilgan, matnli foydalanuvchi interfeysiga ega, birlik testlari bilan toʻliq paketni yaratishga sarfladi. "Bunda chuqur maʼno yoʻq, ammo men bu kodni qoʻlda yozishga hech qachon kuch topmagan boʻlardim," dedi u Ars'ga.

"Vibe coding" va texnik qarz haqida

Hammada Drayer kabi ishtiyoq mavjud emas. AI kodlash agentlari tomonidan yaratilishi mumkin boʻlgan "texnik qarz" (yaʼni, dasturlash jarayonining boshida yomon dizayn qarorlari qabul qilinishi va vaqt oʻtishi bilan kattaroq muammolarga aylanishi) haqidagi xavotirlar 2025 yil boshida " vibe coding" atrofidagi dastlabki munozaralar paydo boʻlishi bilan boshlangan edi. OpenAI'ning sobiq tadqiqotchisi Andrej Karpathy ushbu atamani AI bilan suhbatlashish orqali dasturlashni, natijaviy kodni toʻliq tushunmasdan turib dasturlashni tasvirlash uchun ishlatgan, koʻpchilik buni AI kodlash agentlarining aniq xavfi deb biladi.

Microsoft kompaniyasida 2006 yildan beri ishlayotgan katta dasturiy taʼminot ishlab chiqish muhandisi Darren Mart ham Ars'ga shunga oʻxshash xavotirlarini bildirdi. Mart, Microsoft nomidan emas, balki shaxsiy fikrlarini aytayotganini taʼkidlab, yaqinda Claude'dan terminalda Azure Functions bilan integratsiyalashgan Next.js ilovasini yaratishda foydalangan. AI modeli "mening spetsifikatsiyamga koʻra taxminan 95% ini muvaffaqiyatli yaratdi," dedi u. Shunga qaramay, u ehtiyotkor boʻlib qolmoqda. "Men ulardan faqat oʻzim toʻliq tushunadigan vazifalarni bajarish uchun foydalanishim mumkin," dedi Mart, "aks holda men xavfli yoʻlga kirib, oʻzimni (va/yoki jamoamni) kelajakda bir togʻ qarzga botirib qoʻyganimni bilmayman."

Oʻz ishining nozik tabiati tufayli ismini oshkor etishni istamagan koʻchmas mulk analitikasi sohasidagi maʼlumotlar olimi ham shunga oʻxshash sabablarga koʻra AI'ni juda qattiq nazorat ostida ushlab turishini aytdi. U GitHub Copilot'dan satrma-satr toʻldirishlar uchun foydalanadi, buni taxminan 75 foiz hollarda foydali deb biladi, ammo agentlik xususiyatlarini tor foydalanish holatlari bilan cheklaydi: eski kod uchun tilni konvertatsiya qilish, faqat oʻqish uchun aniq koʻrsatmalar bilan xatolarni tuzatish va toʻgʻridan-toʻgʻri tahrirlash taqiqlangan standartlashtirish vazifalari. "Maʼlumotlarga asoslangan boʻlganim sababli, maʼlumotlarning notoʻgʻri manipulyatsiyasiga nisbatan juda xavf-xatarliroqman," dedi u, "va keyingi hamda joriy qator toʻldirishlari LLM'larga erkinroq harakat qilishga ruxsat berish uchun juda tez-tez notoʻgʻri boʻladi."

Erkin harakat haqida gapiradigan boʻlsak, har kuni Cursor'dan foydalanadigan Nike backend muhandisi Brayan Vestbi Ars'ga ushbu vositalarni "50/50 yaxshi/yomon" deb bilishini aytdi. Uning soʻzlariga koʻra, ular aniq belgilangan muammolar boʻyicha vaqtni tejaydi, ammo "agar men unga juda koʻp joy bersam, gallyutsinatsiyalar hali ham juda koʻp uchraydi."

Eski kodni "qutqaruvchi" va korporativ AI boʻshligʻi

Eski tizimlar bilan ishlaydigan dasturchilar uchun AI vositalari tarjimon va arxeolog vazifasini oʻtamoqda. First American Financial kompaniyasining staff muhandisi Neyt Xashem Ars Technica'ga oʻz kunlarini eski kod bazalarini yangilash bilan oʻtkazishini aytdi, bu yerda "asl ishlab chiquvchilar yoʻq va hujjatlar kod nima uchun shunday yozilganligi haqida koʻpincha noaniq boʻladi." Bu juda muhim, chunki ilgari "buni yaxshilashga imkoniyat yoʻq edi," dedi Xashem. "Kompaniya sizga hamma narsa qanday ishlashini tushunish uchun 2-4 hafta bermasdi."

Yuqori bosimli, nisbatan kam resursli muhitda AI ishni "ancha yoqimli" qilganini aytdi, chunki u eskirgan kodni qayerdan va qanday oʻchirishni aniqlash, xatolarni tashxislash va oxir-oqibat kod bazasini modernizatsiya qilish jarayonini tezlashtiradi.

Xashem, shuningdek, AI'ning yirik korporatsiyalar ichidagi qabul qilinishi ijtimoiy tarmoqlardagidan nima uchun farq qilishi haqida oʻz nazariyasini taklif qildi. Rahbarlar oʻz kompaniyalarini "AI yoʻnalishli" boʻlishini talab qilishadi, dedi u, ammo xususiy maʼlumotlar bilan AI vositalarini joylashtirishning logistikasi oylar davom etadigan huquqiy tekshiruvlarni talab qilishi mumkin. Shu bilan birga, Microsoft va Google kabi kompaniyalar Gmail va Excel kabi mahsulotlarga qoʻshadigan AI funksiyalari (ishchilarning koʻpiga yetib boradigan vositalar) cheklanganroq AI modellarida ishlaydi. "Oʻrta darajadagi oq yoqali xodim rahbariyat tomonidan AI'dan foydalanishga buyurilmoqda," dedi Xashem, "ammo yaxshi vositalar yuqori narx va huquqiy kelishuvlarni talab qilgani uchun yomon AI vositalari berilmoqda."

Boshqaruv haqida gapiradigan boʻlsak, ushbu yangi AI kodlash vositalari dasturiy taʼminotni ishlab chiqishdagi ish oʻrinlari uchun nimani anglatishi haqidagi savolga turli javoblar keldi. Bu kimningdir ishiga tahdid soladimi? Agentli kodlashni ishtiyoq bilan qabul qilgan Kellogg keskin javob berdi: "Ha, juda katta darajada. Bugun bu kod yozish harakati, keyin arxitektura boʻladi, keyin mahsulot menejmenti darajalari boʻladi. Yuqori darajada ishlay oladigan darajaga moslasha olmaganlar oʻz ishlarini saqlab qola olmaydilar."

Drayer, oʻzining lavozimida oʻzini xavfsiz his qilsa-da, yangi kelayotganlar uchun yoʻl haqida xavotir bildirdi. "Yosh dasturchilar menga oʻxshab tizimning kichik qismlarini amalga oshirishga majburlanmaydigan paytda ularga kerakli tajriba va mulohazalarni berish uchun taʼlim va oʻqitishga oʻzgarishlar kiritish kerak boʻladi," dedi u.

Xagerti buni iqtisodiy nuqtai nazardan tushuntirdi: "Yosh mutaxassislar uchun ish oʻrinlarini topish qiyinlashadi, chunki men Sonnet 4.5 kabi modeldan foydalanib, minimal ish haqidan kamroqqa oʻrta sifatli kod olishim mumkin."

Microsoft muhandisi Mart buni shaxsiyroq qilib aytdi. Dasturiy taʼminotni ishlab chiqish roli "birdaniga yaratish/qurishdan nazorat qilishga oʻzgarmoqda," dedi u, "va baʼzilar bu oʻzgarishni qabul qilsa, baʼzilar albatta yoʻq. Men ikkinchi toifaga kiraman."

Ushbu macro darajadagi noaniqliklarga qaramay, baʼzi odamlar kattaroq oqibatlarga qaramay, shaxsiy sabablarga koʻra vositalardan juda mamnun. "Men AI kodlash vositalaridan foydalanishni juda yaxshi koʻraman," dedi Ars'ga narxlarni boshqarish boʻyicha SaaS kompaniyasining anonim dasturiy arxitektori. "Men butun kattalar hayotim davomida (taxminan 30 yil) anʼanaviy kodlash bilan shugʻullandim va hozir anʼanaviy kodlashdan koʻra ancha koʻproq zavqlanaman."