ИИ для программирования дошёл до того, что один разработчик с кодинг-агентом за 20$ в месяц выдаёт за день объём кода и функционала, на который раньше уходила неделя, а то и месяц. Но есть ограничение: пока тестировщики не проверят написанное, код не выпустят в продакшен — то есть к живым пользователям. Поэтому узкое место в разработке переехало с программистов на тестирование: если раньше хватало половины тестировщика на одного программиста, то теперь нужно минимум два. Об этом написал автор igumnov на Хабре, статью прочитали 12 тысяч человек.
Что вообще произошло
Разберём на пальцах. Кодинг-агент — это программа на базе большой языковой модели (LLM), которой ты ставишь задачу словами, а она пишет за тебя код, правит файлы и оформляет результат. Раньше программист неделю собирал функцию, экран или целый кусок сервиса. Теперь он объясняет агенту задачу — и к вечеру у него готово то, на что уходил месяц. Подписка на такого помощника стоит около 20$ в месяц, то есть дешевле пары чашек кофе в неделю.
Но вот незадача. Код — это только половина дела. Пока его не проверит тестировщик, он не попадёт в продакшен — в рабочую версию, которой пользуются люди. И тут выясняется интересное: скорость выросла у программистов, а очередь на проверку осталась прежней. Автор статьи прямо называет тестировщиков новым узким горлышком всей разработки.
Дальше автор приводит расчёты. Только 20% программистов выдают 80% всего кода, а остальные 80% — всего 20%. При этом когда компания хочет сделать больше, она нанимает новых разработчиков: расходы растут в 2–3 раза, а объём выполненных работ — в лучшем случае на 50%. Автор предлагает другое: накинуть 20–100 баксов к зарплатам программистов и тестировщиков на ИИ и сократить хотя бы 30% программистов. Деньги ещё и останутся.
Что это даёт лично тебе
Тут легко решить, что история только про айтишников в больших компаниях. Ничего подобного — это про то, как ИИ и тестирование меняют работу и заработок обычных людей. Вот конкретные сценарии.
• Мама двоих детей, которая переучивается на тестировщика. Раньше ей нужно было вручную писать автотесты интерфейса — это долго, нудно и требует опыта. Теперь она просит кодинг-агента написать тесты, а он подглядывает в код проекта. Её задача — проверить логику, а не корпеть над каждой строчкой.
• Фрилансер-дизайнер. Берёт заказы не только на макеты, но и на сборку прототипа по ним. Раньше такие задачи отдавала разработчику и теряла часть денег, теперь закрывает сама с агентом под рукой.
• Тестировщик в продуктовой команде. Просит агента составить тикет по всем правилам, прикладывает скриншоты прямо в запрос — и они попадают в задачу. Час работы превращается в десять минут.
• Студент на курсе по ИИ для программирования на Python. Разбирает, как устроена чужая программа: агент объясняет код построчно, показывает, где ошибка. Учиться становится быстрее, чем читать форумы.
• Владелец небольшого онлайн-сервиса. Считает бюджет: вместо двух новых разработчиков добавляет команде 20–100$ на ИИ-подписки. Автоматизация разработки обходится дешевле найма.
• Человек, который думает про будущее профессии программиста. Спрос смещается: меньше нужны те, кто механически пишет код, больше — те, кто умеет ставить задачу, проверять результат и видеть картину целиком.
Как попробовать прямо сейчас
Тебе не нужна своя команда и бюджет отдела. Достаточно ноутбука и желания разобраться. Пошагово:
1. Выбери кодинг-агента по подписке. В источнике речь о помощниках за 20$ в месяц — это базовый уровень, с которого начинают и одиночки, и команды.
2. Дай агенту доступ к кодовой базе. Свежая версия проекта — обязательное условие: без неё он будет фантазировать, а не помогать.
3. Подключи тикет-систему через MCP. MCP — это способ связать агента с другими программами. Так тестировщик может попросить агента составить тикет и при этом свериться с кодом.
4. Опиши задачу словами и добавь скриншоты. Их можно приложить прямо в запрос — они попадут в тикет. Ничего вручную перепечатывать не надо.
5. Попроси написать автотесты интерфейса. Агент сделает черновик, а ты проверишь. Дальше он же поможет поддерживать тесты, когда продукт поменяется.
6. Проверь сам, прежде чем радоваться. Результат агента — это черновик, а не финальная версия. Читай, что он написал.
Что станет лучше и где подвох
Плюсы очевидны. Скорость генерации кода выросла в разы, подписка стоит около 20$ в месяц, а рутина вроде оформления тикетов и автотестов перекладывается на агента.
А теперь честно про минусы. В одной крупной продуктовой компании с онлайн-сервисом пошли дальше и убрали тестировщиков совсем: мол, кто делает задачу, тот сам её и проверяет. Автор называет такой подход категорически неверным — задача программиста доказать, что всё работает, а задача тестировщика доказать, что не работает. В итоге качество того, что идёт в продакшен, упало, и там, похоже, просто ждут крупного инцидента, чтобы вернуть людей обратно.
Ещё один подвох: самому тестировщику тяжело и долго писать автотесты и поддерживать их, потому что продукт постоянно меняется. ИИ это ускоряет, но не отменяет. И найти результативных программистов по-прежнему сложно — берут, что есть, лишь бы закрыть дыру. Так что ИИ ускоряет работу, но не заменяет проверку и понимание.
Что делать уже сегодня
Главный вывод простой: код ускорился, а проверка — нет. Кто первым научится использовать ИИ и в написании кода, и в тестировании, тот и окажется в выигрыше — с обеих сторон процесса.
Одно действие на сегодня: открой свой последний проект или учебную задачу и попроси кодинг-агента составить по ней тикет с описанием и скриншотом. Посмотри, сколько времени ты сэкономил. А если хочешь обсудить, как это применить именно к твоей работе, — заходи в комментарии в @aigoby.
🎁 Бонус: готовый промпт для кодинг-агента. Скопируй и подставь свои данные.
```
Ты — ассистент тестировщика. У тебя есть доступ к актуальной кодовой базе проекта.
Задача: составить тикет по нашей задаче.
1. Прочитай описание фичи: [вставь описание].
2. Сверься с кодом проекта и уточни, какие экраны и элементы затронуты.
3. Составь тикет по шаблону: заголовок, шаги воспроизведения, ожидаемый результат,
фактический результат, приоритет.
4. Учти приложенный скриншот: [прикрепи скриншот] — опиши, что на нём не так.
5. Отдельным блоком предложи 3 автотеста пользовательского интерфейса
для этой фичи с краткими комментариями, что именно они проверяют.
6. В конце перечисли, что в этой задаче стоит проверить руками, а не автотестами.
```
Комментарии 0