Программисты и Техножрецы: где заканчивается миф и начинается инженерия

На работе разгорелась жаркая дискуссия по поводу того, является ли сегодня программирование профессией, и кто такие вообще - программисты. Коллеги утверждали, что весь этот научный флёр вокруг программирования - полный бред. Не более, чем скилл, умение, ремесленный навык, но не реальная инженерная профессия. По их мнению, программирование не может сравниться с чем-то более реальным - работой архитектора, строителя, механика и.т.д. И от этих слов, мне… стало чертовски обидно.

https://habr.com/ru/articles/937608/

#программирование #warhammer_40k #инженерия #backend #фронтенд

Много кода, мало доверия: почему программисты все чаще используют ИИ, но реже ему доверяют

Искусственный интеллект довольно сильно изменил мир программирования, став привычным помощником для тысяч разработчиков. Инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor и Claude Code помогают писать код, искать решения и осваивать новые технологии. Но есть нюанс: доверие разработчиков к нейросетям падает. Опрос Stack Overflow , охвативший более 49 000 программистов из 177 стран, показывает, что сейчас лишь 29% верят в надежность ИИ, по сравнению с 40% годом ранее. Почему так? Давайте разбираться. Заодно оставляйте свои комментарии по теме — интересно, доверяете ли языковым моделям вы.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/938118/

#искусственный_интеллект #программирование #прогнозы_в_ит #машинное_обучение

[Перевод] Когда ИИ оказывает реальное влияние на продуктивность и когда он бесполезен. Наглядно

В статье анализируется феномен того, как ИИ повышает базовый уровень компетенций специалистов, не влияя на максимальные достижения экспертов. Рассматриваются последствия для конкурентной среды в разных IT-сферах и объясняется, почему восприятие влияния ИИ настолько субъективно.

https://habr.com/ru/articles/937878/

#искусственный_интеллект #обучение #кривая_навыков #развитие #программирование #творчество #автоматизация #технологии #персонализация #мастерство

[Перевод] Когда ИИ оказывает реальное влияние на продуктивность и когда он бесполезен. Наглядно

В статье анализируется феномен того, как ИИ повышает базовый уровень компетенций специалистов, не влияя на максимальные достижения экспертов. Рассматриваются последствия для конкурентной среды в разных IT-сферах и объясняется, почему восприятие влияния ИИ настолько субъективно.

https://habr.com/ru/articles/937876/

#искусственный_интеллект #обучение #кривая_навыков #развитие #программирование #творчество #автоматизация #технологии #персонализация #мастерство

[Перевод] Визуализатор сборок в режиме реального времени

Под катом – анимация, демонстрирующая сборку приложения для macOS в режиме реального времени: Я расскажу, как она получилась, но для начала обрисую контекст этого проекта. Компиляция конкретного софта может быть очень длительной просто потому, что в этой программе очень много кода — как, например, в проекте LLVM. Но бывает и так, что сборка идёт медленно по глупым и вполне устранимым причинам. Подозреваю, что большинство сборок просто тормозят из-за ерунды, но проверить это мне пока не удавалось. Поэтому я разработал кроссплатформенный инструмент для визуализации сборок (пока он существует в приватной бета-версии, ссылка в конце статьи). Он работает с любой системой сборки и с любым языком программирования (а не только C/C++/Rust).

https://habr.com/ru/articles/937972/

#clang #компиляторы #сборка #программирование #скрипты #непрерывная_интеграция

Программисты против вайбкодеров

Я заметил, что вокруг новых AI-инструментов для кодинга (типа Cursor AI, ChatGPT, Claude) идёт жаркая дискуссия. Классические программисты порой скептически смотрят на тех, кто активно пользуется генеративным ИИ вместо ручного кодирования. Некоторые считают таких «вайбкодеров» мешком софта без понимания: мол, они просто копипастят то, что выдаёт ИИ. Попробую разобраться в этом лично: ведь для многих из нас эти инструменты открывают новые возможности.

https://habr.com/ru/articles/937844/

#искусственный_интеллект #тестирование #разработка #cursor #vibecoding #программирование #вайбпрограммирование

[Перевод] Как правильно вызывать CUDA

Вероятно, вам уже попадались подобные руководства по CUDA: хрестоматийный пример «Hello World», в котором перемешан код для ЦП и графического процессора. Всё это сложено в один гетерогенный файл с исходниками на CUDA C++, а для запуска ядра применяется синтаксис NVCC с тройными угловыми скобками <<<>>> , который уже стал культовым:

https://habr.com/ru/articles/937826/

#cuda #c++ #программирование #gpu #api

[Перевод] Рынок найма глазами инженера

Политика найма в большинстве компаний оставляет желать лучшего. Они просто тратят своё и наше время (я как-то проходил собеседование из 9 этапов!). Они охотятся на передовых программистов и при этом даже не могут отличить реальных людей от LLM . Короче, в манибол они явно не играют . Для соискателей картина тоже выглядит тоскливо. Некоторые из лучших знакомых мне программистов (среди которых мейнтейнеры компилятора Rust) не могут найти работу, так как теряются под воздействием стрессовых факторов собеседования . Одному такому человеку, который уже более 4 лет работает с Haskell и более 2 лет — с Rust, рекрутёр прямо сказал, что он «не технарь». Плюсом ко всему компании могут неделями, а порой и месяцами мурыжить людей, не давая понять, приняли их на работу или нет. В этой статье я буду говорить о том, почему процесс найма столь сложен, в чём недостатки современных подходов, и как должен выглядеть его более эффективный механизм. Естественно, моя задача в том, чтобы моих друзей приняли на работу. Если же высказанные мной идеи у вас отзовутся, напишите мне .

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/936764/

#ruvds_перевод #карьера_в_it #hr #найм_в_it #кадры #собеседования #программирование #github #управление_персоналом

Топ AI-моделей для генерации кода: Claude, ChatGPT, Qwen — сравниваем гигантов

Когда машины пишут лучше нас — звучит как сюжет научной фантастики, но уже сегодня нейросети стали реальностью миллионов кодеров по всему миру. Сегодня мы не просто учим алгоритмы понимать код, а доверяем им писать его за нас. Всё чаще ИИ даёт советы, которые оказываются лучше, чем изначальная задумка. Claude , ChatGPT , Qwen — эти модели уже не просто угадывают следующее слово, а демонстрируют понимание логики, стиля и даже контекста проекта. Они объясняют свои решения, исправляют баги, пишут тесты и даже помогают новичкам (и не только) разобраться в чужом коде. Но кто из них действительно выигрывает в скорости, точности и глубине понимания? Кто понимает код от и до, а кто путается уже в середине? И главное — можно ли доверять коду, написанному нейросетью? Пора разобраться. Сравниваем трёх гигантов современного AI-программирования: Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI и Qwen от Alibaba Cloud — в реальных сценариях, которые знакомы каждому разработчику. Приятного прочтения!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/937314/

#искусственный_интеллект #программирование #bothub #нейросеть #chatgpt5 #qwen3coder #claude_sonnet_4

[Перевод] Собери Svelte 5 в своей голове

Даже если вы никогда не заглядывали «под капот» фреймворков, Svelte 5 — отличный повод это сделать. Вместо сухих теорий мы шаг за шагом разберём, как привычный HTML-подобный код Svelte превращается в быстрый JavaScript, способный работать без лишнего балласта. Автор статьи, Тан Ли Хау из сообщества Svelte, показывает этот процесс на простых примерах, так что вы сможете буквально «скомпилировать» Svelte у себя в голове и понять, что на самом деле делает ваш код.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/936988/

#svelte #реактивность #javascript #программирование #компиляция #фреймфорк #framework #react