AI и Cognitive load в разработке

AI снижает порог входа в разработку, но не отменяет нужду в системном мышлении. Сложные системы требуют человека, который понимает целое — а не сборку из AI-кусочков.

Суть

AI хорош на «уровне строки» и «уровне функции». Он плохо держит контекст уровня модуля и архитектуры. Cognitive load переносится с написания кода на проверку и интеграцию AI-генераций.

Сдвиг когнитивной нагрузки

  • Раньше: вспоминал API, писал boilerplate, искал примеры
  • Сейчас: проверяю AI, интегрирую, отлаживаю генерации
  • Меньше времени — на синтаксис
  • Больше времени — на архитектуру и проверку

Где AI экономит время

  • Boilerplate-код
  • Имена переменных/функций
  • Простые тесты
  • Документация
  • Объяснение чужого кода
  • Tab-комплит в IDE

Где AI добавляет нагрузку

  • Проверка корректности
  • Интеграция в существующий проект
  • Объяснение AI, что нужно
  • Чтение стриминговой генерации (меняется быстрее, чем читаешь)
  • Понимание, что AI выдумал библиотеку

Принцип «10x объяснение»

«Пока я ему втираю, как это правильно написать, я бы десять раз уже написал.»

  • Простая задача — AI быстрее
  • Сложная нестандартная — сам быстрее
  • Граница зависит от твоего опыта
  • Junior выигрывает чаще от AI
  • Senior выигрывает реже (его задачи нестандартнее)

Что AI плохо понимает

  • Бизнес-контекст — почему именно так в этом проекте
  • Историю кода — почему legacy именно такой
  • Команду — кто как пишет
  • Идиомы языка — особенно нестандартные (ФП на JS)
  • Производительность — пишет общий код, не оптимальный

Образ работы с AI

  • AI как пара — пишешь вместе, обсуждаешь
  • AI как rubber duck — объяснишь ему, поймёшь сам
  • AI как джуниор — даёшь задачу, проверяешь, правишь
  • AI как поисковик — спросил, получил, проверил
  • НЕ AI как автор — твой код, твоя ответственность

Когда не использовать AI

  • Критическая безопасность (crypto, auth)
  • Финансовая логика
  • Медицинские расчёты
  • Legacy с тонкой логикой
  • Если не понимаешь, что AI сгенерировал

Cognitive load в команде

  • AI снижает порог входа для junior'ов
  • Но создаёт новый класс ошибок («работает, но не так»)
  • Code review становится важнее
  • Знание основ важнее знания фреймворка
  • Senior'ы тратят больше времени на проверку junior+AI кода

Будущее: «agentic coding»

  • Агенты пишут много кода
  • Человек проверяет и направляет
  • Системное мышление важнее синтаксиса
  • Архитектура важнее реализации
  • Уровень входа меняется, не исчезает

Антипаттерны

  • Считать, что AI заменит понимание основ
  • Игнорировать AI и работать «как раньше»
  • Принимать AI-код без проверки в продакшн
  • Соревноваться с AI по скорости написания
  • Считать, что «AI всё знает» — он знает обучающий корпус

🎓 Источники

  • 🎓 [🤷 AI обучен на говнокоде] · 2025-11-30 · YouTube
    • Тезисы: проекция корпуса; элита (компиляторы, СУБД, протоколы) не успевает; «утонем в болоте кода»
  • 🎓 [☝🏼 AI и Сознание — LLM глазами психолога и программиста] · 2025-08-21 · YouTube
  • 🎓 [🎙️ LowcodeNocode, AI in JavaScript — Дмитрий Нечай] · 2024-12-27 · YouTube
  • 🎓 [💡 Важность паттернов для консалтинга, командной работы и AI] · 2025-05-03 · YouTube
  • 🎓 [🧑‍💻 Creating AI Skills for GoF Creational Patterns] · 2026-03-19 · YouTube
  • 🎓 [🧑‍💻 Создание AI Skills для GoF Structural Patterns] · 2026-03-20 · YouTube