Профессия: Специалист по очистке кода

Специалист по очистке AI-генерированного кода

Эта профессия становится всё более востребованной, так как нейросети часто производят неидеальный, перегруженный или содержащий ошибки код, требующий вмешательства опытных программистов.

Проблемы AI-генерированного кода

Низкое качество и необходимость доработки

Современные нейросети, несмотря на впечатляющие возможности, не способны создавать безупречный код. Исследование компании Fastly (2025 год) показало, что 95% разработчиков тратят дополнительное время на исправление кода, сгенерированного ИИ. Причём основная нагрузка ложится на старших разработчиков, что подчёркивает необходимость глубокого понимания кода и опыта для эффективного исправления ошибок.

Примеры типичных проблем в AI-коде:

-Искажение имён пакетов и удаление важной информации.

• Наличие уязвимостей, создающих риски для безопасности.
• Избыточность и перегруженность кода, что затрудняет его поддержку.

Феридун Малекзаде, программист с 20-летним стажем, сравнивает вайб-кодинг с «наймом упрямого, наглого подростка», который выполняет задачи частично и при этом ломает другие элементы системы.

Влияние на рабочие процессы

Программисты, работающие с AI-генерированным кодом, тратят 10–20% времени на непосредственное взаимодействие с нейросетями и 30–40% — на исправление и очистку кода. Это значительно меняет традиционные рабочие процессы и требует от специалистов навыков, более ориентированных на анализ и доработку, чем на написание кода с нуля.

Появление новой профессии

Роль «уборщика кода»

Из-за сложностей, связанных с использованием AI-генерированного кода, в индустрии появилась новая должность — «специалист по очистке vibe-кода». Такие профессионалы занимаются исправлением ошибок, оптимизацией и приведением кода в соответствие с стандартами качества. Социальная сеть LinkedIn, несмотря на её блокировку в России, уже заполнена профилями таких специалистов.

Эволюция роли программиста

Новая профессия не только предоставляет программистам возможность остаться востребованными, но и предотвращает потерю навыков из-за чрезмерного reliance на AI. Как отмечает CNews, разработчики, активно пользующиеся нейросетями, быстро теряют профессиональные знания и навыки, что делает их менее конкурентоспособными на рынке труда.

Примеры из практики

Опыт Карлы Ровер

Веб-разработчик с 15-летним стажем Карла Ровер начала использовать вайб-кодинг в своём стартапе, ориентированном на машинное обучение для торговых площадок. Несмотря на первоначальные ожидания, она столкнулась с необходимостью полностью переделывать проект, сгенерированный ИИ. Ровер отметила, что работа с таким кодом может быть «хуже, чем сидеть с ребёнком», из-за непредсказуемых ошибок и необходимости постоянного контроля.

Сравнение с историческими аналогами

Появление вайб-кодинга и связанных с ним проблем не является уникальным явлением. Ещё в эпоху раннего веба разработчики использовали визуальные редакторы типа Dreamweaver, которые также генерировали неидеальный код, требующий ручной доработки. Это показывает, что ИТ-индустрия уже проходила через подобные трансформации, когда технологии упрощали создание кода, но требовали вмешательства специалистов для обеспечения качества.

Перспективы и вызовы

Вопросы эффективности и безопасности

Использование AI-генерированного кода не только замедляет процессы разработки, но и создаёт риски для безопасности. Компании, полагающиеся на такой код, могут столкнуться с увеличением затрат на обслуживание из-за его неоптимизированности и уязвимостей.

Будущее программирования

Хотя некоторые эксперты предсказывают, что нейросети скоро будут генерировать до 90% кода, это не обязательно означает исчезновение профессии программиста. Вместо этого её фокус сместится в сторону контроля качества, архитектуры и стратегических задач. Как отметил генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи, ИИ способен взять на рутинные операции, но сложные и творческие аспекты разработки останутся за людьми.

Заключение

Новая профессия «уборщика кода» отражает диалектику технологического прогресса: с одной стороны, AI упрощает создание программ, с другой — порождает новые проблемы, требующие участия человека. Это доказывает, что программисты не останутся без работы, но их роль в разработке значительно изменится. Чтобы оставаться востребованными, специалистам придётся развивать навыки работы с AI-инструментами и углублять понимание принципов качественного кода.