В последние годы искусственный интеллект стремительно внедряется во все сферы жизни, и разработка программного обеспечения не стала исключением. Особенно интересно наблюдать влияние AI-технологий на open-source проекты, где объединяются усилия сообществ разработчиков со всего мира. Одним из наиболее масштабных и сложных проектов, активно экспериментирующих с использованием AI, является Stdlib — обширная стандартная библиотека для JavaScript и Node.js, направленная на высокопроизводительные вычисления, статистику и машинное обучение в веб-экосистеме. Погружаясь в опыт применения искусственного интеллекта в развитии Stdlib, можно выделить важные выводы, имеющие значение для всего сообщества разработчиков и индустрии в целом.
В 2025 году Stdlib приняла участие в исследовании METR, посвящённом влиянию AI на продуктивность опытных разработчиков в open-source проектах. Эксперимент проводился по строгому протоколу с рандомизацией задач, когда одни задачи могли решаться с использованием AI-помощников, а другие — только вручную. Такой дизайн позволил объективно оценить реальные эффекты внедрения AI-инструментов без влияния внешних факторов, связанных с индивидуальными навыками или особенностями проектов. Результаты исследования оказались неожиданными для многих: несмотря на распространённое общественное мнение и собственные ожидания участников, время на выполнение задач при использовании искусственного интеллекта выросло на 19%. Разработчики предполагали, что AI ускорит работу в среднем на 24-40%, однако эксперимент выявил замедление.
Более того, субъективное восприятие участников оставалось позитивным — примерно 20% из них всё равно считали, что AI помог им выполнить работу быстрее, хотя это было статистически неверно. Сложившийся разрыв между восприятием и реальностью — тревожный сигнал, который требует внимательного разбора. Почему именно так произошло? Одной из причин называют организацию рабочего процесса во время эксперимента: разработчикам приходилось непрерывно «надзирать» за AI-агентом, следить за его действиями, мгновенно проверять и корректировать ошибки. Такой «супервизионный» режим оказался довольно утомительным и отвлекающим, мешая сосредоточиться на других аспектах работы и приводя к когнитивной нагрузке. В реальной практике многие предпочитают работать иначе — делегировать задачи в AI, а затем возвращаться к проверке результата позже, что значительно экономит время и нервы.
Ещё одна ключевая особенность — так называемая «проблема чистого листа». AI-агенты не обладают встроенной полной моделью сложных и зрелых проектов вроде Stdlib с разнообразными неявными соглашениями, архитектурными особенностями и устоявшимися практиками. Каждая сессия общения с AI становится для него стартом с нуля, без учёта глубинного контекста и скрытых деталей. Это объясняет, почему AI зачастую создаёт код, достигающий первых 80% решения задачи, а финальная доработка — где важны тонкости, оптимизация и соответствие архитектурным требованиям — остаётся за человеком. В этом смысле AI является мощным помощником для создания «чернового» кода, прототипов и типовых шаблонов, но ещё далек от полноценной замены опытного разработчика.
Опыт разработчиков Stdlib, таких как Филипп Буркхардт и Мухаммад Харис, показывает, что современные LLM-модели и связанные с ними инструменты, например Cursor или Claude Code, способны существенным образом ускорить работу с незнакомыми или редко используемыми технологиями и синтаксисом. Они помогают быстро ориентироваться в огромных кодовых базах, генерировать вспомогательные скрипты, писать тесты и автоматизировать рутинные операции. Например, AI может вспомнить тонкости работы с jq при обработке JSON или помочь сформировать правильные запросы для GitHub API, что экономит часы изучения документации. Тем не менее, взаимодействие с AI требует осознанного подхода. Одной из главных рекомендаций является отказ от модели взаимного парного программирования, когда человек вынужден постоянно следить за AI, исправлять его ошибки «на лету» и при этом терять внимание к основным задачам.
Вместо этого лучше использовать асинхронную модель работы, при которой AI получает комплексную задачу и работает над ней параллельно с человеком. Человек в это время занимается другими делами, а затем проверяет результаты готовой работы, при необходимости отдавая её на повторную доработку. Такой режим снижает когнитивную нагрузку, минимизирует раздражение и позволяет работать эффективнее. Для повышения качества взаимодействия важно предоставлять AI-инструментам максимально конкретный и релевантный контекст. В Stdlib успешно применяются специальные файлы с описанием архитектуры и негласных правил проекта, которые AI автоматически подбирает под конкретный участок кода.
Также практикуется добавление в исходники заранее подготовленных TODO-комментариев с подробными инструкциями. Всё это значительно сокращает количество ошибок и недопониманий. Кроме того, важно серьёзно относиться к оценке результатов AI и не бояться отказаться от сгенерированного кода, если он не соответствует требованиям. В отличие от «среднего программиста», AI не ощущает затрат и потерь, которые связаны с удалением и переписыванием кода, поэтому иногда рационально просто перепоручить задачу с улучшенной постановкой или другим подходом. Этот взгляд помогает избежать эмоциональных ловушек и неэффективных попыток исправить ошибки бесконечными итерациями.
С развитием моделей вроде Claude Sonnet 4 и Opus 4, которые лучше справляются с длительным решением задач и инструментальной поддержкой, открываются новые возможности для автоматизации. Они меньше ошибаются и лучше понимают сложные инструкции. Автоматизация повторяющихся операций через хуки и пользовательские команды позволяет стандартизировать проверку качества, поиск опечаток и внедрение соглашений, существенно снижая человеческие усилия и увеличивая стабильность проекта. В целом опыт Stdlib демонстрирует, что искусственный интеллект — это мощный инструмент-усилитель, но не простой способ мгновенного увеличения производительности. Он способен взять на себя рутинные и типовые задачи и освободить время для творческой и сложной работы, которая требует полного понимания предметной области и контекста.
Разработка крупных и сложных проектов, таких как Stdlib, подразумевает работу с большим количеством разнообразных задач — от новых функций и багфиксов до улучшения инфраструктуры сборки и непрерывной интеграции. В этом контексте AI становится стратегическим ресурсом, позволяющим более эффективно использовать ограниченное человеческое время. Проект Stdlib также подчеркивает, что влияние AI на производительность зависит от уровня разработчика и характера задачи. Для новичков или разработчиков, работающих с незнакомыми кодовыми базами, AI способен стать отличным «выравнивателем» навыков, ускоряя адаптацию и давая импульс продуктивности. Для опытных же специалистов AI помогает снизить рутинную нагрузку, но повышает требования к критическому контролю качества.
Методология исследований METR должна в дальнейшем расширяться: рассматривать различные типы команд, проекты разной зрелости, характер и сложность задач, а также различные модели взаимодействия с AI — чтобы понять, в каких случаях технологии приносят максимальную пользу, а когда требуют осторожного применения. Итогом становится понимание необходимости грамотного, вдумчивого использования AI, основанного на знании сильных и слабых сторон технологий, адаптации рабочих процессов и готовности учиться новому. Крайне важно не воспринимать AI как замену человеку, а как средство повышения эффективности, которое требует дисциплины и опыта для достижения оптимальных результатов. В будущем, по мере совершенствования моделей и алгоритмов, интеграция искусственного интеллекта в процесс разработки будет углубляться, меняя методы программирования и позволяя создавать более сложные и качественные системы за короткие сроки. Сейчас же проект Stdlib даёт ценный практический опыт и научные данные, которые помогут сообщества и компании принять более обоснованные решения о внедрении AI в свою работу.
Таким образом, искусственный интеллект в развитии Stdlib представляет собой не только технологическую новинку, но и вызов для профессионального сообщества, подталкивающий к переосмыслению подходов к разработке, обучению и сотрудничеству. Принятие этих изменений с открытым умом и ответственностью может привести к революционным результатам в создании программного обеспечения нового поколения.
