Мир разработки программного обеспечения стремительно меняется, и на передовую выходят технологии искусственного интеллекта, способные кардинально преобразить привычные процессы. История, которую рассказывает Эллиот Грейберт, старший директор инженерного отдела в Skydio, подтверждает, насколько глубоким и осязаемым может быть влияние агентного ИИ на карьеру человека, изначально далекого от активного кодинга. Эллиот начал свой путь в компании, быстро поднявшись по карьерной лестнице: сначала менеджером, а затем и директором, руководя командой из двадцати человек. В такие роли часто входят административные функции и стратегическое планирование, а непосредственное погружение в код сходит на нет. Желание вернуться к практике программирования постоянно витало в его мыслях, но реальность такова, что время ограничено, и он не обладал глубокими техническими навыками, например, знанием TypeScript.
Трансформация началась около четырех месяцев назад, когда Эллиот решил попробовать новый подход - "vibe coding". Это метод, при котором он не просто пишет код вручную, а взаимодействует с помощниками на базе ИИ, такими как Windsurf и Cursor, которые выступают в роли пары во время программирования. Вместо того чтобы зависеть исключительно от своих навыков, он интегрирует ИИ в процесс - иногда он выступает драйвером, а иногда наблюдателем, позволяя искусственному интеллекту делать изменения и проходить ревью. Такой симбиоз человека и машины раскрывает возможности, которых ранее у него не было. Через два месяца vibe coding перерос в нечто большее - использование агентного ИИ, действующего подобно амбициозному стажеру, выполняющему поручения на основе предоставленного контекста.
Чем более подробную информацию Эллиот предоставлял агенту, тем качественнее и быстрее тот справлялся с задачами. Основная разница между vibe coding и агентным ИИ заключается в скорости: если первый подразумевает мгновенную обратную связь в пределах секунд, то второй предполагает более автономную работу с интервалами в минуты. Изначально Эллиот сосредоточился на небольших задачах и исправлении багов в пользовательском интерфейсе, которые не требовали высокой квалификации и отнимали время у профессиональных разработчиков. Несмотря на его отсутствие глубоких знаний в языках программирования, поддержка искусственного интеллекта позволяла справиться с задачами и закрывать билеты в Jira, постепенно улучшая качество кода с помощью итераций и ревью. Такой подход позволил не просто разгрузить команду, но и самому почувствовать вовлеченность в технический процесс.
Ключевой прорыв случился, когда Эллиот столкнулся с трудным багом в сложной системе Relay. Вместо того чтобы сдаваться, он создал несколько параллельных рабочих пространств с различными моделями искусственного интеллекта - Gemini, Claude и GPT, каждая с уникальным начальным заданием. Такой мультиагентный формат позволил "атаковать" проблему с разных сторон, что в конце концов привело к успешному решению и мерджу исправлений в основную ветку. Дальнейшее совершенствование метода включало поддержку больших контекстов и правил кодирования. Skydio - это монорепозиторий с миллионами строк кода, в котором сохраняются разные исторические наслоения.
Без четких инструкций ИИ рисковал создавать небезопасный или устаревший код. Именно поэтому Эллиот начал использовать так называемые "контекстные файлы" с лучшими практиками, которые автоматически подставлялись в запросы к ИИ, помогая держать код в рамках корпоративных стандартов и улучшая качество генерируемых изменений. Со временем он смог увеличить скорость своей работы втрое, одновременно управляя несколькими инстансами ИИ и устраняя даже самые мелкие дефекты интерфейса быстрее, чем их удавалось фиксировать дизайнерам. Это позитивно сказалось на всем продукте, сократилось время отклика на баги, а сама команда начала интересоваться новыми подходами в AI-ассимилированном программировании. Но настоящий прогресс наступил, когда человеческий фактор стал менее ограничивающим.
Путем автоматизации рутины - запуска серверов, тестирования изменений, сбора и коммита кода в репозиторий - Эллиот внедрил агентные задачи (Coder Tasks), при которых ИИ мог работать почти полностью автономно, а он сам мог заниматься постановкой только целей и проверкой итогов. При таком распределении ролей стало возможным одновременно запускать десятки параллельных процессов, позволив резко увеличить объёмы производимого кода без вмешательства человека на каждом шаге. Техническая основа улучшилась благодаря единым стандартам интеграции для ИИ (MCP), таким как взаимодействие с GitHub и автоматизированное тестирование с помощью Playwright. Благодаря этим инструментам агентный ИИ умеет самостоятельно воспроизводить баги, вносить исправления, проводить тесты и оценивать успешность изменений без задержек, вызванных человеческими ожиданиями. Такой подход не только ускорил исправление ошибок, но и открыл возможности активного участия в коде не только инженерам, но и менеджерам, дизайнерам и даже тестировщикам.
Результаты в Skydio впечатляют: ИИ стал фактически вторым по активности разработчиком в команде, и перспективы для дальнейшего роста кажутся безграничными. Использование агентного ИИ трансформирует не только индивидуальную карьеру Эллиота, но и всю структуру работы команды и корпоративную культуру, делая процесс разработки более инклюзивным и масштабируемым. Путем глубокой интеграции новых технологий Эллиот Грейберт показывает, как отказ от традиционных рамок и активное использование искусственного интеллекта могут не только оживить карьеру, но и привести к выдающимся бизнес-результатам. Его пример вдохновляет переосмыслить роль менеджера в технических командах, а также открывает дорогу для участников с разным уровнем технических навыков в современную разработку. Этот опыт служит наглядным доказательством того, что агентный ИИ не просто инструмент, а катализатор, меняющий профессиональный ландшафт и открывающий новые горизонты для разработки программного обеспечения и управления проектами.
В эпоху быстрого технологического прогресса исключительной ценностью становится умение сотрудничать с машинами, объединяя творческий потенциал человека и вычислительные мощности искусственного интеллекта в едином процессе. .
