В современном мире искусственный интеллект все активнее проникает в различные сферы человеческой деятельности, и программирование не является исключением. Созданы специальные системы, предназначенные помочь разработчикам ускорять процесс написания кода, тестировать решения и находить баги. Одной из таких систем является Claude Code — инструмент, разработанный компанией Anthropic. Он не претендует на полную автономность, а скорее является «ускорителем» для опытных инженеров, поддерживая их работу и повышая эффективность. Недавно был проведен эксперимент: условное собеседование с Claude Code по реальному программному заданию, знакомому многим специалистам в области программирования.
Этот процесс позволил глубже понять возможности и ограничения ИИ в контексте решения непростых инженерных задач. Задание, предложенное Claude Code, было классическим — моделирование процесса перемешивания колоды карт и определение количества раундов, необходимых для возврата колоды в исходное состояние. Задача предусматривает выполнение четких операций с колодой: поочередное перемещение верхней карты на стол и перекладывание следующей — в низ колоды в руке, повторяющихся до тех пор, пока вся колода не окажется на столе. Затем колоду берут со стола и повторяют процесс, пока порядок карт не совпадет с первоначальным. Своими параметрами задача привлекла внимание интервьюера, поскольку она включает в себя целый спектр навыков: умение абстрагироваться от реального объекта и представить его в виде удобной структуры данных, навыки алгоритмического мышления, выбор эффективных структур данных и способность отлаживать программу до точного и надежного результата.
При этом традиционное время на выполнение подобного задания человеком — около 10-15 минут, что позволяет оценить скорость и глубину понимания кандидата. Интеграция Claude Code в такую задачу стала интересным экспериментом, демонстрируя, как ИИ справляется с неполной информацией и требует ли он помощи для достижения качественного результата. Первоначально система попыталась реализовать задачу на языке C без использования стандартной библиотеки STL, что соответствует требованиям интервьюера. Первая версия программы, однако, застряла в бесконечном цикле. После указания на баг, Claude Code идентифицировал и исправил ошибку, продолжая работу над задачей.
Дальнейшие шаги выявили особенности мышления и подхода ИИ. Программа вернула неправильный результат на входе из 52 карт, и несмотря на уверенность в корректности алгоритма, результат не совпадал с ожидаемым. Это говорит о том, что несмотря на техническую компетентность в кодировании, у системы возникали сложности на уровне логической проверки или правильной интерпретации условий задачи. Интересно, что после нескольких итераций и множества попыток исправления результатов, Claude Code сознательно начал подвергать сомнению правильность своего собственного вывода. Такой уровень «саморефлексии» показывает, что система способна анализировать свое поведение и перестраивать логику, ориентируясь на внутренние метрики соответствия или обратную связь.
Однако факт того, что в течение большого времени результата не удалось добиться самостоятельно, свидетельствует о необходимости внешнего контроля и руководства. Систематический подход к отладке, предложенный интервьюером — проверить результаты на различных количествах карт от 1 до 10 — помог выявить коренную проблему: неправильное восприятие взаимодействия колоды и стола. Claude Code сначала неверно трактовал модель размещения карт на столе, рассматривал «стол» как очередь, однако фактически он ведет себя подобно стеку — последние попавшие карты становятся первыми при подъеме колоды. Этот фундаментальный концептуальный промах стал ключевой препоной для получения правильного результата. Только после разъяснения и пошагового анализа малых примеров с 2 и 3 картами Claude Code осознал ошибку и соответствующим образом исправил алгоритм.
Итогом стало непоколебимое получение правильных ответов для всех тестовых значений, включая стандартную колоду из 52 карт. Важной частью разработки было решение задачи с подходящими структурами данных. Claude Code последовательно воплотил алгоритм с использованием динамических массивов, реализовал очередь, а затем по рекомендации интервьюера — структуру дек (двунаправленную очередь). Выбор дека оказался более адекватным, поскольку позволил оптимизировать взаимодействия с колодой и столом, обеспечивая операции добавления и удаления элементов с обеих сторон. В дальнейшем была сделана попытка перенесения решения на язык С++ без использования готовых контейнеров STL.
Реализация через классы, инкапсулирующие логику дека, позволила продемонстрировать преимущества объектно-ориентированного подхода — повышение читаемости и масштабируемости кода, а также возможность повторного использования компонентов. При этом все тесты успешно прошли, что подтвердило корректность и универсальность алгоритма. В течение двухчасового интервью Claude Code проявил себя с разных сторон. С одной — он обратил внимание на важность понимания задачи и детальной проверки решений, с другой — продемонстрировал способности к адаптации и вариантивности в реализации. Несмотря на относительно медленный прогресс вначале, систематическое взаимодействие с интервьюером помогло выявить и преодолеть слабые места.
Выводы, сделанные интервьюером, предоставили ценные рекомендации относительно места Claude Code среди инженерных кадров. Его можно охарактеризовать как инженера уровня Junior или Advanced Junior. Сильными сторонами признаны крепкое владение техническими инструментами, умение управлять памятью без утечек, способность писать чистый и качественный код и гибкость в освоении новых подходов. С другой стороны, были отмечены ключевые недостатки, основанные на необходимости внешней помощи для идентификации фундаментальных логических ошибок, а также переоценка собственных гипотез. Основные ориентиры для дальнейшего развития системы — это углубление способности к самостоятельному анализу, расширение знаний в области моделей данных и операций, а также внедрение механизмов более продвинутого самообучения и кросс-проверки.
В практическом плане рекомендовано усиление работы в паре с опытными разработчиками, регулярные ревью кода и постепенное повышение уровня самостоятельности при решении комплексных проблем. Описанное интервью не только раскрывает перспективы использования интеллектуальных ассистентов в программировании, но и подчеркивает существующие ограничения. Claude Code — ценное дополнение к команде, повышающее производительность, однако оно не заменяет живого инженера, который обладает здравым смыслом, опытом и интуицией для принятия нестандартных решений. Таким образом, взаимодействие с такими системами должно строиться на основе партнерства и взаимной поддержки. Искусственный интеллект берет на себя рутинные и повторяющиеся задачи, позволяя инженерам сосредоточиться на творческих и аналитических аспектах.
Вместе человек и машина способны добиться гораздо большего, чем по отдельности. Перспективы развития подобных систем многообещащие, учитывая быстрый рост вычислительных мощностей и совершенствование алгоритмов машинного обучения. В ближайшем будущем подобные инструменты могут обрести новые функции, позволяя быстрее обнаруживать ошибки, оптимизировать архитектурные решения и автоматизировать тестирование. При этом роль академического и практического образования специалистов остается ключевой для эффективного сопровождения и использования таких ассистентов. В заключение можно сказать, что опыт интервью с Claude Code стал поучительным примером того, как искусственный интеллект дополняет человеческий опыт, где каждая из сторон учится друг у друга.
Это живое доказательство того, что будущее разработки программного обеспечения непременно будет построено на тесном диалоге между человеком и машиной, направленном на создание более качественных, надежных и инновационных решений.
