Сегодня нейросети активно внедряются во фронтенд-разработку, обещая скорость и автоматизацию рутины. Артем Салютин из Work Solutions объясняет, насколько реально ИИ способен справиться с задачами без участия человека. В интервью разбираем, почему для сложных продуктов по-прежнему необходимо понимание кода и бизнес-требований. На примере конкретного проекта обсуждаем, к каким техническим ошибкам приводит бесконтрольный «вайб-кодинг».
Насколько сегодня ИИ реально способен заменить человека в разработке фронтенда? Можно ли уже отдавать ему большую часть задач по верстке, оставляя разработчику лишь правки и контроль качества кода?
Артем Салютин: «Добрый день! Как людям, для которых разработка — это хлеб, нам самим было бы интересно прийти в точку, где можно программировать просто на естественном языке. И в целом видно, что разработчики уже применяют такие инструменты довольно активно. Это реальный помощник, который ускоряет рутину и позволяет быстро писать бойлерплейт-код.
Но важно понимать, что ИИ — это не магия, где ты сказал обычным языком и все заработало. В реальности все чуть сложнее. Мы даже внутри команды проводили эксперимент: попросили системного аналитика с базовыми знаниями JavaScript попробовать навайбкодить компонент комментариев для сайта — обычный форумный блок с ответами.
Вроде бы задача простая, но не получилось сделать все напрямую через чат. Все равно пришлось переходить в IDE, вручную править код, устранять конфликты сборки и донастраивать поведение. Без навыков программирования пока никак».
А если говорить не о сложных компонентах, а о типовых задачах? Есть ли порог, за которым ИИ уже сейчас справляется почти без участия человека?
Артем Салютин: «Если говорить именно про фронтенд, то часть задач ИИ уже действительно способен брать на себя. Один лендинг по эскизу или по описанию уже вполне реально собрать быстро, и даже запустить в продакшн, если это простая посадочная.
Проблемы начинаются там, где на первом месте стоит строгое соблюдение бизнес-требований. ИИ пока не умеет учитывать долгосрочную стратегию продукта и его техническую глубину».
Можете привести пример из практики, когда такой автоматизированный подход приводил к реальным техническим проблемам?
Артем Салютин: «У нас был кейс: на поддержку пришел проект-агрегатор ресторанов, где критически важен SEO, весь проект строится вокруг органической выдачи. Проект достался от вайб-кодера, и мы узнали об этом только когда начали работать. Формально внутри все могло выглядеть достаточно хорошо, но когда погружаешься, то всплывают нюансы.
Мы обнаружили, что технология для server-side rendering (Next.js), которая принципиально необходима для SEO, была подключена просто как библиотека, но при этом никак не была настроена. И вот это тот случай, когда снаружи кажется, что все ок, а требования бизнеса не выполняются».
Получается, что финальное решение все равно за человеком. Как в итоге изменится работа фронтенд-разработчика в ближайшие годы: это будет полная замена или просто кодинг на стероидах?
Артем Салютин: «Отсюда и ответ на вопрос можно ли заменить фронтенд-разработчика?. Для простых задач — да, ИИ может закрыть большую часть. Но как только речь идет про корпоративный сайт с множеством страниц, который должен правильно индексироваться, проходить требования по скорости загрузки и т.д. Нейросети пока самостоятельно не справляются. Через диалоговый интерфейс это часто превращается в наслоение ошибок: модель чинит одно, но ломает другое, постоянно переделывает, и можно сойти с ума.
Можно работать через более продвинутые инструменты, где AI встроен в процесс, и тогда те, кто уже умеют писать код, действительно могут за выходные собрать проект, на который раньше уходили недели.
Но это именно кодинг с бустом, а не программирование без программиста. ИИ фундаментально сейчас ускоряет разработку, но не освобождает от умения программировать и от мышления, потому что иначе потом невозможно нормально отлаживать».
