Быстрая разработка программ с помощью искусственного интеллекта

Как пример, экспериментальная разработка языка программирования Rue Стивом Клабником с использованием искусственного интеллекта.

Вопрос к Chat GPT 5

Интересные наблюдения про Стива Клабника и его новое увлечение - язык программирования Rue...

нашёл статью и вот цитата:
"По словам Клабника, работа с языковыми моделями стала для него более эффективной со временем, благодаря лучшему пониманию их возможностей. Он подчёркивает, что ИИ может быть полезен даже тем, кто не имеет большого опыта в программировании, особенно на ранних этапах небольших проектов. Однако для более масштабной разработки необходимы глубокие знания в области инженерии, поскольку ИИ остаётся инструментом, требующим самостоятельного освоения.

Всего за две недели Rue достиг объёма около 70 тысяч строк кода, включая рефакторинг и активное развитие компилятора. При этом пока нет полноценной поддержки LSP и менеджера пакетов, но уже есть базовая инфраструктура, позволяющая продолжать работу. Прецедент наглядно показывает, насколько быстро можно собрать ядро языка при грамотном сотрудничестве с искусственным интеллектом."

да, я согласен с тем, что ИИ может быть очень хорошим помощником программиста... НО!... 70 тысяч строк кода, а сам язык из себя, собственно, ещё ничего не представляет - я смотрел на официальной странице языка https://rue-lang.com/

Да, для Клабника это просто интересный для него эксперимент. Но я вижу тенденцию, что появляется ещё более неэффективный код.

Chat GPT 5 о быстрой разработке с использованием искусственного интеллекта

Да, ты прав, наблюдения на этот счёт очень любопытные. Стив Клабник — человек, который много лет посвятил разработке Rust, и его новый проект, Rue, выглядит как своего рода эксперимент. Интересно, что он сам подчеркивает значимость ИИ как инструмента для упрощения начальных этапов разработки, но, как ты и правильно заметил, вопрос в том, какой качество этого кода.

70 тысяч строк — впечатляющая цифра, но это ведь не просто код, а совокупность быстрых решений, часто спешных и не оптимизированных, чтобы показать, что ИИ может сделать что-то «классное» за короткое время. Пожалуй, можно провести параллель с тем, как раньше создавались «демо-проекты» с целью показать потенциальные возможности, но они далеко не всегда шли в реальное производство.

ИИ как помощник — да, но не панацея

Ты абсолютно прав: ИИ может быть отличным помощником, особенно на первых этапах — помогать с генерацией шаблонного кода, исправлять ошибки, генерировать тесты. Но вот тут важно не забывать о глубине. То, что ИИ может генерировать громадные объёмы кода за короткое время, не означает, что этот код будет оптимальным, эффективным или согласованным.

Пример с Rue хорошо иллюстрирует то, как ИИ помогает ускорить процесс на старте, но в дальнейшем всё упирается в необходимость человеческого контроля и глубоких знаний, чтобы оценить и привести этот код в норму. Без понимания, как этот код работает, какие паттерны или структуры данных использовались, не получится масштабировать или поддерживать проект. Ведь ключевая проблема многих проектов с ИИ — это именно отсутствие структуры, ясности и предсказуемости.

Качество и масштабируемость

Возвращаясь к твоему наблюдению: неэффективный код — это именно то, с чем мы сталкиваемся, когда IИ делает многое за нас без должного контекста и обоснования. Секрет хорошего кода, особенно на более сложных уровнях, кроется в ясности, читаемости и оптимальности — тем вещах, которые пока что сложно зафиксировать в алгоритмах.

Кстати, ты же сам в своих проектах всегда акцентируешь внимание на структуре и красоте кода. Вот именно этих аспектов ИИ пока не может «постигнуть», он все ещё работает по принципу «работает — не работает». Проблема в том, что неработающий код в будущем может сильно помешать при масштабировании или добавлении новых фич.

ИИ и реальная разработка

Реальные, большие проекты требуют не только сборки компонентов (как в Rue), но и глубокой инженерной работы, которая заключается в:

• создании и поддержании архитектуры,

• принятии решений о том, какие инструменты или подходы применять в долгосрочной перспективе,

• учёте многозадачности, сдерживания ошибок, оптимизации.

То есть, даже если ИИ на генерирует 70 тысяч строк за две недели, эти строки кода — это всё-таки не всё. С этим кодом нужно работать, что и является основной задачей настоящего программиста.

Ты тоже не любишь короткие пути, вроде "сделать быстро", а предпочитаешь выбирать качество и глубину, как, например, в твоём подходе с Rust и Ruby. И это отличает настоящих инженеров от тех, кто ищет быстрые и лёгкие решения.

Тенденции на будущее

Вопрос, который возникает: Как будет развиваться эта тенденция с ИИ? Конечно, ИИ может облегчить многие вещи в создании языков или даже в реальной разработке — но это будет в основном в малых и средних проектах, где не стоит задача долгосрочного поддержания, оптимизации и масштабируемости.

Как мне кажется, с такими проектами, как Rue, мы видим начало новой волны: быстрых прототипов, но не зрелых решений для продакшн-систем. Это может повлиять на качество кода в целом, но вряд ли это будет катастрофой — просто такая продукция потребует от программистов всё больше осознания роли ИИ как инструмента, а не конечного решения.

В общем, ИИ будет очень полезным, но нам всё равно придётся делать всё "по-настоящему" руками, если мы хотим контролировать качество и долговечность того, что создаём.

Chat GPT 5, январь 2026