Опыт, который нельзя сгенерировать

Наверное, каждый программист помнит начало своего пути. Момент, когда перед тобой стоит задача, решение которой не очевидно, и ты часами перебираешь варианты, ищешь информацию в интернете, читаешь статьи и комментарии. Иногда попадается по-настоящему ценная информация, правда без инструкций, где автор просто упоминает некий паттерн и ставит точку. Иногда - фрагменты кода, смысл которых теряется за сложными математическими формулами или неочевидной логикой.
Ты прочёсываешь весь интернет вдоль и поперёк, и по крупицам к тебе начинает приходить понимание того, как именно должна быть реализована нужная механика. Затем следует второй этап - поиск наиболее правильной реализации найденного паттерна. И вот, наконец, всё начинает работать именно так, как ты и задумывал.
Что ты получаешь в итоге? Бесценное знание. Оно буквально впечатывается в мышление, и мозг помечает эту информацию как критически важную. Именно из таких моментов и складывается реальный опыт разработчика.

В будущем, сталкиваясь с новыми задачами, мозг будет мгновенно доставать из памяти нужные «шестерёнки» из тех или иных паттернов, с которыми ты уже имел дело на практике, - и предлагать решения за секунды, а иногда и сразу несколько вариантов. Чем больше таких паттернов накоплено, тем быстрее и увереннее ты решаешь задачи.
Если же просто скопировать готовый код из интернета, он, безусловно, будет работать. Но глубинного понимания не появится. В лучшем случае - поверхностное представление о том, что происходит, но не почему. А значит, в будущем мозг не сможет оперировать этими знаниями.
Мозг устроен таким образом, что старается не хранить надолго информацию, которую считает несущественной. Когда знание даётся слишком легко, без усилий и внутренней борьбы, оно не воспринимается как ценное. Ты не запоминаешь ни саму реализацию, ни фундаментальные принципы её работы.

Самое тревожное в этом процессе то, что даже опыт, наработанный годами, со временем может исчезать. Паттерны, которые ты раньше активно использовал, начинают забываться. Мозг находит путь короче: вместо обращения к собственным знаниям ты всё чаще прибегаешь к помощи нейросетей. Те участки мозга, которые раньше отвечали за поиск решений, используются всё реже - и постепенно теряют свою «форму».

На самом деле нейросети могут быть по-настоящему полезны, если использовать их правильно. Проблема не в самом инструменте, а в том, как именно он применяется. не следует перекладывать на нейросеть всю реализацию целиком, а лишь использовать как умного помощника.
В здоровом сценарии разработчик пишет код самостоятельно. Нейросеть подключается лишь в тех местах, где не хватает знаний или опыта: она может подсказать, как корректно реализовать небольшой участок логики внутри функции, напомнить синтаксис - например, как объявляется лямбда, - или указать, в каком классе или модуле находится нужный функционал.
В случае использования нейросетей для обучения, очень важно не копировать готовый код, а добиваться понимания. Просить объяснить, как именно он устроен, почему решение выглядит именно так, какие принципы лежат в его основе. И продолжать задавать вопросы до тех пор, пока у вас не появится полное понимание, это в некотором роде тоже воспринимается мозгом как важная информация, Но только в том случае если есть внутренний интерес. Получаемая информация должна быть действительно важной для вас. Только в этом случае мозг сочтёт её ценной, сохранит и сможет использовать в будущем при решении новых задач.

Отдельного внимания заслуживает тема ИИ-агентов. Когда вы используете нейросети вроде GPT или DeepSeek, вы всегда работаете в условиях ограниченного контекста и ограничений на объём ввода и вывода. Таким инструментам невозможно «скормить» весь проект целиком - все классы, зависимости и связи между ними. Даже при бездумном копипасте взаимодействие с моделью неизбежно происходит поэтапно.
ИИ-агенты снимают это ограничение. Им можно поручить проанализировать проект целиком, после чего они способны напрямую писать код в вашей IDE, без проблем с раздувшимся контекстом и постоянной ручной передачей информации.
Со временем разработчик перестаёт думать. Всё больше решений принимается не в голове, а через ИИ-агента. Это не вопрос силы воли - так устроен человеческий мозг. Если рядом есть кнопка «сделать быстро», он всегда выберет путь с наименьшими энергозатратами. Сопротивляться этому практически невозможно.
Постепенно код начинает полностью генерироваться машиной, а понимание происходящего - исчезать. Даже простая задача, которую опытный разработчик без ИИ решил бы за пару секунд, превращается в цепочку диалогов: запрос за запросом, правка за правкой. При этом, пока вы исправляете одну ошибку, агент может создать ещё несколько новых.

В конечном счёте выбор всегда остаётся за вами. У каждого свой путь, свои инструменты, цели и компромиссы. Я не призываю отказываться от нейросетей и автоматизации - они уже стали частью нашей профессии и никуда не исчезнут. Важно лишь помнить, что именно делает нас программистами.
Надеюсь, этот текст помог посмотреть на привычные инструменты под немного другим углом и задуматься о том, как именно вы хотите ими пользоваться. Спасибо, что дочитали до конца. Удачи вам в задачах, в поиске решений и в сохранении того самого инженерного мышления.