Обзор IT-новостей: ИИ в 2026, выгорание разработчиков и оптимизация кода

Коротко

• Автор размышляет о ценности ручного кодирования в 2026 году, несмотря на повсеместное распространение ИИ.
• Сравнение Claude Opus 4.5 и GLM-4.7 для задачи транскрибации выявило, что дорогой инструмент не всегда оправдан.
• Прогноз от Epoch AI: нейросети скоро смогут решать задачи, непосильные человеку.
• Статья исследует глубинные причины выгорания программистов, а не его симптомы.
• Один индекс на поле created_at ускорил ответ API с 12 секунд до 40 миллисекунд.

Человек vs. ИИ в разработке

Что случилось

В 2026 году, несмотря на доминирование искусственного интеллекта в создании контента и кода, автор статьи продолжает писать код самостоятельно, задаваясь вопросом о ценности этого процесса.

Почему важно

Это ставит под сомнение нарратив о полной автоматизации труда программистов и поднимает тему уникальных человеческих компетенций, которые ИИ пока не заменил.

Кому важно

Всем разработчикам, которые испытывают тревогу из-за автоматизации, и руководителям, планирующим трансформацию процессов с внедрением AI.

Что делать

Анализировать, какие аспекты работы приносят реальную ценность и удовлетворение, и выстраивать карьеру вокруг них, используя ИИ как инструмент, а не как замену.

Источник

Почему я все еще пишу сам в 2026 году

Сравнение AI-моделей для кодинга

Что случилось

Проведено сравнение двух мощных AI-моделей — Claude Opus 4.5 и китайского GLM-4.7 — на задаче создания локального транскрайбера для встреч. Результаты показали разницу в качестве и наличии критических баг.

Почему важно

Выбор инструмента AI для разработки напрямую влияет на скорость, качество кода и архитектурные решения. Дорогой и разрекламированный вариант не всегда оказывается лучшим.

Кому важно

Разработчикам, которые интегрируют AI-ассистентов в свой workflow, и компаниям, выбирающим корпоративные решения для автоматизации кодинга.

Что делать

Перед выбором модели проводить практические тесты на своих типовых задачах, оценивая не только стоимость, но и качество выходного кода, а также способность понимать контекст.

Источник

# Vibe Coding под прицелом: Claude Opus 4.5 против китайского GLM-4.7 в бою за транскрибацию GigaAM

Прогресс и пределы нейросетей

Что случилось

Аналитики Epoch AI представили прогноз, заглядывающий в будущее возможностей нейросетей. Если за полтора года они научились решать олимпиадные задачи, то впереди — решение проблем, которые не под силу человеку.

Почему важно

Это указывает на экспоненциальный рост возможностей ИИ и ставит этические и практические вопросы о будущем научных открытий и инженерных задач.

Кому важно

Исследователям в области AI, руководителям R&D-подразделений, философам и футурологам, оценивающим долгосрочное влияние технологий на общество.

Что делать

Следить за фундаментальными исследованиями в области AI, чтобы понимать горизонт планирования для своих проектов и продуктов.

Источник

Когда нейросеть решит то, что не решил никто?

Глубинные причины выгорания

Что случилось

Опубликована статья, которая пытается докопаться до сути проблемы выгорания среди программистов, анализируя не симптомы, а фундаментальные причины, связанные с восприятием работы и её смысла.

Почему важно

Поверхностные советы по тайм-менеджменту не решают проблему. Понимание коренных причин — первый шаг к построению устойчивой и удовлетворяющей карьеры в high-load среде.

Кому важно

Разработчикам на всех этапах карьеры, тимлидам, HR-специалистам и руководителям IT-компаний, заинтересованным в сохранении ценных кадров.

Что делать

Честно оценить своё отношение к работе, цели и внутренние мотиваторы. Пересмотреть, что для вас значит «реальный смысл» профессиональной деятельности.

Источник

Реальный смысл работы: почему одни программисты выгорают, а другие нет

Практическая оптимизация БД

Что случилось

Типичный запрос к базе данных с 800 тысячами записей, включающий фильтрацию и сортировку, выполнялся 12 секунд. Добавление одного индекса на поле created_at сократило время отклика до 40 миллисекунд.

Почему важно

Наглядный пример того, как простое, но грамотное действие на уровне базы данных может на порядки улучшить пользовательский опыт и производительность системы без масштабных переделок.

Кому важно

Бэкенд-разработчикам, DevOps-инженерам, архитекторам и всем, кто работает с высоконагруженными приложениями и медленными API.

Что делать

Регулярно проводить аудит медленных запросов (slow query log), анализировать планы выполнения (EXPLAIN) и обоснованно применять индексы, помня об их влиянии на операции записи.

Источник

Как один индекс на created_at сократил время ответа API с 12 секунд до 40 мс

Риски и неопределенности

• Скорость развития ИИ создает риск быстрого устаревания навыков и инструментов.
• Прогнозы о решении нейросетями «нерешаемых» задач носят спекулятивный характер и зависят от прорывов в фундаментальной науке.
• Борьба с выгоранием — глубоко индивидуальный процесс, универсальных решений не существует.
• Оптимизация на уровне БД, будучи мощным инструментом, при неправильном применении может ухудшить общую производительность системы.

Главный тренд — растущая синергия и конкуренция между человеческим интеллектом и искусственным. Успех будет за теми, кто научится извлекать пользу из обоих, не теряя критического мышления и понимания сути процессов.