Ведущий специалист Google по инструментам для разработчиков по внедрению искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения

Как руководитель проекта Google по инструментам для разработчиков, Райан Сальва имеет уникальную точку зрения на то, как инструменты искусственного интеллекта преобразуют разработку программного обеспечения. Имея опыт работы в GitHub и Microsoft, он сейчас руководит такими инициативами, как Gemini CLI и Gemini Code Assist, направляя разработчиков в развивающийся ландшафт агентного программирования.

Недавно его команда опубликовала независимое исследование, посвященное тому, как разработчики используют инструменты искусственного интеллекта и какие улучшения еще необходимы. Я поговорил с Сальвой об отчете и его личном опыте использования помощников по кодингу на базе ИИ.

Это интервью было отредактировано для большей ясности.

Google ежегодно проводит исследование тенденций развития разработчиков, но в отчете этого года особое внимание уделено инструментам ИИ, в частности тому, насколько разработчики готовы внедрять агентские подходы в свой рабочий процесс. Удивили ли вас какие-либо результаты исследования?

Одним из особенно поразительных открытий стала средняя дата, когда разработчики начали внедрять инструменты ИИ в свою работу: апрель 2024 года. Это совпадает с выпуском Claude 3 и Gemini 2.5, что знаменует появление моделей, ориентированных на рассуждения. Примерно в этот же период мы увидели значительный прогресс в возможностях вызова инструментов.

Для задач кодирования модели должны эффективно использовать внешнюю информацию для решения проблем - будь то поиск в коде, его компиляция или выполнение модульных и интеграционных тестов. Прорыв в области вызова инструментов очень важен, поскольку позволяет моделям самокорректироваться по мере выполнения сложных задач.

Как вы лично используете инструменты для кодирования с помощью ИИ в своей работе?

Присоединяйтесь к 10 тысячам технологических и венчурных лидеров для развития и налаживания связей на Disrupt 2025

Netflix, Box, a16z, ElevenLabs, Wayve, Sequoia Capital, Elad Gil - вот лишь некоторые из 250+ лидеров индустрии, которые проведут 200+ сессий, наполненных идеями для роста стартапов и повышения конкурентоспособности. Не пропустите 20-летие TechCrunch и возможность поучиться у лучших технологических инноваторов. Забронируйте билет до 26 сентября, чтобы сэкономить до 668 долларов.

Присоединяйтесь к 10 тысячам и более лидеров в области технологий и венчурного инвестирования для развития и налаживания связей на Disrupt 2025

Netflix, Box, a16z, ElevenLabs, Wayve, Sequoia Capital, Elad Gil - вот лишь некоторые из 250+ лидеров индустрии, которые проведут 200+ сессий, наполненных идеями, способствующими росту стартапов и оттачиванию конкурентных преимуществ. Не пропустите 20-летие TechCrunch и возможность поучиться у лучших технологических инноваторов. Забронируйте билет до 26 сентября, чтобы сэкономить до 668 долларов.

Сейчас я пишу в основном для личных проектов и в основном работаю с инструментами командной строки, такими как Gemini CLI. Я также экспериментирую с Claude Code и Codex. Поскольку терминальные инструменты редко используются изолированно, я регулярно переключаюсь между различными IDE - Zed, VS Code, Cursor и Windsurf, чтобы быть в курсе развития индустрии и понимать, как развиваются различные инструменты.

В профессиональной деятельности менеджеры по продуктам проводят много времени, работая с документами, поэтому первым моим шагом часто становится использование искусственного интеллекта для составления спецификаций и документов с требованиями.

Мне интересно узнать о практической стороне. Вы используете Gemini CLI, чтобы помочь создать сам Gemini CLI, но я предполагаю, что этот процесс не полностью автоматизирован.

Типичная задача разработки начинается как проблема - часто это проблема на GitHub, сообщающая об ошибке. Честно говоря, они часто недостаточно конкретизированы. Я использую Gemini CLI для создания более подробного документа требований в формате Markdown, обычно получается около 100 строк технических спецификаций, ориентированных на результат. Затем я использую Gemini CLI для написания фактического кода на основе этих спецификаций и установленных нашей командой рекомендаций.

Наша команда инженеров поддерживает несколько уровней правил и документации в формате Markdown, которые информируют модель о нашем рабочем процессе - протоколы тестирования, управление зависимостями и другие стандарты. При генерации кода модель ссылается на эти документы, чтобы обеспечить согласованность.

По мере того как Gemini CLI занимается устранением неполадок, я заставляю его обновлять документ требований, чтобы отслеживать прогресс: "Исправлен этот шаг, переходим к следующему" и так далее. Каждое обновление становится отдельным коммитом и запросом на вытягивание, что позволяет легко пересматривать или изменять изменения по мере необходимости.

По моим оценкам, 70-80 % моей работы связано с использованием естественного языка в терминале с Gemini CLI - сначала для уточнения требований, затем для генерации большей части кода. Я просматриваю результат в той IDE, которую использую, но все чаще я полагаюсь на IDE больше для чтения кода, чем для его написания.

Как вы думаете, сохранится ли традиционное написание кода или мы полностью перейдем на терминальные рабочие процессы?

На протяжении последних тридцати лет IDE была центральным узлом разработки программного обеспечения, дополняемым браузером и терминалом.

Я считаю, что эта структура будет сохранять свою актуальность еще некоторое время, но я ожидаю, что постепенно мы будем тратить больше времени на определение требований, а меньше - на практическое кодирование в IDE. Скорее всего, этот переход будет происходить в течение длительного времени.

Естественно, возникает беспокойство по поводу того, как это отразится на будущем карьеры разработчика программного обеспечения. Если через десять лет мы перестанем непосредственно писать код, что это будет означать для разработчиков? Сохранится ли их роль?

Я вижу, что роль разработчика будет напоминать роль архитектора. Ваше внимание сместится на декомпозицию сложных проблем на управляемые задачи и рассмотрение более широкого видения того, что вы создаете, вместо того чтобы увязнуть в специфике языков программирования и машинного кода.