Революция в разработке или хаос: как искусственный интеллект меняет лицо открытого软件

15 января 2026 г.

Вступление

В последнее время все чаще можно наблюдать, как искусственный интеллект (ИИ) используется в разработке открытого программного обеспечения. Это явление вызывает как интерес, так и беспокойство среди разработчиков. В этой статье мы рассмотрим одну из таких ситуаций, когда ИИ был использован для создания запроса на изменение (PR) в открытом репозитории, и проанализируем последствия такого подхода.

Проблема актуальна, поскольку многие разработчики все чаще сталкиваются с подобными ситуациями, когда ИИ используется без должного понимания контекста и целей проекта. Это может привести к значительным проблемам и задержкам в разработке. Как сказал один из японских поэтов: "Ветер дует, и листья падают, но корни остаются". Это хокку напоминает нам, что несмотря на изменения на поверхности, основы остаются неизменными.

Пересказ Reddit поста

Автор поста на Reddit рассказывает о ситуации, когда он получил запрос на изменение (PR) в своем небольшом репозитории. После запроса на внесение незначительных изменений, автор PR представил совершенно новый вариант реализации, который не имел отношения к исходному запросу. Самым раздражающим было то, что автор PR не ознакомился с руководством по вкладу и документацией API.

Автор поста закрыл PR, указав, что автор должен ознакомиться с документацией и руководством по вкладу перед тем, как представлять новые изменения. Однако, автор PR опубликовал твит, в котором хвастался, что его PR был "вibe coded" и что "программное обеспечение изменено навсегда". Это вызвало недоумение и раздражение у автора поста, поскольку он не понимал, как такой подход может быть полезен для проекта.

Суть проблемы и хакерский подход

Проблема заключается в том, что некоторые разработчики используют ИИ для создания запросов на изменение без должного понимания контекста и целей проекта. Это может привести к значительным проблемам и задержкам в разработке. Хакерский подход, когда разработчики пытаются создать что-то быстро и без размышлений, может быть вредным для проекта и сообщества.

Как отметил один из комментаторов:

Wannabe entrepreneur NFT tech bros have just jumped ship to the next tech buzz word and are continuing to peddle snake oil, with no idea about what they're actually doing.

Это подчеркивает проблему, когда некоторые разработчики более заботятся о том, чтобы быть в тренде, чем о создании действительно полезного и качественного программного обеспечения.

Детальный разбор проблемы

Проблема имеет несколько аспектов. Во-первых, это отсутствие понимания контекста и целей проекта. Когда разработчик использует ИИ для создания запроса на изменение без ознакомления с документацией и руководством по вкладу, он рискует создать что-то, что не будет полезным для проекта.

Во-вторых, это проблема качества. Когда разработчик создает запрос на изменение без должного тестирования и проверки, он рискует создать что-то, что будет содержать ошибки и баги.

В-третьих, это проблема коммуникации. Когда разработчик не общается с другими членами команды и сообщества, он рискует создать что-то, что не будет полезным для проекта и не будет соответствовать его целям.

Практические примеры и кейсы

Один из примеров такой проблемы - это ситуация, когда разработчик создал запрос на изменение, который добавлял новый функционал, но не тестировал его должным образом. В результате, функционал содержал ошибки и баги, которые потребовали значительных усилий для исправления.

Другой пример - это ситуация, когда разработчик создал запрос на изменение, который изменял существующий функционал, но не ознакомился с документацией и руководством по вкладу. В результате, изменения были несовместимы с существующим кодом и потребовали значительных усилий для исправления.

Экспертные мнения

Как отметил один из комментаторов:

They always have to write in these pithy, groundbreaking statements.

Это подчеркивает проблему, когда некоторые разработчики пытаются создать что-то, что будет выглядеть впечатляюще, но не будет иметь实际ной ценности.

Другой комментатор отметил:

We should call it shitcoding.

Это подчеркивает проблему, когда некоторые разработчики создают код, который является низкокачественным и не имеет实际ной ценности.

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений является создание более строгого руководства по вкладу и документации API. Это позволит разработчикам лучше понимать контекст и цели проекта и создавать более качественный код.

Другим возможным решением является создание системы проверки и тестирования кода. Это позволит разработчикам выявлять ошибки и баги на ранней стадии и исправлять их до того, как они станут значительной проблемой.

Заключение

В заключении, проблема использования ИИ в разработке открытого программного обеспечения является сложной и многогранной. Она требует тщательного рассмотрения контекста и целей проекта, а также создания более строгого руководства по вкладу и документации API.

Как прогнозировали некоторые эксперты, ИИ будет играть все более значительную роль в разработке программного обеспечения. Однако, важно помнить, что ИИ должен использоваться ответственно и с учетом контекста и целей проекта.

# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

# Создаем функцию для анализа данных
def analyze_data(data: np.ndarray) -> dict:
    # Вычисляем среднее значение данных
    average = np.mean(data)
    
    # Вычисляем медиану данных
    median = np.median(data)
    
    return {
        'average': average,
        'median': median
    }

# Создаем массив данных
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Анализируем данные
results = analyze_data(data)

# Выводим результаты
print(f"Среднее значение: {results['average']}")
print(f"Медиана: {results['median']}")

Этот код демонстрирует простой пример анализа данных с использованием библиотеки NumPy. Он вычисляет среднее значение и медиану данных и выводит результаты. Это может быть полезным для разработчиков, которые хотят проанализировать данные и сделать выводы о их значении.

---

Оригинал