Souhrn
Zkušený vývojář a dlouhodobý kritik velkých jazykových modelů (LLM) Nick Radcliffe strávil téměř šest týdnů výhradně s AI asistentem Claude Code, přičemž nechal model napsat více než 99 % veškerého kódu. Přestože zkušenost označil za frustrující a stresující, uznal, že metoda „chatově orientovaného programování“ (CHOP) dnes již může být produktivní – za předpokladu vysoké tolerance vůči nepohodlí.
Klíčové body
- Radcliffe nechal AI Claude Code napsat přes 1500 testů a téměř veškerý produkční kód.
- Původně skeptický vývojář změnil názor na CHOP, i když zůstává kritický k LLM jako cestě k umělé inteligenci.
- Produktivita týmu „člověk + AI“ byla výrazně vyšší než u samotného vývojáře.
- Radcliffe kritizuje energetickou náročnost a psychologickou zátěž spojenou s CHOP.
Podrobnosti
Nick Radcliffe, vývojář se zkušenostmi z oblasti neuronových sítí od konce 80. let, se v minulosti veřejně vymezoval proti LLM a chatbotům, které považoval za slepou uličku na cestě k skutečné umělé inteligenci. V rámci experimentu však na měsíc zcela přehodnotil svůj přístup k programování: nechal model Claude Code (verze specializovaná na generování kódu) psát téměř veškerý software, zatímco sám se soustředil na zadávání instrukcí, kontrolu a iterativní upřesňování požadavků. Výsledkem bylo přes 1500 testů a objem kódu, který by sám za stejnou dobu nedokázal vytvořit. Přesto popisuje proces jako „rozčilující“ a „stresující“, zejména kvůli nutnosti neustále upřesňovat nejasné nebo chybné výstupy modelu. Zároveň upozorňuje na vysokou energetickou náročnost takového přístupu, která je často opomíjena v diskusích o AI produktivitě.
Proč je to důležité
Tento případ ukazuje, že i přes technické nedostatky a vysokou kognitivní zátěž může CHOP být v současné době prakticky využitelné pro zvýšení vývojářské produktivity. Zároveň však zdůrazňuje, že AI není „magickým řešením“, ale nástroj, jehož efektivita závisí na zkušenostech uživatele a schopnosti řídit generativní proces. Pro průmysl to znamená, že integrace LLM do vývojových workflow vyžaduje nejen technickou infrastrukturu, ale i změnu myšlení a trénink vývojářů. Radcliffeův příběh je varováním před nadměrným optimismem, ale zároveň důkazem, že i skeptikové mohou uznat užitečnost AI – pokud je používána s realistickými očekáváními.
Zdroj: 📰 Checkeagle.com
| 