Давно не писал. Конец года и у меня он выдался очень насыщенным. В качестве одной из активностей, я вдохновился возможностями AI‑кодинга: Антоха (сейлз) просто взял и сделал для своих подписчиков шахматы c мультплеером, вебсокетами и прочими обвязками, используя подписку Codex 5.2 Pro. Это стало мотиватором попробовать ChatGPT Pro хотя у меня уже были Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf и Antigravity. Раньше мой сценарий был простой: я формировал продуманный промпт, отдавал задачу - и на выходе местами всё равно приходилось допиливать за AI. Захотелось понять, насколько сейчас реально относиться к коду как к «black box»: ведь сейлз вообще не знает ни про архитектуру, ни про БД, ни про фреймворки - он просто умеет хорошо описывать желаемое и адаптироваться по ходу. Решил выжать весь лимит и попробовать сделать за это время несколько вещей: - запилить проект по личным финансам (нужно было перенести GnuCash в веб); - переписать open‑source приложение под iOS на Flutter с MCP, которые сами запускали симулятор и тестировали простейшие функции; - сделать аналитику финансов компании, интегрировав парсинг CSV, XLSX и PDF; - собрать приложение‑транскрибатор аудио с микрофона и системного звука на Mac. За это время AI написал мне столько кода, сколько раньше я бы писал за квартал. И самое интересное - всё в той или иной мере работает. По ощущениям, модель GPT‑5.2 Codex с xHigh reasoning заметно отличается от того, что выдаёт тот же Sonnet 4.5: способность решать задачи час и больше, с дотошным рассуждением, сильно закрывает проблему качества, которого периодически не хватает при использовании AI‑инструментов. Даже на больших кодовых базах модель способна одним промптом закрывать примерно 80% довольно сложных задач. Использование топовых моделей - это как заточка топора перед рубкой леса. Тут все очевидно получается, что чем круче инструмент, тем больше ты можешь решить, тем лучше будут результаты. Причем с LLM моделями - это тоже так и разница существенно чувствуется, но не каждый может себе позволить, все упирается в возможности. Что я буду делать с этой инфой: попробую автоматизировать вещи, до которых не доходили руки, плюс внедрять агентов, чтобы они помогали мне эффективнее решать повседневные задачи. Ну и, конечно, буду применять это в своих проектах и обучать разработчиков - потому что кажется, что сейчас КПД одного разработчика упирается в его способность управлять этим «супер‑интеллектом». Всем, кому интересно погрузиться, рекомендую посмотреть стрим Антохи про его опыт, он очень хороший сторителер, должно быть интересно 🙂