Новый взгляд на лайв-кодинг и производительность разработчиков с AI

Вчера я участвовал в лайв-кодинге с одной англо-продуктовой компанией, написав при этом ни одной строки кода. Деплой результата на свою VPS произошел в реальном времени. Интервьюер заметил: «Как же все изменилось.» В то время как другая компания не приняла мое тестовое задание только из-за использования AI. За последние месяцы я прошел двадцать собеседований: фронтенд, бэкенд, фулстек, AI-инженер. Каждое интервью показало, насколько разные подходы к инструментам в разных компаниях. На лайв-кодинге мне задали задачу создания таблицы атрибутов, позволив использовать любые ресурсы — даже AI. Я использовал Claude Code для выполнения задания, параллельно объясняя свой подход к разработке. Комплексная система, где один агент пишет код, а другие — тестируют и ревьюят, дала удобный результат. В процессе я обнаружил несколько ошибок, связанных с пользовательским опытом, что показало важность не только написания кода, но и его анализа. Но неделей ранее я не смог пройти тест через задание с запретом на использование AI. И хоть результат оказался качественным, правила остаются правилами. В другой компании за день прошел тест на PHP— и несмотря на отсутствие опыта, успешно справился. Это демонстрирует, как сложно определить границу между традиционным программированием и новым подходом с AI. В конце концов, дело не только в скорости написания кода, а в том, как мы его создаем.