AI-кодинг на пределе: 10 уроков выгорания от интенсивной работы с Claude Code и Codex

Из марафона в марафон: почему я перестал верить в магию AI-кодинга

Шесть месяцев назад я решил на себе проверить все эти громкие заявления. "Увеличивает продуктивность в 10 раз!", "Пишет код за вас!", "Никогда больше не будете отлаживать простые баги!". Взял 50 реальных проектов - от мелких скриптов до полноценных микросервисов. Запустил два параллельных эксперимента: один с Claude Code, другой с OpenAI Codex.

Сегодня у меня есть цифры. И они говорят не то, что ожидал услышать. Средний прирост продуктивности: 3.2x, а не 10x. Количество критических ошибок в AI-генерируемом коде: на 40% выше. Время на ревью: увеличилось в 2.5 раза.

Но самое главное - я словил настоящее профессиональное выгорание. Не от переработок, а от постоянной борьбы с ИИ-помощником. Вот 10 уроков, которые я вынес из этого эксперимента.

Урок 1: ИИ не думает, он генерирует

Вот типичная ошибка новичка. Вы просите: "Создай функцию для обработки платежей с ретраями". ИИ выдает красивый код. Вы запускаете. Работает. Вы довольны.

Через неделю в продакшене случается race condition. Платежи дублируются. Вы тратите три дня на отладку. Оказывается, ИИ использовал не thread-safe структуры данных, потому что в его обучающей выборке таких примеров было мало.

Проблема в ментальной модели. Вы начинаете воспринимать ИИ как коллегу-разработчика. А он - всего лишь продвинутый автокомплит. Он не понимает бизнес-логику, не думает о масштабировании, не представляет edge cases.

Урок 2: Токены - это новая валюта, а вы - казино

После первого месяца я получил счет на $847. За Codex. Claude Code обошелся в $620. И это только за генерацию кода, без учета времени на отладку.

Вот как это выглядит на практике. Вы пишете промпт на 200 токенов. ИИ генерирует ответ на 500 токенов. Вы видите ошибку, уточняете промпт еще на 150 токенов. ИИ переписывает весь код (еще 500 токенов). В итоге на простую функцию ушло 1350 токенов.

А теперь представьте, что вам нужно переписать архитектуру модуля. 20-30 итераций. 40-50 тысяч токенов. $15-20 за один рефакторинг. И это если повезет с первого раза.

1 Как не разориться на токенах

Сначала пишите псевдокод сами. Да, старомодно. Да, медленно. Но это экономит 70% токенов.

Потом давайте ИИ конкретные инструкции: "Реализуй функцию X по этому псевдокоду, используя библиотеку Y, с обработкой ошибок Z".

Никогда не просите переписать весь файл. Просите изменить конкретные функции. Иначе получите новую версию со старыми багами и новыми.

Урок 3: Codex врёт чаще, но красивее

Прямое сравнение после 50 проектов: Codex генерирует более "красивый" код. Лучше форматирование, осмысленные названия переменных, комментарии в нужных местах. Но он врет в 30% случаев о возможностях библиотек.

Claude Code делает более утилитарный код. Меньше красоты, больше функциональности. Но он честнее - если не знает, так и скажет. Хотя иногда "не знает" о возможностях, которые существуют 5 лет.

Урок 4: Вы теряете мышечную память

Через три месяца интенсивного AI-кодинга я попытался написать простой HTTP-сервер на Go без помощи ИИ. И застрял на импортах. Серьезно. Мозг отвык держать в голове сигнатуры функций, названия пакетов, порядок аргументов.

Это опасно. Вы превращаетесь из разработчика в редактора. Ваша ценность смещается с "умения писать код" на "умение формулировать промпты". А это навык с неочевидной transfer value.

Решение? 30/70 правило. 30% кода пишите сами. Особенно boilerplate, особенно то, что повторяется. Пусть мозг работает. Пусть пальцы помнят.

Урок 5: ИИ не умеет рефакторить, он умеет переписывать

Дайте Codex или Claude Code задачу: "Рефакторь этот модуль, чтобы уменьшить связанность". Результат? Новый модуль с нуля. Со всеми багами оригинала плюс новыми.

Потому что ИИ не понимает, что такое связанность. Он ищет паттерны в обучающих данных. Находит примеры "хорошего кода". И генерирует что-то похожее.

Настоящий рефакторинг требует понимания, что можно менять, а что нельзя. Какие тесты сломаются. Какие зависимости пострадают. У ИИ этого понимания нет.

Урок 6: Контекстное окно - это иллюзия

"У Claude Code контекст 100k токенов! Можно загрузить весь проект!" - говорили они. Технически да. Практически нет.

Загрузите 50 файлов в контекст. Попросите найти баг, который проявляется при взаимодействии 3 модулей. ИИ "видит" все файлы, но не понимает их взаимосвязи. Он анализирует статистические корреляции между токенами, а не архитектуру системы.

Результат? Предложения в духе "попробуйте перезапустить сервер" или "проверьте синтаксис в строке 42". Глубокие архитектурные проблемы ИИ не ловит. Потому что для этого нужно мышление, а не генерация.

Урок 7: Плагины убивают концентрацию

Cursor, Warp, VS Code с Copilot, отдельно Claude Code, еще Codex в браузере. Вы постоянно переключаетесь между интерфейсами. Каждый раз - когнитивная нагрузка.

Через месяц такой работы у меня начались мигрени. Не от сложных задач. От постоянного переключения контекста между разными ИИ-интерфейсами.

Решение из моего эксперимента: выберите один основной инструмент. Для меня это оказался Cursor с настроенным стеком. Все в одном месте. Один интерфейс. Один workflow.

Урок 8: ИИ создает технический долг, а не уменьшает его

Ожидание: вы используете ИИ для рефакторинга, улучшения кода, уменьшения долга. Реальность: ИИ генерирует код с hidden complexity.

Пример из практики: попросил Claude Code реализовать кэширование Redis. Получил красивый модуль с 10 классами, фабриками, стратегиями. В проекте, где нужно было просто сохранить сессию на 5 минут.

Overengineering от ИИ - это норма. Потому что в обучающих данных много "хорошего" enterprise-кода. А хороший enterprise-код часто избыточен для маленьких проектов.

2 Как избежать overengineering

Всегда добавляйте в промпт: "Используй максимально простой подход, без лишних абстракций".

Ограничивайте сложность: "Не больше 3 классов", "Не использовать паттерны, кроме Singleton и Factory".

Просите объяснить выбор архитектуры: "Почему ты выбрал именно эту структуру?"

Урок 9: Выгорание от постоянной проверки

Традиционное программирование: пишете код, тестируете, фиксите. AI-кодинг: получаете код, читаете, ищете подвохи, тестируете, находите подвохи, фиксите, снова читаете.

Чтение чужого (ИИ-сгенерированного) кода утомляет сильнее, чем написание своего. Потому что вы постоянно в режиме "что я пропустил?", "где здесь баг?", "что ИИ не понял?".

Это постоянное напряжение. Не творческое, а оборонительное. Мозг устает не от работы, а от ожидания подвоха.

Урок 10: ИИ меняет не процесс, а вашу роль

Самый важный урок. Вы больше не программист в классическом смысле. Вы - промпт-инженер, ревьюер, архитектор и тестировщик в одном лице.

И это проблема. Потому что одна роль - это focus. Пять ролей - это постоянное переключение. А переключение - главный убийца продуктивности.

Мое решение после эксперимента: выделяйте дни под разные роли. Понедельник - промпт-инжиниринг (планируете, разбиваете задачи). Вторник-среда - генерация и первичное ревью. Четверг - глубокое тестирование. Пятница - рефакторинг и интеграция.

Что в итоге? AI-кодинг стоит свеч, но не всех

После 50 проектов и шести месяцев я не отказался от ИИ. Но я сильно изменил подход.

Теперь я использую Claude Code и Codex для:

• Генерации boilerplate кода (да, это скучно, пусть ИИ делает)
• Быстрого прототипирования ("покажи, как это могло бы выглядеть")
• Написания документации (ИИ хорошо структурирует текст)
• Поиска альтернативных реализаций ("как еще можно решить эту задачу?")

Но я никогда не использую ИИ для:

• Архитектурных решений (слишком дорого ошибаться)
• Рефакторинга существующего кода (лучше самому)
• Критически важной бизнес-логики (проверяйте каждую строку)
• Обучения новым технологиям (вы не запомните)

И самое главное - я сделал перерыв. Две недели без ИИ вообще. Писал код по старинке. И знаете что? Это было медитативно. Мозг отдохнул. Пальцы вспомнили. И когда вернулся к Claude Code, стал использовать его эффективнее.

Если после прочтения вы все еще хотите попробовать AI-кодинг - начните с одного проекта. Не с 50, как я. Разработайте свою методологию. Замеряйте не только скорость, но и качество, и свое mental state. И делайте перерывы. ИИ не устает. Вы - устаете. Помните об этом.