Инженер-продакт: как нейросети меняют разработку софта

Подробности изложены в материале первоисточника. Разработка программного обеспечения стремительно меняется под влиянием искусственного интеллекта. Рассуждая о том, как стираются границы между кодом, дизайном и управлением продуктом, я решил поделиться своими наблюдениями на примере создания собственной утилиты.

Мой профессиональный путь начинался с должности инженера-программиста, где закладывался классический подход: инженер проектирует логику, а программист превращает её в код. Сегодня существенную долю рутинного написания кода берут на себя нейросети, а инженерные навыки всё сильнее срастаются с продуктовыми задачами, формируя новый тип специалистов.

Эволюция от идеи до утилиты Screen Loupe

Необходимость создать собственный инструмент возникла из простой практической задачи: мне потребовалось детально изучать мелкие элементы интерфейсов на Mac — отступы, тени и поведение кнопок при наведении. Существующие системные лупы и сторонние утилиты не закрывали этот сценарий полностью, поэтому я решил разработать собственное приложение, несмотря на полное отсутствие опыта в экосистеме macOS, Swift и AppKit.

Эксперимент с кодинг-агентом

Вместо того чтобы тратить месяцы на изучение нового технологического стека, я подключил агента Claude Code. Спустя примерно три дня у меня было готовое нативное приложение Screen Loupe с открытым исходным кодом. Утилита использует современные фреймворки вроде Metal и ScreenCaptureKit, включает тесты, документацию, автоматические скрипты сборки и подписанный DMG-образ для установки.

Что делал я все три дня

На практике я почти не писал код самостоятельно. Моя роль свелась к постановке задач, ревизии архитектурных решений, обсуждению потенциальных ошибок при потере разрешений или работе с Retina-дисплеями, а также к тестированию интерфейса. Агенты тоже ошибаются, но грамотное управление требованиями и итеративное уточнение задач позволяют быстро добиваться стабильного рабочего результата.

Сдвиг парадигмы: программирование поднимается выше

Появление компиляторов и высокоуровневых языков когда-то избавило разработчиков от необходимости писать машинный код. Современные ИИ-агенты делают следующий огромный шаг: написание конкретной функции перестает быть главным этапом работы. Сегодня ключевую ценность обретает понимание архитектуры, ограничений системы, производительности и реакций под нагрузкой.

Код становится дешевым ресурсом, а вот плохие инженерные решения обходятся дороже, так как сгенерировать некачественный код теперь можно моментально. Именно поэтому классический программист трансформируется в инженера-продакта, который оценивает жизнеспособность системы в целом, а не просто вытачивает отдельные «шестеренки» вручную.

Персональный софт и исчезновение старых границ

Возможность создавать утилиты под собственные нужды за считанные дни меняет отношение к рыночному ПО. Если раньше для реализации специфической функции вроде синхронизированного захвата двух экранов с мобильных устройств требовалось согласование с продуктовой командой, то теперь её можно запросто реализовать самостоятельно под личные потребности.

От Figma к живым интерфейсам

Традиционный пайплайн разработки включает долгий путь от макетов в Figma до готового кода. Однако современные инструменты позволяют проектировать интерфейсы прямо в процессе реализации, меняя отступы, анимации и состояния элементов «на лету». Из-за этого меняются и смежные профессии:

• Дизайнеры всё больше работают с реальным поведением продукта, а не со статичными макетами.
• Продуктовые менеджеры перестают быть простыми переводчиками между бизнесом и техническими специалистами.
• Границы между специализациями сужаются, снижая порог входа в смежные технологические области.

Исходный код проекта Screen Loupe опубликован в открытом репозитории на GitHub, и я планирую продолжать его дорабатывать, ведь когда функция создается за день, порог для экспериментов исчезает полностью.