AI Product | Igor Akimov

Ох, прочитал тут исследование Anthropic, как разработчики внутри используют AI, и там полно экзистенциального ужаса... Решил прям масштабно расписать. Присаживайтесь поудобнее. Anthropic изучил, как их собственные инженеры используют Claude в работе. И цифры получились настолько дикие, что компания решилась их продемонстрировать миру. Главное: 60% рабочего времени инженеров теперь проходит с помощью Claude. Год назад было 28%. Продуктивность выросла на 50% (было +20%). Это не маркетинг – это внутренний опрос 132 инженеров, 53 глубинных интервью и анализ 200,000 сессий с Claude Code за февраль-август 2025. 14% респондентов ("power users") удваивают свою продуктивность. Количество мерджей pull requests на инженера в день выросло на 67%. Это не "помог с багом", это трансформация всего процесса. Что делегируют AI: 55% инженеров используют Claude для дебаггинга ежедневно. 42% – для понимания чужого кода. 37% – для имплементации новых фич. Самое редкое использование – high-level дизайн и планирование. Пока держат в своих руках. Но граница размывается. Один инженер сравнил это с Google Maps: "Сначала использовал только для незнакомых маршрутов. Потом для маршрутов, где знаю дорогу, но не последний поворот. Теперь использую даже для ежедневной поездки на работу и доверяю, если предлагает другой путь. С Claude Code то же самое". 27% работы вообще не делали бы без AI. Это не "быстрее написал код". Это качественно новая работа: - Запуск десятков экспериментов параллельно (раньше делали 2-3) - Интерактивные дашборды "потому что можем" - Рефакторинг говнокода, до которого год не доходили руки - Исследовательская работа, которая раньше была экономически нецелесообразна 8.6% задач в Claude Code – это улучшение мелочей. Создание shortcuts в терминале, рефакторинг для maintainability, маленькие инструменты. То, что вечно откладываешь, но что убивает качество жизни. Бэкенд-разработчики теперь делают UI. Security-команда анализирует незнакомый код. Исследователи из Alignment & Safety строят фронтенд-визуализации. Все становятся full-stack. Один инженер описал, как построил сложный UI: "Claude сделал это лучше, чем я когда-либо смог бы. Я бы вообще не справился, точно не вовремя. Дизайнеры спросили: 'Погоди, ты это сделал?' Я ответил: 'Нет, Claude сделал – я просто промптил'". А теперь проблемы, о которых молчат в презентациях AI-опимистов: Парадокс надзора. Чтобы проверять код Claude, нужны навыки программирования. Но эти навыки атрофируются, когда делегируешь всё Claude. Senior engineer: "Я в основном использую AI там, где знаю, каким должен быть ответ. Эту способность я развил, делая всё 'хардкорно'. Но если бы я был джуном сейчас, мне пришлось бы очень осознанно работать над развитием своих способностей, а не слепо принимать output модели". Другой инженер прямо: "Я беспокоюсь не о своих скиллах, а о проблеме надзора. Атрофия навыков опасна в первую очередь для моей способности безопасно использовать AI, а не для способности работать самостоятельно". Некоторые специально тренируются без AI: "Время от времени, даже если знаю, что Claude решит задачу, я не прошу его. Это держит меня в форме". Потеря "дополнительного обучения". Когда дебажишь проблему вручную, ты читаешь доки и код, который напрямую не нужен для решения. Но всё это время строишь ментальную модель системы. Теперь Claude ведёт тебя прямо к решению проблемы. Collateral learning исчезает. Инженер: "Раньше я изучал каждую настройку нового инструмента. Теперь полагаюсь на AI. В разговоре с коллегами раньше мгновенно вспоминал детали, теперь приходится спрашивать AI". Продолжение ниже: https://t.me/ai_product/1753