Czy tradycyjne kodowanie umarło? To pytanie zadaje sobie wielu programistów w tym tygodniu po wydaniu nowych, potężnych modeli kodowania z OpenAI i Anthropic.
W zeszłym tygodniu OpenAI i Anthropic porzuciły swoje modele kodowania (GPT-5.3-Codex i Claude Opus 4.6), które oznaczały znaczny postęp w możliwościach kodowania AI. GPT-5.3-Codex wykazał zauważalnie wyższą wydajność w testach kodowania niż poprzednie modele, natomiast Opus 4.6 wprowadził funkcję, która pozwala użytkownikom wdrażać autonomiczne zespoły agentów AI, które mogą jednocześnie zajmować się różnymi aspektami złożonych projektów. Obydwa modele mogą pisać, testować i debugować kod przy minimalnej interwencji człowieka, a nawet wykonywać iteracje na podstawie własnej pracy i udoskonalać funkcje przed przedstawieniem wyników programistom.
Wydania te, zwłaszcza GPT-5.3-Codex, spowodowały coś w rodzaju kryzysu egzystencjalnego online wśród inżynierów oprogramowania. W centrum tego znajdował się wirusowy esej napisany przez Matta Shumera, dyrektora generalnego OthersideAI. Shumer powiedział, że „coś kliknęło” po wydaniu modelu i opisał modele sztucznej inteligencji, które teraz autonomicznie obsługują cały cykl rozwoju: piszą dziesiątki tysięcy linii kodu, otwierają aplikacje, testują funkcje i wykonują iteracje, aż będą usatysfakcjonowane, podczas gdy programiści po prostu opisują pożądane wyniki i odchodzą. Zasugerował, że postęp oznacza, że sztuczna inteligencja może zakłócić pracę w poważniejszy sposób niż pandemia Covid-19.
Test wywołał mieszane reakcje. Niektórzy liderzy technologii zgodzili się z tym, w tym współzałożyciel Reddita Alexis Ohanian, ale inni, w tym profesor Uniwersytetu Nowojorskiego Gary Marcus, skrytykowali to jako „uzbrojoną przesadę”. (Marcus zauważył, że Shumer nie dostarczył danych na poparcie twierdzenia, że sztuczna inteligencja może pisać złożone aplikacje bez błędów). Jeremy Kahn z Fortune argumentował również, że to unikalne cechy kodowania, takie jak automatyczne testowanie, ułatwiają pełną automatyzację, podczas gdy automatyzacja innych dziedzin wiedzy i pracy może być bardziej nieuchwytna.
Inżynierowie oprogramowania jako pierwsi użytkownicy
Dla wielu inżynierów niektóre ostrzeżenia Shumera po prostu odzwierciedlają obecną rzeczywistość. Wielu inżynierów twierdzi, że całkowicie zaprzestało kodowania i zamiast tego polega na sztucznej inteligencji, która pisze kod zgodnie z ich instrukcjami.
Chociaż nowe wersje stanowią znaczące ulepszenia, deweloperzy stwierdzili również, że w ciągu ostatniego roku branża przeszła powolną transformację, w miarę jak modele stały się wystarczająco zdolne do samodzielnego wykonywania coraz bardziej złożonych zadań. Chociaż programiści w dużych firmach technologicznych w dużej mierze przestali pisać kod linia po linii, nie przestali tworzyć oprogramowania: stali się menedżerami systemów AI, którzy piszą za nich. Umiejętność ta przekształciła się z pisania kodu w projektowanie rozwiązań i kierowanie narzędziami sztucznej inteligencji. Niektórzy twierdzą, że nowe modele przede wszystkim „rozbijają bańkę” wokół kodowania AI, uświadamiając osobom spoza branży kodowania trend, którego inżynierowie doświadczają od miesięcy.
Podczas rozmowy telefonicznej dotyczącej wyników finansowych w tym tygodniu współzałożyciel Spotify Gustav Söderström powiedział, że najlepsi programiści firmy „od grudnia nie napisali ani jednej linijki kodu”. Wewnętrzny system giganta transmisji strumieniowej wykorzystuje Claude Code do zdalnego wdrażania, umożliwiając inżynierom instruowanie sztucznej inteligencji, aby podczas podróży naprawiała błędy lub dodała funkcje za pośrednictwem Slacka na swoich telefonach, a następnie przed przybyciem do biura mogła przenieść ukończoną pracę do produkcji. Söderström powiedział, że Spotify uruchomiło w 2025 roku ponad 50 nowych funkcji wykorzystujących te przepływy pracy.
Nawet w Anthropic inżynierowie podczas pisania nowego kodu w dużym stopniu polegają na własnych narzędziach. Boris Cherny, dyrektor Claude Code, powiedział na początku tego miesiąca, że nie pisał kodu od ponad dwóch miesięcy. Anthropic powiedziała wcześniej Fortune, że od 70% do 90% kodu firmy jest obecnie generowane za pomocą sztucznej inteligencji.
Same modele również osiągnęły rekurencyjny kamień milowy: teraz w istotny sposób pomagają w budowaniu bardziej zaawansowanych iteracji samych siebie. OpenAI stwierdziło, że GPT-5.3-Codex „to nasz pierwszy model, który odegrał kluczową rolę w jego stworzeniu”, co stanowi znaczącą zmianę w sposobie działania rozwoju sztucznej inteligencji. Podobnie Cherny z Anthropic powiedział, że jego zespół stworzył Claude Cowork, nietechniczną wersję Claude Code do zarządzania plikami, w około półtora tygodnia, głównie przy użyciu samego Claude Code. Nawet w przypadku Claude Code Cherny powiedział, że około 90% jego własnego kodu jest obecnie pisane przez Claude Code.
Pomimo wzrostu produktywności niektórzy programiści ostrzegają również, że nowe narzędzia mogą prowadzić do wypalenia zawodowego. Steve Yegge, doświadczony inżynier, powiedział, że narzędzia AI wypalają programistów z powodu przepracowania.
W szeroko udostępnianym poście na blogu Yegge opisał nagłe zasypianie po długich sesjach programowania i że jego współpracownicy rozważali zainstalowanie kapsuł do spania w jego biurze. Twierdzi, że uzależniający charakter narzędzi do kodowania AI popycha programistów do podejmowania niezrównoważonych obciążeń. „Przy 10-krotnym wzroście, jeśli dasz jednemu inżynierowi Claude’owi Code, gdy go opanuje, jego przepływ pracy przyniesie wartość dziewięciu dodatkowych inżynierów” – napisał. Ale „budowanie rzeczy za pomocą sztucznej inteligencji wymaga dużo ludzkiej energii”.
