Мечта вайбкодинга родилась в 1959 году, но решать и проверять до сих пор приходится людям

Историю этой мечты разобрала Диана Фионина. Она работает в экосистеме ИТ-продуктов Лукоморье над no-code платформой Акола, то есть конструктором, где приложение собирают мышкой без написания кода. Она прослеживает линию от COBOL через черепашку Logo, советский ДРАКОН и Visual Basic до нейросетей и в каждом звене ищет место человека.

Обещание писать программы без программиста появилось в 1959 году

В мае 1959 года в Пентагоне собрался комитет CODASYL из представителей бизнеса и Министерства обороны США. Среди его участников была Грейс Хоппер. Комитет создавал COBOL, язык программирования для бизнес-задач с синтаксисом, похожим на обычный английский.

Расчёт был такой: писать на нём смогут начинающие программисты, а читать код руководители. Компьютер тогда занимал целую комнату, программы набивали на перфокартах.

В 1981 году ту же мечту иначе сформулировал Андрей Ершов, один из основателей советского системного программирования. На Всемирной конференции ИФИП и ЮНЕСКО в Лозанне он выступил с докладом о программировании как о «второй грамотности». ИФИП это международная профессиональная организация по информатике.

Ершов сравнивал компьютер с книгопечатанием: печать сделала грамотность всеобщей, и умение программировать тоже должно стать навыком каждого. Под «второй грамотностью» он понимал умение мыслить алгоритмически, планировать и предвидеть последствия своих решений.

Какие аргументы у сторонников «программирования для всех»?

У этой линии есть весомые доводы, и все они опираются на факты.

• Инструменты действительно живут десятилетиями. На COBOL до сих пор работают банки и госучреждения.
• Наглядность снимает страх. В 1963 году Айвен Сазерленд показал Sketchpad, где чертили световым пером прямо на экране. Это был прототип графического интерфейса, а в 1988 году Сазерленд получил премию Тьюринга.
• Школьники учатся быстрее. В языке Logo ребёнок писал «вперёд 100, поворот 90», и абстрактный цикл превращался в квадрат на экране.
• Советская школа прошла тот же путь. С середины 1980-х школьники учили алгоритмы на школьном алгоритмическом языке Ершова с русскими словами, а исполнители Робот и Чертёжник сразу показывали результат. Сегодня они живут в среде КуМир, которую разработали в НИИСИ РАН, институте Российской академии наук.
• Рынок растёт. В 2021 году аналитическая компания Gartner прогнозировала, что к 2025 году 70% новых приложений организаций будут использовать low-code или no-code технологии. Low-code это платформы, где кода нужно совсем немного.

Отдельная история у ДРАКОНа, расшифровка которого звучит как «Дружелюбный Русский Алгоритмический язык, Который Обеспечивает Наглядность». Его начали разрабатывать в 1986 году для программы «Буран».

Почему инструменты каждый раз упирались в человека?

У противоположной стороны доводы не слабее. COBOL задумывали понятным для менеджеров, а в итоге он потребовал редких специалистов. В 2020 году, когда штатам пришлось срочно обрабатывать поток заявок на пособия по безработице, программистов на COBOL оказалось очень трудно найти.

Инженеры быстро нащупали закономерность: чем интуитивнее инструмент, тем меньше он умеет. На Logo было удобно рисовать квадраты, но для настоящей игры или симуляции простой логики черепашки не хватало.

С исполнителями в КуМире повторилось то же самое. Стоило перейти к задаче посложнее, и ученик терялся, потому что не понимал, в каком состоянии находится его программа.

Обратите внимание на цифры Gartner. В отчёте 2024 года компания пишет уже о другом: к 2029 году корпоративные low-code платформы будут применять для критически важных приложений 80% компаний, а в 2024 году таких было 15%. Инструменты растут, но, как отмечает Фионина, программисты при этом никуда не делись.

Каждое поколение инструментов забирало у человека часть рутины: машинные коды, синтаксис, вёрстку форм, теперь и сам код. : Диана Фионина, экосистема ИТ-продуктов Лукоморье

Главный вопрос Фионина формулирует так: что будет, если система поймёт вас неправильно, и кто это заметит и поправит. На эту работу, то есть на решение, что строить, и проверку результата, по её словам, способен только эксперт.

Что делать с вайбкодингом прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Вайбкодинг подойдёт для мелких помощников: калькулятора для статьи, простой страницы с подборкой, таблицы для учёта публикаций. Сначала опишите задачу словами так, как объясняли бы новичку, потом проверьте каждую кнопку руками.

Маркетологу. Ваша ценность смещается в постановку задачи и приёмку результата. Составьте список проверок до запуска: что должно происходить, если клиент ввёл ошибку, оставил поле пустым или нажал кнопку дважды.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Из доступных в России нейросетей можно попробовать YandexGPT и GigaChat, из no-code конструкторов в материале упомянута Акола. Для всего, что касается денег клиентов и персональных данных, держите рядом человека, который понимает, как система устроена внутри.

Дальше, судя по прогнозам Gartner, конструкторы и нейросети пойдут в критически важные системы компаний, и спрос на людей, способных проверить результат, вырастет вместе с ними. Как в 2020 году с COBOL, однажды окажется, что понимающих, как устроена собранная без программиста система, очень мало. Выиграют те, кто будет готов к этой роли заранее.