Личный опыт освоения агентов

Сначала это были чужие истории. Кто-то из знакомых рассказывал, как попросил ChatGPT написать письмо. Кто-то хвастался сгенерированной картинкой. Я слушал с некоторым скепсисом и небольшим любопытством — зачем людям может такое понадобиться?Потом попробовал сам. Сначала просто спрашивал, как сделать какую-то мелочь. Потом захотелось, чтобы он ответ давал сразу с нужными именами переменных — чтобы было удобно копипастить. Мелочи, которые экономили минуты. Приятно, но мир не переворачивало.Перелом наступил, когда я подумал: хватит чатиться. Зачем я каждый раз ввожу его в курс дела — пусть работает из IDE и узнаёт контекст сам. Дал ему пару указаний, чтобы код генерил не как в примерах из учебника, а как надо. Вот тогда-то всё и изменилось.Я умею кодить сложную логику — это всегда было моей сильной стороной. Там, где другие делали то, что могли, я делал то, что нужно, и за счёт этого держался выше среднего. Я дал ИИ задачу, на которую у меня ушло бы пару дней — он сделал всё чётко и быстро. Вот жеж блин.Дальше — больше. Попробовал с ним обсудить подход, и он подсказал идею, до которой я сам бы не дошёл. Да, финальная мысль пришла мне — но направление задал он. Такое хочется развидеть, но нельзя игнорировать: если машина делает то же, что и я, а может и больше — чем я от неё отличаюсь? Что делает меня специалистом? И вслед за этими красивыми вопросами сразу подъехали приземлённые: а за что, собственно, я буду получать зарплату?Чтобы найти ответы, пришлось немного поработать. Немножко технически, немножко психологически. Боишься, что заменят — учись новому. Что, в первый раз, что ли? Немного шишек — и мускул накачан. Обложиться MCP-шками, настроить агентов — для человека, который был и админом, и девопсом, это не проблема. Руки помнят.