💬 AI и потеря контроля над архитектурой и кодом — как быть обычному фронтенд и бекенд мидлу

Подробнее про фоновое обучение: https://tg.pulse.is/next_tick_bot?sta... Массовые увольнения, сломанный найм, заражённые npm-пакеты, нейрослоп и сотни тысяч строк кода, которые никто не успевает читать. AI ускорил разработку, но одновременно увеличил поток мусора, когнитивную нагрузку и количество случайных архитектурных решений. В этом видео разбираем, какой код действительно исчезнет, какие задачи останутся за инженерами и почему профессиональная ценность теперь определяется не скоростью генерации кода, а способностью управлять сложностью. Рутинные контроллеры, формы, модели и CRUD постепенно автоматизируются. Но остаются продуктовые задачи, исследования, архитектура, системное программирование, оптимизация, коммуникация с бизнесом и принятие решений в условиях ограничений и неопределённости. Отдельно рассматриваем, почему AI склонен к overengineering, как паразитная сложность увеличивает стоимость разработки и почему каждую дополнительную строку кода приходится оплачивать поддержкой, ревью, контекстом и вниманием. На примере защиты JavaScript и Node.js от monkey patching показываем разницу между обычным промптом и полноценной инженерной постановкой задачи: цель, ограничения, среда выполнения, варианты решений, критерии сравнения, тесты, бенчмарки и acceptance criteria. Также обсуждаем псевдоархитектуру, псевдооптимизацию, роль концентрации внимания и качества инженерной экспертизы. 00:00 Массовые увольнения, сломанный найм и нейрослоп 03:10 Какой программный код действительно исчезнет 04:07 Задачи, которые AI не может воспроизвести 05:31 Куда двигаться middle-разработчику 06:24 Продуктовый код, исследования и системное программирование 07:31 AI как инструмент инженерного исследования 09:05 Паразитная и предметная сложность 10:37 Характеристики качественного кода 11:47 Фоновое образование для инженеров 13:09 Практическая задача: monkey patching в JavaScript 14:50 Почему обычный промпт не является техническим заданием 16:46 Можно ли решить новую инженерную задачу только при помощи AI 17:46 Почему каждая строка кода увеличивает стоимость проекта 18:29 Псевдоархитектура, псевдооптимизация и псевдоработа 20:26 Где действительно нужны архитектура и оптимизация 22:09 Как системный код упрощает доменную логику 23:45 Чем профессиональный инженер отличается от vibe coder 24:42 Концентрация внимания и глубокая экспертиза 25:38 Новый формат профессионального образования 26:51 Завершение #программирование #архитектура #искусственныйинтеллект #javascript #nodejs #разработка