Koqnitiv borc: tərtibatçı nə üçün AI kodunu əl ilə yenidən yazır

Tərtibatçı Ankur Seti bloqunda şəxsi layihələrində AI kod köməkçilərindən istifadə edərkən kod üzərində nəzarəti saxlamasına imkan verən iş üsulunu təsvir edib. Onun sözlərinə görə, o, bu alətlərdən şəxsi layihələrində hələ də istifadə edir, lakin bütöv bir funksiyanın bir göstərişlə yaradılması onda narazılıq və çaşqınlıq doğurur; ona zövq verən yalnız darıxdırıcı hissələri tez keçməkdir.

Problem: koqnitiv borc

Köməkçinin layihədə sərbəst çalışmasına icazə vermək “nəhəng koqnitiv borc” yaradır, deyə o yazır. Şəxsi saytına teq funksiyası əlavə etmək üçün Django sənədlərini oxumaq darıxdırıcı ola bilər, amma yenə də bunun necə işlədiyini anlamaq istəyir: “Problemin darıxdırıcı olması həllin anlaşılmasını tamamilə maşına həvalə edəcəyim demək deyil”. 2026-cı ildə tərtibatçılardan gözlənilən üsul — hər sətri nəzərdən keçirmək — da çıxış yolu deyil: “Pull request-ləri robotlar açır, insanlar yoxlayır. Cəsur yeni dünya”. Onun fikrincə, yüzlərlə sətir “həddindən artıq müdafiəçi, pis şərh edilmiş və incə səhvlərlə dolu” kodu nəzərdən keçirmək əyləncəli deyil; işəgötürən üçün bu bəzən qəbul edilə bilər, şəxsi layihələr üçün isə heç vaxt — çünki onlar hər şeydən əvvəl zövq verməlidir.

Qəsdən səmərəsiz üsul

Həlli, öz sözləri ilə desək, “kobud şəkildə səmərəsiz və bəlkə də bir qədər gülməli”dir: köməkçidən kodu çatda yaratmağı xahiş edir, sonra bütün düzəlişləri özü edir. Müvafiq təlimatlar onun bütün şəxsi layihələrinin agent fayllarında yazılıb. Onun təxmininə görə, bu üsulla LLM-dən heç istifadə etməməkdən daha sürətli işləyir, lakin maşının öz yerinə düşünməsinə icazə verənlərdən yavaşdır: “10 dəfə sürətli olmaq əvəzinə, yəqin ki, cəmi 2 dəfə sürətliyəm”.

Əvəzində o, anlayış qazanır. Hər sətri əl ilə yazmaq kodun mövcud kod bazasına necə uyğunlaşdığına dair zehni model qurur; anlamadığı API və ya alqoritmi dayanıb araşdıra bilər. Yazmaq onu yavaşladır, buna görə modelin hallüsinasiyalarını və ya pis dizayn qərarlarını tutma ehtimalı artır; kodu yol boyu yenidən təşkil edib şərh əlavə edə bilir. Ən əsası, kod bazasının “məkan xəritəsi” formalaşır: hər funksiyanın harada yerləşdiyini bilir, bu da gələcəkdə LLM-ə verdiyi göstərişləri yaxşılaşdırır.

Nə üçün vacibdir

Seti bu təcrübəni proqramlaşdırma öyrənənlərə verilən köhnə məsləhətlə müqayisə edir: kodu kopyalayıb yapışdırma, kitab və bloqlardakı nümunələri anlamaq üçün əl ilə yaz. “Bəlkə bu, LLM ilə işləməyin ən səmərəli yolu deyil, amma mən anlayışı məhsuldarlıqdan üstün tuturam” deyən müəllif bir neçə aydır belə işlədiyini və davam etməyi planlaşdırdığını əlavə edir. Onun narahatlığı budur ki, proqram sənayesi tezliklə ödənilməli olan böyük koqnitiv borc yığır: “Elə bir vaxt gələcək ki, rəqəmsal infrastrukturumuzun böyük hissələrinin necə qurulduğunu artıq anlamayacağıq”.