Վերադառնալ

AI-ը կրկնո՞ւմ է frontend-ի կորցրած տասնամյակը
SiTech AI Team3 րոպե ընթերցում

AI-ը կրկնո՞ւմ է frontend-ի կորցրած տասնամյակը

Mastro բլոգում Մաուրո Բիգը պնդում է, որ AI-ի ազդեցությունը ծրագրավորողների աշխատանքի վրա կրկնում է այն ապակոմպետենտացումը, որ frontend մշակողներն արդեն ապրել են, և հարցնում՝ ինչին արժե շարունակել կարևորել։

Mastro բլոգում 2026 թվականի մայիսի 23-ին հրապարակված հոդվածում Մաուրո Բիգը պնդում է, որ այն, ինչ AI-ն այժմ անում է ծրագրավորողների աշխատանքի հետ, ծանոթ պետք է լինի frontend մշակողներին, քանի որ նույն գործընթացն իրենք ապրել են վերջին տասնամյակում։ Ալեքս Ռասելն այն անվանել է «frontend-ի կորցրած տասնամյակ»։

Ապակոմպետենտացումը՝ երկու անգամ

Ապակոմպետենտացումը (deskilling), ըստ Վիքիպեդիայի, գործընթաց է, երբ արդյունաբերության մեջ որակյալ աշխատուժը փոխարինվում է կիսակամ ոչ որակյալ աշխատողների կողմից կառավարվող տեխնոլոգիաներով․ դա նվազեցնում է ծախսերը, իջեցնում մուտքի արգելքը և թուլացնում աշխատողների բանակցային դիրքը։ Frontend-ը ժամանակին բարձր մասնագիտացված արհեստ էր՝ իմաստային HTML, CSS, զննարկիչների տարբերություններ, հասանելիություն և արագություն։ Զննարկիչը որպես սովորական կոմպիլյացիայի թիրախ դիտող ֆրեյմվորկները դա մեծ մասամբ փոխարինեցին ընդհանուր մշակողներով, որոնք կարողանում են միայն բաղադրիչների գրադարան միացնել։ Այժմ AI-ը նույն ձևով ապակոմպետենտացնում է ծրագրավորումը, և հեղինակը նշում է ինչպես կորստի զգացումը, այնպես էլ կասկածը, որ նոր գործընթացը տալիս է ավելի ցածր որակ։

Արտահոսող աբստրակցիաների աշտարակ

Մեկ այլ տեսանկյունից ավտոմատացումը պարզապես աշխատանքը տեղափոխում է աբստրակցիայի ավելի բարձր մակարդակ։ Խնդիրն, ըստ Բիգի, այն է, որ մանրամասները դեռ արտահոսում են․ ծանր client-side JavaScript ֆրեյմվորկները թույլ են տալիս չմտածել հասանելիության և արագության մասին էժան հեռախոսներում ու դանդաղ ցանցերում։ Գործակալական կոդավորումը ավելի արտահոսող աբստրակցիա է՝ ի տարբերություն կոմպիլյատորի, այն ոչ դետերմինիստական է, և մուտքի կամ մոդելի փոքր փոփոխությունը տալիս է բոլորովին այլ արդյունք։ Համեմատությունը «կրտսեր ինժեներների» հետ ձախողվում է մի բանում․ մարդիկ սովորում են, և նրանց համար պետք չէ անվերջ ուղղել AGENTS.md կամ SKILL.md ֆայլերը։

LLM-ները որպես Stack Overflow-ի պատճենում

Հեղինակի գտած ամենաճշգրիտ անալոգիան այն է, թե ինչպես էր աշխատում Google-ի որոնումը․ պետք էր ընտրել ճիշտ հիմնաբառեր, որպեսզի ճիշտ ֆորումի գրառումը հայտնվեր առաջին էջում․ այդ հմտությունն այնուհետև տեղափոխվեց Stack Overflow։ LLM-ները շարունակում են այդ միտումը․ նրանք մի փոքր արագացնում են նրանց, ովքեր գիտեն ինչ են անում, և հնարավորություն տալիս նրանց, ովքեր չգիտեն, ստանալ մի բան, որը հաճախ կարծես աշխատում է։ Բայց աբստրակցիան ի վերջո արտահոսում է, և ինչ-որ մեկը պետք է բավական խորը հասկանա համակարգը, որպեսզի ուղղի այն, ինչպես կրտսերներին սովորեցնում էին նախ կարդալ պատասխանը, հետո նոր տեղադրել։

Բաուհաուս, որակ և փոխզիջումներ

Բաուհաուսը պատասխանեց զանգվածային արտադրությանը՝ գործարանային աշխատողներին ու արհեստավորներին միավորելով, իսկ դիզայներներին վերադարձնելով արհեստանոցներ՝ մշտապես նկատի ունենալով վերջնական օգտագործողին․ Դիթեր Ռամսի և Ջոնի Այվի աշխատանքները սկիզբ են առնում հենց այնտեղից։ Ծրագրային ապահովումը, ըստ Բիգի, գտնվում է արհեստի և արդյունաբերական դիզայնի միջև, և կոդը ձեռքով գրելու կարողությունը մնում է անհրաժեշտ․ վեբ դիզայները պետք է իմանա HTML-ն ու CSS-ը նույնքան մոտիկից, որքան արդյունաբերական դիզայները՝ նյութերը։ Երբ հիպը հանդարտվի, LLM-ները կլինեն ևս մեկ գործիք․ մինչ այդ ոլորտը կարտադրի շատ տգեղ բաներ՝ վատ կոդ, կոտրված հաղորդակցություն և աշխատանքից ազատումներ AI-ի անվան տակ։

SiTech

SiTech — AI-ով հզորացված վեբ մշակում

Ստեղծում ենք արագ ու ժամանակակից կայքեր և AI-ը ներդնում իրական բիզնես գործընթացներում։ Ունե՞ք նախագիծ կամ հարց։ Ուրախ կլինենք օգնել։