No Sloptober: виклик — місяць без LLM-інструментів

Сайт no-sloptober.com пропонує експеримент на жовтень: прожити місяць без інструментів на базі LLM. Сторінка називає це «постом для розуму» і наголошує, що це особистий виклик, а не осуд робочих процесів інших.

Що передбачає виклик

Запропоноване утримання охоплює інструменти, якими розробники користуються щодня: AI-підсумки в результатах пошуку, чати з ботом і пошук через чат-бота, AI-рев'ю коду, а також «Claude/OpenCode/Pi/агенти/моделі тощо» — вдома чи на роботі. Порада проста: «роби це по-старому, складним шляхом» і самостійно сформулюй, у чому LLM добрі, а в чому — ні. Дві примітки пом'якшують правила: працівникам, яких корпорація змушує користуватися AI, автор радить адаптувати виклик, щоб зберегти роботу, а машинний переклад залишає особистим винятком — хоча, на його думку, професійний переклад і локалізація потребують такої точності, що доручати їх машині не варто.

Чому автор пропонує це спробувати

На першому місці — підтримка навичок: навіть якщо LLM корисні, людина має вміти виконувати роботу сама. Сторінка також згадує перспективу та психічне здоров'я і посилається на есей Саймона Віллісона «Don't be a meat proxy» від 3 серпня 2026 року, який описує людей, що проганяють розмову через чат-бота і публікують результат майже без редакторської перевірки. Ще один мотив — безпека: сторінка натякає на агентів, які випадково встановлюють шкідливе програмне забезпечення. Автор також цитує рядок, який називає «законом Онаргайма»: «Агенти можуть лише підтримувати або ЗБІЛЬШУВАТИ ентропію в системі. Зменшувати її здатен лише людина».

Що робити замість цього

Учасникам сайт пропонує конкретні альтернативи: переглянути й прибрати наявний вивід LLM у робочих і домашніх кодових базах — моделі «справді люблять писати ДУЖЕ багато зайвого в коментарях» і надмірно ускладнюють софт; вивчити нову мову, як-от Zig, Rust, Go, Lua чи TypeScript; узятися за вебфреймворк на кшталт Astro, Mastro або Effect.ts; попрактикувати code katas; почати власний проєкт; або зробити гру на Excalibur чи Godot. Є порада й для команд: провести аналіз витрат і ризиків використання LLM, виміряти швидкість, рівень інцидентів і витрати за скороченого використання — пам'ятаючи про «залізний трикутник»: добре, дешево або швидко — обирай два.

Що має показати цей місяць

Підсумковий аргумент — про ремесло: сторінка радить знову знайти радість у роботі, повернутися до стану потоку й запитати, які завдання не мають цінності та чи можна автоматизувати їх детерміновано й дешево. Навчання, зазначає автор, потребує розумових зусиль і «тертя». Учасників запрошують написати про свій досвід і опублікувати з гештегом #no-sloptober.