Přemýšlím o tom, jak se svět vývoje softwaru rychle mění. Během zimních prázdnin jsem četl článek od Gergely Orosze, který popisuje své zkušenosti s novými modely umělé inteligence. On sám vyzkoušel, jak modely jako Opus 4.5 a GPT 5.2 dokážou napsat stovky řádků kódu jen na základě pokynů. Dokonce to dělal z mobilu, když cestoval – přikázal AI, aby vytvořila změny v kódu na GitHubu, spustila testy a připravila pull requesty. To všechno bez toho, aby sám psal kód ručně. Je to jako kouzlo, ale zároveň to nutí přemýšlet, co to udělá s naší prací.
Gergely Orosz zmínil, že tyto modely zvládly středně velké úkoly skvěle. Například přidal funkce pro samoobslužné skupinové předplatné pro velké firmy a upravil administrační panel pro svůj newsletter The Pragmatic Engineer. Všechno to nasadil do provozu po kontrole a testech. A není sám – mnoho dalších vývojářů sdílelo podobné příběhy. Připadá mi to jako zlomový bod, kdy AI přestává být jen pomocníkem a stává se hlavním tvůrcem kódu.
"Aha" momenty od zkušených vývojářů
Když si člověk přečte, co říkají lidé jako Jaana Dogan z Googlu, je jasné, že to není jen hype. Jaana popsala, jak dala Claude Code popis problému s distribuovanými agenty, a AI to vyřešila za hodinu – něco, co jejich tým budoval celý rok. Řekla, že to není dokonalé, ale je to úžasné pro složité úkoly, kde člověk zná oblast. Podobně Thorsten Ball z Amp přiznal, že po 15 letech programování ho teď ruční psaní kódu frustruje. Dříve miloval ten rytmus psaní, ale teď vidí, že AI to dělá rychleji.
Malte Ubl, technický ředitel ve Vercel, sdílel, jak během prázdnin postavil dva open-source projekty, napsal knihu a opravil spoustu věcí – všechno díky Opus 4.5 a Claude Code. Řekl, že AI se chová jako senior vývojář, kterému stačí říct, co má dělat, a on to udělá s minimálním dohledem. David Heinemeier Hansson, tvůrce Ruby on Rails, změnil názor z léta, kdy AI ještě nebylo dost dobré, na optimismus teď. A Adam Wathan, autor Tailwind CSS, říká, že psaní syntaxe ručně je teď nuda, zatímco s AI je programování zábavnější.
Největší obrat přišel od Andreje Karpathyho, spoluzakladatele OpenAI. Ještě v říjnu označil AI nástroje za "slop" – nekvalitní věc. Ale v prosinci napsal, že se nikdy necítil tak pozadu jako programátor. Podle něj se profese mění, protože programátor přispívá jen malými kousky, zatímco AI dělá většinu. Mluví o nové vrstvě abstrakce s agenty, promptami, kontexty a nástroji, kterou je třeba ovládnout. Boris Cherny, tvůrce Claude Code, dodal, že minulý měsíc všechen jeho kód napsala AI – asi 200 pull requestů, ani řádek ručně.
Proč právě teď?
Přemýšlím, proč to přichází právě v tomto okamžiku. Podle článku to způsobily nové modely z konce roku: Gemini 3 od Googlu ze 17. listopadu, Opus 4.5 od Anthropicu z 24. listopadu a GPT-5.2 od OpenAI z 11. prosince. Tyto modely jsou výrazně lepší v generování kódu. Peter Steinberger, tvůrce PSPDFkit s 20 lety zkušeností, řekl, že skok od GPT 5.1 k 5.2 byl obrovský – AI teď zvládá úkoly většinou na první pokus, bez častého zasekávání.
Simon Willison, expert na velké jazykové modely, to potvrzuje: listopadové modely jako GPT-5.2 a Opus 4.5 překročily hranici, kdy se otevřely složitější problémy. Dokonce Salvatore Sanfilippo, tvůrce Redis, poznamenal, že AI je dobré i v jazyce C. A pamatujete na předpověď Daria Amodeiho, šéfa Anthropic, z března? Řekl, že do tří až šesti měsíců bude AI psát 90 % kódu a do dvanácti měsíců skoro všechen. Teď to vypadá, že už se to děje.
Gergely Orosz sám říká, že pro jeho projekty v TypeScript, Node/Express, React a Postgres generuje AI 90 % kódu. Stejně to platí pro Go, Rust nebo jiné jazyky, kde má AI dost dat. Předpokládá, že to bude běžné u startupů hledajících trh nebo nových projektů bez starého kódu.
Negativa: Co ztrácí hodnotu?
Teď přichází ta méně příjemná část úvahy. Některé dovednosti, které byly dříve klíčové, teď ztrácejí na významu. Například prototypování – platformy jako Lovable nebo Replit umožňují netechnickým lidem stavět appky sami. Gergely zmínil reklamu Replit s basketbalistou Shaquille O'Nealem, který bez zkušeností "vibe-codil" appku na sbírání pickup lines (balících hlášek).
Být expertem na více jazyků, jako Go nebo Rust, bude méně důležité, protože AI umožní skočit do jakéhokoli kódu a nechat ho implementovat. Speciální role jako frontend nebo backend vývojář mohou zmizet ve startupu – stačí jeden dobrý inženýr, který AI použije na vše. Implementace dobře definovaných ticketů z JIRA nebo Linear? To AI zvládne samo, stejně jako refaktoring kódu.
Peter Steinberger přiznává, že teď nečte většinu generovaného kódu – jen sleduje strukturu a klíčové části. Volí jazyky jako TypeScript pro web, Go pro příkazovou řádku nebo Swift pro macOS, protože AI v nich exceluje. Ale upozorňuje, že u zralého softwaru nebo bezpečnostních věcí je kontrola pořád nutná.
Výody: Vyšší hodnota skutečných inženýrů
Na druhé straně mě napadá, že opravdoví softwaroví inženýři mohou být ještě cennější. Článek začíná tímto bodem, ale podrobnosti jsou za paywallem, takže si to domýšlím na základě úvodu. Gergely naznačuje, že dovednosti tech lídrů budou víc žádané, stejně jako orientace na produkt u startupů. Být solidním inženýrem, ne jen "kodérem", se stane standardem. AI píše kód, ale rozhodnutí o architektuře, testování a celkovém designu zůstanou na lidech.
Přemýšlím, jak to ovlivní produktové manažery versus inženýry. Produktoví lidé teď mohou generovat software sami, s méně inženýry, ale inženýři zase potřebují méně produktového vedení. Profese se začnou překrývat. A co ty ošklivé stránky? Více generovaného kódu znamená více problémů, slabé praktiky se projeví rychleji a možná horší work-life balance pro vývojáře. Je to jako zemětřesení, jak říká Andrej Karpathy – musíme se přizpůsobit, abychom nezaostali.
