Когда выдающийся инженер, проработавший в Microsoft 18 лет, говорит, что эпоха традиционной разработки программного обеспечения полностью позади, к такому мнению прислушиваются.
“Набор кода вручную полностью завершён,” Дэвид Фаулер написал в X.
Не стоит списывать это как очередной громкий пост ради охвата. Фаулер участвовал в создании SignalR, был одним из первых разработчиков NuGet и движка развёртывания Kudu, а также работал над ядром ASP.NET Core. Сейчас он руководит работой над Aspire, инструментарием Microsoft для создания распределённых приложений.
Разумеется, в ИИ-кодировании у Microsoft неоднозначная репутация. Нельзя забывать и заявление Сатьи Наделлы о том, что от 20 до 30% кода в Microsoft пишет ИИ.
Фаулер не утверждает, что разработчики перестанут читать код или что программная инженерия закончилась. Его мысль в том, что ручной построчный набор кода в редакторе становится наименее интересной частью работы. Aspire, проект, над которым он работает, уже перестраивают под разработку приложений на базе ИИ.
Microsoft переходит от ИИ-автодополнения к агентам, которые создают программы
Ещё в мае 2023 года Microsoft Research опубликовала исследование Visual Studio IntelliCode, в ходе которого проверили 19 разных дизайнерских решений в семи лабораторных испытаниях с участием 61 программиста. Проблема была не в том, может ли ИИ выдавать удачные подсказки. Разработчики пропускали их из-за того, как они отображались на экране.
Всё это по-прежнему было автодополнением. GitHub Copilot уже далеко ушёл от такого подхода. Агент Copilot для написания кода теперь может взять задачу, создать собственное окружение, работать в фоне, изменять репозиторий и открывать pull request на проверку. В феврале 2026 года GitHub добавил в агент поддержку окружений разработки Windows, благодаря чему он может собирать и тестировать проекты под Windows, запускать линтеры и проверять сборки перед передачей результата человеку.
Теперь приложение GitHub Copilot может запускать агентские сессии внутри WSL, что упрощает Linux-разработку в Windows с помощью ИИ.
Если это вызывает скепсис, вспомните, что Линус Торвальдс также поддержал использование ИИ в Linux, заявив: “ИИ это инструмент, как и другие инструменты, которые мы используем. И он явно полезен. Ещё год назад это не было так очевидно, но сегодня это уже не вопрос.”
Дэвид Фаулер занимается улучшением разработки приложений с помощью Aspire. Это инструментарий, ориентированный на код, для создания и запуска распределённых приложений, где разработчики описывают сервисы, контейнеры и базы данных в единой модели приложения.
Aspire 13.1 сделал ИИ-ассистентов для написания кода полноценными участниками этого процесса. Aspire 13.2 пошёл дальше и добавил удобный для агентов CLI и поддержку MCP.
Команда Фаулера писала в апреле 2026 года, что ИИ-агенты “действительно хорошо пишут код”, но генерация кода и выпуск полноценного работающего приложения “совершенно разные вещи”. Ответ Aspire в том, чтобы позволить агентам запускать сервисы, читать логи, проверять телеметрию, перезапускать сломанное и повторять тесты, без необходимости человеку копировать сообщения об ошибках обратно в чат.
Инструменты для разработки программного обеспечения переделывают так, чтобы ИИ мог работать внутри цикла разработки.
Но “набор кода завершён” не значит, что программная инженерия закончилась
Когда код почти бесплатно генерируется, основные сложности смещаются в архитектуру, производительность, нативные API, тестирование и управление зависимостями, потому что построчно проверять код больше никто не может. Отчёт Veracode GenAI Code Security Report за 2026 год показал, что около 44% проверенных задач генерации кода с помощью ИИ давали код с известной уязвимостью. Правда, это контролируемый бенчмарк.
Однако команда безопасности Microsoft применяет ИИ и к обратной стороне этой задачи. Система под кодовым названием MDASH, агентный сканер уязвимостей, уже используется инженерными командами в Windows, Azure и системах идентификации.
Команда безопасности Windows в Microsoft сообщила, что MDASH “позволила нашей команде безопасности искать уязвимости в масштабах Windows с гораздо большей глубиной анализа, чем было возможно раньше”, упомянув работу над ядром Windows, Hyper-V и сетевым стеком.
Программисты, возможно, меньше набирают код, но Microsoft определённо заставляет ИИ разбираться с самым сложным кодом Windows.
Сгенерированный ИИ код значит для Windows 11 больше, чем кажется
Это не первая попытка расшифровать короткое заявление Фаулера. Тот же инженер ранее заявил, что нативные приложения возвращаются. С тех пор мы наблюдаем резкий рост обновлённого курса Microsoft на нативную разработку Windows с WinUI 3 вместо веб-обёрток.
Редмонд теперь называет WinUI 3 рекомендуемым нативным фреймворком для новых приложений Windows, и, что особенно удачно, этот фреймворк стал по-настоящему открытым. Более открытые и лучше документированные нативные инструменты дают ИИ-агентам больше материала для работы, примерно так же, как уже делает кодифицированная модель приложений Aspire.
Для новичков Microsoft подготовила отдельное руководство Learn, в котором показано, как использовать Copilot для создания приложений WinUI, включая автодополнение кода, учёт контекста файлов и инструкции для конкретного проекта.
Мы не можем подтвердить, написал ли ИИ улучшения Windows 11 в этом году, но с учётом того, что список новых функций и исправлений оказался достаточно большим, чтобы сделать ОС удобнее, редакция предпочтёт такой подход медленной традиционной разработке. Дополнительный плюс в том, что Microsoft удалось исправить и массу ошибок. Мы сообщали, что июльское обновление закрыло 570 ошибок.
Софтверный гигант также делает шаги в сторону более аппаратно-ориентированной разработки с Project Zenith. Анонсированный 4 сентября проект предусматривает урезанную, заточенную под разработчиков сборку Windows 11 для мощного оборудования с жёсткими требованиями, включая 64 ГБ унифицированной памяти и 250 ГБ/с пропускной способности, начиная с чипов AMD Ryzen AI Halo.
Таким образом, вместо оплаты каждого токена, отправляемого в облако, разработчики получают достаточно локальной мощности для запуска ИИ-моделей с более чем 30 млрд параметров. Конечно, сама идея не нова, но теперь появилась версия Windows, лучше подходящая для локальной разработки с ИИ.
Разработчики, возможно, перестанут набирать код, но не перестанут создавать программы
Если смотреть оптимистично, его пост не выглядит прогнозом. Учитывая опыт Фаулера, редакция не стала бы списывать это на нежелание старшего инженера писать код. Фраза “Набор кода вручную полностью завершён” кратко описывает, куда разработчики теперь вкладывают больше усилий.
Генерация кода дешевеет. Ценность смещается в принятие решений о том, что создавать. Более сложной задачей становится проверка работы ИИ-агента и контроль, чтобы результат был быстрым и безопасным.
Microsoft активно создаёт инструменты для такого рабочего процесса. Разработчик не исчезает. Возможно, мы наконец оказались в реальности, где клавиатура больше не главный инструмент написания кода.
Пока нет комментариев. Будьте первым!