Джун после кода: как растить инженеров, когда исполнение уезжает агентам

Мысленный эксперимент разворачивается дальше: требования оказались неполными, промежуточная миграция — необратимой, ночью что-то экстренно правили, а потом полезли баги. Кто из двоих реально владеет системой, а кто целиком полагается на агента? Александр раскладывает работу на три слоя. Артефакт — функция, интерфейс, тесты, конфигурация — это то, что видно на демо. Целый рабочий эпизод — цель системы, независимая проверка, контролируемый деплой, наблюдение и работа с последствиями: если разваливается, чинит тот, кто сделал. Эволюция системы во времени — жизнь с тем, что выкатили. Третий слой он показывает на знакомых SRE-инженерах, которые увольняются: система живёт годами, фич хотят всё больше, надёжность уезжает на второй план, и каждую вторую ночь надо просыпаться на алерт и разбираться, твой это сбой или соседа. Агенты удешевили первый слой заметнее всего, и чем длиннее горизонт, тем сильнее расходятся джун и опытный инженер.

Тема для Александра личная: старшему сыну двадцать, он учится и на выходе будет геймдизайнером, а младший пошёл в нулевой класс и нативно разговаривает с Алисой — пульт от телевизора ему уже непонятен. Дальше идут исследования, и Александр сразу оговаривает: они меряют разное. Полевой эксперимент на выборке почти в пять тысяч разработчиков дал плюс 26% решённых задач; квазиэксперимент в группе из экосистемы Alibaba — плюс 67% сгенерированного кода у сотрудников с опытом до года; у ранних пользователей инструментов Microsoft было примерно на 24% больше pull request. Но инструменты там — автодополнение ещё 2023 года, и сравнивают джунов с ними же самими без инструментов. Анализ в Science по более чем тридцати миллионам коммитов показал, что почти весь прирост выпуска и освоения библиотек достался менее опытным. При этом ускорение затухает по ходу цикла: плюс 180% коммитов, плюс 50% инкрементов внутри проектов и плюс 30% выпусков.

Наблюдательный анализ Anthropic по 400 тысячам сессий Claude Code дал около 15% подтверждённо успешных сессий у пользователей начального уровня против 28–33% у среднего и экспертного. Эту разницу Александр читает не как «джун против сеньора», а как экспертность в конкретной задаче: человек, который говорит на языке бухгалтерии и различает problem space и solution space, остаётся экспертом в домене, даже если кодит слабо. Универсального грейда по годам опыта, стеку и знанию синтаксиса больше нет — есть рост внутри ограниченных эпизодов, где слой со стеком и библиотеками уходит на второй план. Проблема в том, что нижние ступени старой лестницы — простые, максимально специфицированные задачи с ограниченным blast radius, ревью старшего и отправкой на доработку — уехали к агентам, которые делают такую работу под ключ. Именно этот тип работы раньше растил новичка, и на его месте образовался учебный разрыв.

Разрыв закрывается тем, что ограниченный эпизод отдают не сеньору с агентом, а джуну с агентом, — но компания должна захотеть так спроектировать работу. Александр честно признаётся, что как маленький работодатель не понимает, зачем брать новичка с нуля, если ту же работу можно загрузить агентам и получать результат. До делегирования джун обязан объяснить цель фичи, назвать неизвестные, сузить агенту работу и зафиксировать независимую проверку; после — прочитать диф, пусть даже разобрав его вторым агентом, понимать путь изменения до прода и отвечать за поведение в эксплуатации. «Возьми простую задачу из бэклога» больше не работает: простых задач не осталось. Александру попадалась идея готовить по дифу квиз и схемы работы новой фичи — способ вытащить из задачи знание и замкнуть фидбек-луп. Инкремент у джуна, идущего по процессу, и у джуна, попросившего топовую модель «сделать по красоте», выглядит одинаково; разница — в том, что человек понял.

Рост в новой картине — это расширение единицы ответственности: фрагмент задачи, задача целиком, изменение размером в pull request, полный эпизод, где этот pull request доезжает до прода продуктовым инкрементом, и владение набором компонентов или сервисом. Вопрос из чата — «я джун в жёлтом банке, и вся ответственность упала на меня» — Александр разбирает ровно так: человека молча сделали скорее мидлом, и нормальным такой сетап он не считает. Опыта, который показывает, чем быстрые простые решения стреляют через полгода, у джуна просто нет. В подтверждение — разговор с Мишей из Альфы: после реструктуризации технические решения по одной системе полгода принимали бизнесовые ребята, потом её чинили примерно за миллион долларов, и после этого аргумент про совокупную стоимость владения защищался легко. Измерения же вокруг кодинговых агентов упираются в pull request: выпуск и наблюдение полевыми экспериментами не ловятся, и мерить это реальнее внутри крупных компаний с тысячами инженеров.

Сигналы роста Александр предлагает искать не в зелёных пайплайнах: есть шутка про прокладку между компьютером и клавиатурой, и человек, скопировавший ответ чата с личного ноутбука в зелёный pull request, формально выглядит молодцом. Содержательные признаки другие — понимает, что ответила модель, видит отсутствие регрессии, требует меньше содержательной помощи, умеет сам задизайнить проверку вместо опоры на оракул и может объяснить суть задачи, а не сказать «агент потрогал десять файлов». Найм меняется медленно, но Александр добавил бы секцию, где кандидат работает с агентом в паре — со своим харнессом и расшаренным экраном, если захочет. Джуна берут вместе с обязательством учить: нужны наставник, руководитель, песочница, настроенный CI и возможность катнуть на прод и откатиться. Код подешевел, инженерное суждение — нет. Сам выпуск вырос из просьбы коллег из Подлодки написать текст про джунов: получился лонгрид, «а лонгриды никто не читает».