В последнее время менеджеры по найму испытывают тихое отчаяние при знакомстве с портфолио кандидатов на должность разработчика.
Представьте себе картину: на экране компьютера менеджера появляется GitHub кандидата. Пять репозиториев с аккуратными файлами Readme. Трекер задач с аутентификацией. Погодное приложение с изящным интерфейсом. Клон интернет-магазина с интеграцией Stripe. Все развернуто, все работает, все доведено до совершенства.
Три года назад такое портфолио могло бы завершить собеседование. Сейчас же менеджер смотрит на экран и задается вопросом: а разработал ли кандидат хоть что-то из этого сам?
Этот вопрос не лишен оснований. По словам Эрика Саймонса, гендиректора Bolt.new (ИИ-сервиса для создания, редактирования и развертывания веб-приложений), около 60–70% пользователей его ресурса — нетехнические специалисты. А 25% участников зимней программы-2025 акселератора стартапов Y Combinator (YC) имеют кодовую базу, сгенерированную ИИ на 95%.
То, что раньше было подтверждением самостоятельно выполненной работы, превратилось в нечто иное. Назовем это «подтверждением самостоятельно составленного промпта». Человек ввел промпт, ИИ сделал все остальное, и вот на свет появляется развернутое приложение под именем этого человека.
Рассмотрев однажды портфолио кандидата под этим углом, уже невозможно представить себе ничего другого.
Сигнал и стоимость
В 1973 году экономист Майкл Спенс опубликовал статью, которая впоследствии принесла ему Нобелевскую премию. Его теория сигналов на рынке труда установила интуитивно неочевидный принцип: дипломы и сертификаты ценятся не потому, что подтверждают знания и навыки, а потому, что их получение требует больших затрат.
Наличие высшего образования сигнализирует об интеллекте и упорстве, поскольку для его получения требуются усилия, которые кандидаты с низкими способностями не могут легко воспроизвести. Содержание диплома значит меньше, чем факт того, что вы прошли весь процесс. Сигнал работает именно потому, что его сложно подать.
Идея Спенса объясняет, почему побочные проекты стали золотым стандартом при найме разработчиков. Когда Себастьян Маккензи, будучи еще школьником, создал Babel в Австралии, Meta взяла его на работу несмотря на отсутствие диплома. Кеннет Райтц разработал библиотеку Requests для Python — и Heroku наняла его в качестве «Python Overlord» (главного Python-эксперта). Дэн Абрамов написал Redux для демо на конференции, и Facebook нанял его спустя несколько месяцев.
Эти истории сформировали целое поколение карьерных рекомендаций: просто создавай что-то. Выпусти реальный продукт.
Рекомендация работала, потому что выпустить продукт было действительно сложно. До эпохи ИИ создание и развертывание значимого проекта требовало как минимум от четырех до восьми недель. Нужно было разобраться во фронтенде, освоить бэкенд, настроить развертывание и отладить неизбежные сбои. Это был тяжелый и существенный труд. Именно в этой сложности и заключался смысл.
Опрос HackerRank 2018 года с участием почти 40 000 разработчиков показал, что топ-менеджеры ценили GitHub-проекты больше, чем многолетний опыт. Небольшие компании были еще более ориентированы на портфолио: 80% из них изучали портфолио (по сравнению с 66% в крупных компаниях).
Портфолио работало как сигнал, потому что его создание было процессом затратным. Оно представляло собой подлинное подтверждение выполненной работы.
Затем ИИ обнулил эти затраты. И подтверждение выполненной работы незаметно превратилось в подтверждение составленного промпта.
Инструменты, которые изменили математику
Bolt.new был запущен в октябре 2024 года. За пять месяцев он принес $40 млн годового дохода, став вторым по темпам роста продуктом в истории после ChatGPT. Идея была проста: введите «Сделай клон Spotify» и получите полнофункциональное веб-приложение менее чем за 60 секунд.
Cursor вырос на 6400% по сравнению с предыдущим годом. Исследование Массачусетского технологического института показало, что разработчики, использующие ИИ, выполняют задачи на 55% быстрее. Финтех-стартап YC разрабатывает весь свой MVP (продукт с минимальным функционалом) за три недели вместо традиционных трех-четырех месяцев.
Андрей Карпати написал об этом сдвиге в начале февраля 2025 года. Он назвал его «vibe coding» («вайб-программирование» / программирование с помощью ИИ / программирование по наитию):
Есть новый вид программирования, который я называю «вайб-программированием», когда вы полностью полагаетесь на ИИ, принимаете экспоненты и забываете, что код вообще существует… Я всегда «Accept All» («принимаю все»), я больше не читаю диффы.
Термин быстро распространился. Американский издатель справочной литературы Merriam-Webster добавил его в словарь в течение нескольких недель. Такие компании, как Visa, Reddit и DoorDash, начали указывать навыки вайб-программирования в объявлениях о вакансиях.
Это теория Спенса, действующая в обратном направлении. Когда стоимость производства сигнала падает почти до нуля, сигнал перестает сигнализировать. Портфолио реализованных проектов раньше служило доказательством настойчивости, технической продвинутости и способности решать сложные проблемы. Теперь оно доказывает, что вы можете написать промпт и кликнуть «deploy» («развернуть»).
Закон Гудхарта применим в данном случае напрямую: когда показатель становится целью, он перестает быть хорошим показателем. Побочные проекты стали целью. Разработчики оптимизировали проекты с точки зрения их реализации, а не с точки зрения основных характеристик, которые эти проекты должны были раскрыть. Сертификаты AWS — удостоверения, подтверждающие навыки работы с облачными технологиями на платформе AWS (Amazon Web Services) — пошли по тому же пути. То, что когда-то отличало достойных кандидатов, стало базовым требованием, а затем и вовсе потеряло значение. Побочные проекты — лишь последняя жертва этой эволюции.
Отчет CloudApper о наборе персонала в 2025 году показал, что более 40% рекрутеров испытывают трудности с отличием реального опыта от контента, улучшенного с помощью ИИ. Сотрудники Google обратились к руководству с просьбой вернуть собеседования на месте из-за опасений по поводу мошенничества с помощью ИИ. Задания по программированию на дом исчезают во всей отрасли.
Ранее портфолио позволяло надежно выявлять сильных кандидатов, но теперь требует дополнительных проверок, что сводит на нет его смысл. Если приходится проверять каждый проект, чтобы убедиться, что кандидат действительно его создал, портфолио перестает выполнять свою функцию.
Сжатие
Срыв сигнала наступает в самый неподходящий момент для тех, кто только начинает свою карьеру в этой области.
Исследование SignalFire показывает, что в 2024 году крупные технологические компании сократили набор новых выпускников на 25%. Исследование Стэнфордского университета по цифровой экономике продемонстрировало, что занятость разработчиков ПО в возрасте 22–25 лет снизилась почти на 20% по сравнению с пиковым показателем 2022 года. Гендиректор Salesforce Марк Бениофф объявил, что в 2025 году компания не будет нанимать новых инженеров-программистов, сославшись на рост производительности, благодаря ИИ.
Сложился жесткий парадокс: раньше побочные проекты были для молодых специалистов способом выделиться при отсутствии опыта. Теперь инструменты, которые упростили создание проектов, заменили молодых разработчиков, сделав их ненужными.
Джеймс МакУолтер, гендиректор стартапа Paces из Y Combinator, получил 23 000 заявлений за 30 дней на восемь вакансий. Руководитель инженерной группы Spotify получил 1700 заявлений за 15 часов. Рекрутер из публичной финтех-компании, который в этом году нанял более 30 сотрудников, сообщает: «Кандидаты, откликнувшиеся сами, составляют наименьшую доля среди принятых — около 10%… Они значительно чаще проваливают этапы отбора по сравнению с кандидатами, которых мы находим самостоятельно».
Когда каждый может создать портфолио за выходные, портфолио перестают нести какую-либо полезную информацию о кандидатах.
Что все еще требует затрат
Теория Спенса не только объясняет, что сломалось, но и указывает на то, что по-прежнему работает.
Если сигналы функционируют благодаря своей стоимости, возникает вопрос: что по-прежнему дорого произвести? Определенно не запуск продукта. Сегодня запуск проекта практически ничего не стоит. А то, что происходит после запуска? Это по-прежнему требует реальных усилий.
Можно назвать это подтверждением завершенности продукта в противовес подтверждению промпта.
Работа внутри созданной сложной среды. Начать с нуля в контролируемой среде сегодня сможет любой. Но разобраться в кодовой базе Django, внести вклад в Kubernetes, исправить ошибки в PostgreSQL? Для этого необходимо понимать системы, которые вы не создавали, работать в условиях ограничений, которые вы не выбирали, и координировать свои действия с людьми, у которых есть свое мнение о вашем коде. Половина технических менеджеров в 2025 году стремились увеличить набор сотрудников, участвующих в разработке открытого ПО. При этом они хотели убедиться в способности кандидатов работать в реальных условиях, а не просто запускать демо-версии.
Привлечение реальных пользователей. Факт развертывания проекта больше ни о чем не говорит. Удержание пользователей говорит обо всем. Проект с десятью активными пользователями, которые нашли баги, потребовавшие исправления, рассказывает историю, которую никогда не сможет рассказать безупречный проект из портфолио с нулевым количеством скачиваний. Запустить продукт может каждый. Удержать пользователей — совершенно иная задача.
Выявление ошибок ИИ. В опросе Stack Overflow 2025 года разработчиков спросили, почему они по-прежнему обращаются за помощью к человеку, а не к ИИ. Главный ответ (75%): «я не доверяю ответам ИИ». Если 61% кода, сгенерированного ИИ, требует рефакторинга, то человек, способный найти проблему, становится важнее того, кто изначально сгенерировал код. Сгенерировать код теперь легко. Понять, что он сломан, — сложно.
Объяснение своих решений. Сам код недорого стоит. В отличие от стоящего за ним мыслительного процесса. Рекрутеры хотят видеть не только то, что вы разработали, но и почему вы разработали это именно так. Способность объяснять архитектурные решения, документировать компромиссы и коммуницировать с нетехническими коллегами становится ценнее по мере того, как ИИ генерирует недокументированный код в промышленных масштабах.
Исследование GitHub «Octoverse» за декабрь 2025 года четко показывает эту тенденцию: разработчики, которые достигли наибольших успехов в области ИИ, описывают свою роль не столько как «производителей кода», сколько как «креативных директоров кода», где основной навык заключается не в реализации, а в оркестровке и верификации.
Сигналы никуда не делись. Они просто переместились со стартовой линии на финишную.
Что остается в силе
Рекомендация «просто создавайте проекты» не стала неверной. Она стала неполной.
Создание проектов по-прежнему важно для обучения. Циклы обратной связи, отладка, моменты, когда вы наконец понимаете, почему что-то сломалось, — ИИ не может сократить этот процесс обучения. Но сам факт создания проекта перестал быть отличительным признаком.
Гендиректор GitHub Томас Домке отмечает:
Мы вступаем в эру, когда стажеры и начинающие разработчики приходят уже с уверенным владением лучшими инструментами для генерации кода с помощью ИИ на рынке.
Базовый уровень сместился. Эффективное использование ИИ стало ожидаемой нормой, а не исключением. Умение с помощью промпта создать работающее приложение — теперь минимальный входной билет.
Тот самый менеджер по найму все так же откроет ваше портфолио на своем компьютере. Пять проектов, все развернуто, все работает. Но теперь он будет искать другие признаки вашей компетенции:
- не то, что вы реализовали, а то, что поддерживали;
- не то, что код работает, а то, что можете объяснить, почему он разработан именно так;
- не то, что вы начали, а то, что завершили.
Портфолио, которое раньше доказывало, что вы умеете создавать проект, теперь доказывает лишь, что вы умеете запускать его.
Любой может выйти на стартовую линию. То, что происходит после этого, и имеет значение теперь.
Читайте также:
- Как GitHub Copilot и ChatGPT меняют облик современной разработки программного обеспечения
- С нуля до разработчика игр: как начать создавать видеоигры, если у вас нет опыта
- Жива или мертва: Что происходит с индустрией виртуальной реальности?
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Alvis Ng: Your Side Project Won’t Save You Anymore
