Claude Code 47 комітів за 2 дні: 14 переписав, 30 залишив, 3 досі не зрозумів, як працюють, але деплой стоїть — це і є post-AI senior engineer

Авіація, квітень 1997 року, тренінг-академія American Airlines у Далласі. Перед класом пілотів стоїть капітан Воррен Вандербург — двадцять сім років у ВПС, чотирнадцять разів Top Gun, тридцять два роки в авіакомпанії. Він вмикає слайд. На слайді одне число: 68%. Стільки розглянутих аварій, інцидентів і порушень, з'ясувала його група, спричинені не відмовою техніки, а поганим керуванням автоматикою. Пілоти розучилися вимикати автопілот. Вони стали, за його формулюванням, "дітьми пурпурної лінії" — тупо вели машину за кольоровим маршрутом на дисплеї, поки літак робив не те. Вандербург дає одне правило, точне як момент затягування болта: "Якщо на малій висоті ти ловиш себе на питанні what is it doing now? — відключай автоматику й керуй літаком сам."

Через дванадцять років, у ніч проти 1 червня 2009-го, над Атлантикою рейс Air France 447 втратить дані датчиків швидкості. Автопілот вимкнеться сам і віддасть штурвал двом пілотам, які роками майже не пілотували вручну на висоті. Вони потягнуть штурвал на себе — рівно протилежне до правильного — і за кілька хвилин A330 впаде з тридцяти п'яти тисяч футів у воду. Навичка, яку делегували автоматиці, виявилася відсутньою саме в ту єдину мить, коли стала критичною. Двісті двадцять вісім людей загинули не тому, що машина зламалася, а тому, що люди розучилися робити те, заради чого взагалі сиділи в кабіні.

Я не пілот. Я тримаю кухню — і кухня тут чесніша метафора, ніж кабіна, бо в кухні рахунок приносять прямо до столу. Добрий ресторан улаштований просто: шеф не нарізає кожну цибулину сам, він роздає станції су-шефам і тримає в голові mise en place — точне знання, що з чого зібрано й куди йде. Claude Code — це бригада су-шефів, яка готує швидше за будь-яку людину й не втомлюється. Я віддав їй чернетку власного блогу. На ранок дивився на 47 комітів за дві доби й зловив себе рівно на питанні Вандербурга: що воно тут наробило? Що це за страви стоять на роздачі під моїм іменем? І 14 разів мусив зняти тарілку з пасу — вимкнути автопілот і переписати вручну, бо су-шеф зготував технічно бездоганно те, чого я не замовляв.

І це вже не маргінальна історія про одного дивака з блогом. За даними Stack Overflow Developer Survey 2025, AI-інструментами щодня користується майже половина всіх респондентів і понад половина саме професійних розробників (47% і ~51% відповідно). Automation paradox — ефект, який десятиліттями описували в авіації та ядерній енергетиці — уперше відтворюється в масштабі в живих production-кодових базах прямо зараз: не в дослідницьких лабораторіях, а на щоденних строках реальних команд. Коли інструмент із приправи стає основною стравою в меню, приховані ефекти перестають бути статистичним шумом. Вони стають операційною реальністю — і борг, який кожен накопичує сам собі на станції, з'їдається спільним залом.

Антагоніст у мене — не машина

Давайте відразу про антагоніста, бо без названого обличчя це буде лекція, а не дзеркало. Антагоніст цього тексту — не Claude. Claude чудовий. Антагоніст — Залежний від автоматики пілот. Той самий, з вандербургівського слайда: людина, що перестала обирати рівень автоматики під задачу, втратила ситуаційну обізнаність і ловить "what is it doing now?" тоді, коли вже пізно тягнути штурвал.

У моєму випадку цей пілот має моє обличчя. Це я о другій ночі дивлюся на зелений лічильник комітів і відчуваю чисту дофамінову насолоду швидкості: дивіться, скільки воно зробило, поки я пив каву. От тільки лічильник не вимірює, скільки я зробив. Він вимірює, скільки я не робив — і світиться тим яскравіше, чим довше я не торкався штурвала. Це і є пурпурна лінія в чистому вигляді: вона рухається вперед, вона каже "все під контролем", і вона веде рівно туди, куди ти сам не дивишся.

METR — дослідницька організація, що оцінює здатності AI-моделей — у середині 2025-го провела не опитування, а рандомізований контрольований експеримент. Шістнадцять досвідчених open-source розробників. 246 реальних задач у їхніх власних зрілих репозиторіях (у середньому 22 тисячі зірок, понад мільйон рядків коду). Половину задач дозволяли робити з AI (Cursor Pro плюс Claude 3.5/3.7 Sonnet, фронтир на той момент), половину — без. І ось результат, від якого досі ниє зуб у всіх, хто його прочитав: з AI розробники працювали на 19% повільніше. Не швидше. Повільніше.

Найжорстокіше — навіть не це. До експерименту ці люди прогнозували, що AI прискорить їх на 24%. Після експерименту, вже фізично відсидівши уповільнення власним тілом, вони все одно вірили, що AI прискорив їх приблизно на 20%. Тобто навіть зловивши себе за руку, мозок переписав протокол на користь приємнішої версії — як свідок, що бреше не слідчому, а самому собі.

Ось де живе несуча конструкція всього тексту. Не "AI поганий" — це нудно й неправда. А те, що твій внутрішній спідометр зламаний у конкретний, передбачуваний бік. Він показує приліт, коли йде звалювання. Це і є automation paradox у чистому вигляді: автоматика працює так гладко, що ти перестаєш помічати, як сам деградуєш — поки рахунок не приходить весь і відразу. Найкраща система самооцінки, яку придумала еволюція, виявляється безкоштовним адвокатом протилежної сторони.

47 комітів, два дні, і чому 14 — це не баг

Тепер конкретика, бо обіцяв чесний case-study, а не притчу. Я дав Claude Code доступ до репозиторію блогу й три дні поспіль ставив задачі різного калібру. За дві найгарячіші доби набіг 47 комітів. Із них 14 я переписав вручну — не підправив комою, а зніс і переписав логіку або текст наново.

Спокуса сказати "14 переписувань — це провал автоматизації". Так от: ні. Це не провал. Це структура. У METR-роботі окремою статтею часу проходило саме рев'ю й виправлення AI-виводу: люди не просто отримували готове — вони сиділи над згенерованим, читали його й переробляли руками, і ця правка з'їдала час, який мала б економити швидкість. Переписування не виняток із процесу делегування. Переписування і є процес. Це кухонна арифметика будь-якого шефа: су-шеф нарізав, замаринував, підсмажив — але рішення, що піде в зал під твоїм іменем, а що в смітник, ти не делегуєш нікому, бо саме за нього тобі й платять. Той, хто думає, що делегував писанину, насправді делегував лише заготовку, а собі лишив найдорожчу частину — пробу на смак. Це не помічник, який зняв з тебе роботу. Це помічник, який зняв з тебе нарізку й лишив дегустацію, а ти радієш, ніби тебе відпустили з кухні.

І ось тут чатує найпідступніше. Не той код, що очевидно зламаний — його видно, його легко викинути. Найдорожчий — той, що "майже правильний". Stack Overflow Developer Survey 2025 (84% розробників уже використовують або планують AI) називає головну фрустрацію року прямо: рішення, які майже правильні, але не зовсім — так відповіли 66%. Друга за величиною больова точка: дебажити AI-згенерований код довше — 45,2%.

"Майже правильно" дорожче за "неправильно" з простої причини. Явно зіпсовану страву офіціант розвертає на кухні — її видно, її легко зняти. А "майже правильна" виходить у зал: вона гарно викладена, вона пахне як треба, вона проходить твою пробу, бо ти на десятій годині сервісу й воно ж "майже". І клієнт відкушує — на чужих очах, через тиждень, у проді. Рівно як той A330, що роками літав бездоганно, поки одна крижана ніч не показала, чого пілоти насправді не вміли. "Майже правильно" — це і є alternate law твого коду: все працює, доки не перестає, і саме тоді з'ясовується, що тримати вагу нема кому. Найнебезпечніша не та страва, що підгоріла дочорна, а та, що всередині сира під ідеальною скоринкою — брак ловлять на гладкій деталі, в якій просто забули нарізати різьбу.

До речі, про довіру. У тому ж Stack Overflow більше розробників активно не довіряють точності AI (46%), ніж довіряють (33%). А "дуже сильно" довіряють лише 3,1%. Тобто індустрія вже намацала те, що я намацував руками вночі: користуватися — масово, вірити — обережно. Це не луддизм. Це доросле ставлення до інструмента, який чудово злітає й не вміє сідати — а сідати завжди доводиться тобі.

Машина пише вперед і не прибирає за собою

Є ще одна річ, якої лічильник комітів не показує принципово. Він рахує те, що додано. Він не рахує те, що мало б бути прибрано.

GitClear проаналізували 211 мільйонів змінених рядків коду — репозиторії Google, Microsoft, Meta та інших, 2020–2024. Дивіться на дві криві. Частка скопійованого, продубльованого коду зросла з 8,3% у 2021-му до 12,3% у 2024-му — приблизно вчетверо більше клонів. А рефакторинг — рядки, які переміщують, тобто прибирання за собою — впав із 25% до менш ніж 10%. 2024-й став першим роком в історії їхніх даних, коли копіпаст обігнав рефакторинг. Одна важлива пляма дрібним шрифтом: вибірка не випадкова — це переважно великі корпоративні репозиторії, тож цифру читаємо як напрям, а не як вирок усій індустрії. Напрям при цьому однозначний. На кухонній мові це називається просто: нова заготовка летить у каструлю, а брудний посуд ніхто не миє — його просто засувають глибше в раковину. Кухня, де закладок щодня більше, а посудомийку звільнили, ще пахне свіжим. Запах міняється рівно тоді, коли в раковині перестає поміщатися наступна тарілка.

Метафора тут навіть не метафора, а механіка. Уявіть стажера, який на кожне завдання приносить не рішення, а ще три файли "про всяк випадок", копіює шматок звідти, ще шматок звідси, нічого не викидає. За тиждень у вас не кодова база, а звалище, де кожен дубль колись доведеться лагодити в трьох місцях одночасно — і ви ще скажете йому спасибі за продуктивність, бо комітів же багато. Швидкість написання — реальна. Борг під неї — теж реальний, просто з відстроченим платежем і конскими відсотками.

Звіт Google DORA 2024 додає холодного: попри зростання індивідуальної продуктивності й задоволення, упровадження AI корелює з гіршою доставкою ПЗ. За оцінкою звіту, +25% adoption асоціюється з −7,2% стабільності доставки й −1,5% пропускної здатності. Важлива пляма дрібним шрифтом, яку чесний шеф не зафарбовує: це кореляція, а не причинність — самі дослідники кажуть, що знахідка потребує подальшого вивчення. Але механізм цілком земний. AI спрощує написати більше коду — отже, розмір зміни росте, а великі зміни ризикованіші завжди. Швидше згенерувати ≠ швидше довезти. Зала наповнюється тарілками вдвічі швидше — а от чи доходять вони цілими, статистика вже не обіцяє.

Продуктивність, виміряна комітами, — це не актив. Це борг, узятий під відсоток, який спочатку відчувається як дохід — і присилає виписку рівно тоді, коли в тебе вже немає чим платити.

WALL-E, або фізична модель того, що з тобою буде

Досі ми рахували, що псується в кодовій базі. Лишилося найнеприємніше: що псується в тобі. І найточніша картинка прийшла не зі звіту McKinsey, а з дитячого мультика.

У мультфільмі Pixar "WALL-E" є кадр, від якого мені досі незатишно. Корабель Axiom, люди сімсот років не вставали з парящих крісел, дивлячись у екран за пів метра від обличчя. Їхні тіла стали круглими й безкостими — кістки й м'язи розчинилися від невживання. Капітан фізично не може встояти на ногах без допомоги робота. Pixar, до речі, консультувалися з фахівцем-фізіологом і спиралися на космічні дані: астронавти в невагомості втрачають у середньому 1–2% кісткової щільності щомісяця. Це не сатира на лінь. Це фізична модель того, що делегування робить із будь-якою невправленою м'язою — атрофія не болить, у тім і фокус.

Компетенція не зникає драматично. Ніхто не присилає повістку "вашу навичку письма знято з постачання". Вона просто тихо перестає тримати вагу. І ти дізнаєшся про це не тоді, коли перестав ходити, а тоді, коли раптом знадобилося встати — і підлога виявилася далі, ніж ти думав.

Ось чому ці 14 ручних переписувань я тепер вважаю не податком, а тренуванням. Це були мої присідання. Єдина частина процесу, де моя власна навичка письма не атрофувалася, а працювала проти опору. Якби я прийняв усі 47 комітів не дивлячись — лічильник показав би 47, а м'яз, яким я думаю текстом, всох би рівно на ту різницю. І в якийсь момент, коли треба було б написати щось, чого машина не вміє — щось живе, з власною ставкою — я б потягнув штурвал на себе й виявив, що руки забули рух.

Письмо — це не виробництво артефакту. Письмо — це спосіб думати. Делегуєш чернетку — ділишся роботою. Делегуєш рішення, що з чернетки лишити — делегуєш мислення. І ось це вже не оптимізація, а та сама пурпурна лінія, за якою ти слухняно ведеш літак у землю, милуючись, як рівно він іде.

Три страви, рецепт яких я втратив

Я довго відкладав найнезручнішу частину заголовка. 14 переписав, 30 залишив — це нормальна кухня. Але три коміти я не зрозумів і досі. Деплой стоїть, тести зелені, прод не падає — а як саме воно працює, я чесно сказати не можу. Розберімо ці три, бо саме тут ховається механізм, якого не видно за зеленим лічильником.

Перший — регулярний вираз для парсингу edge-кейсу в датах. Claude видав рядок із семи груп із lookahead'ами, дав до нього три тести, тести проходять. Я прочитав його тричі. Я знаю, що він робить — ловить формат, який мій старий код пропускав. Я не знаю, чому саме так, а не простіше. Це страва, яку су-шеф зготував за рецептом, якого мені не показав: на смак ідеально, але якщо завтра гість попросить без глютену, я не знаю, який інгредієнт виймати, щоб не розвалити все.

Другий — зміна в конфізі збірки, яка прибрала помилку гідрації. Claude переставив порядок двох плагінів і додав прапорець, якого я раніше не бачив. Помилка зникла. Чому порядок плагінів лікує гідрацію — я не знаю й боюся торкатися, як кухар боїться чіпати духовку, що нарешті перестала збивати температуру: працює — відійди.

Третій — найгірший, бо найтихіший. Утиліта, яку Claude написав на першу добу й вплів у чотири місця. Вона працює. Я перестав питати, як. Це і є момент, коли страва переходить із "я готую" в "я замовляю": рецепт живе вже не в моїй голові, а в чужих руках, яких на кухні фізично немає. Поки замовлення йдуть — усім байдуже. Аж до вечора, коли су-шеф не вийде на зміну, гість поверне тарілку, а я стоятиму над плитою з трьома стравами, які подаю щодня й не вмію приготувати.

І тут варто назвати річ своїм іменем, бо паралель надто точна, щоб її проминути. Cursor, Copilot і вся ця бригада монетизують відчуття руху — рівно як крипта 2021-го монетизувала відчуття, що ти багатієш, поки графік зелений. Різниця одна, і вона не на нашу користь. У крипти була волатильність — чесне, видиме визнання ризику: графік міг почервоніти будь-якої секунди, і ти це бачив. Тут графік зелений завжди. Ризик — твій, відчуття продуктивності — твоє, а рахунок за три страви без рецепта приходить їм у формі ще однієї щомісячної підписки. Зелений лічильник — це HODL без жодного червоного дня до самої ліквідації.

Але тут є сильне заперечення, яке заслуговує повної сили, а не знецінення. Адепт повної автономії агента скаже: METR вимірювала зрілі legacy-репозиторії з мільйоном рядків коду, де кожна зміна тягне за собою десятки залежностей — звісно, там тормозить. У greenfield-проекті, збудованому одразу під AI-workflow, рядки не мають цього вантажу: агент знає всю кодову базу з нуля, немає непередбачуваних dependencies, немає вічного контексту попередніх рішень. А проблема атрофії вирішується просто: виділяєш дві години на тиждень на hand-coding поза AI-workflow — і м'яз живий. Не треба жертвувати швидкістю ради вправ, які можна робити окремо. Це чесна позиція, і в конкретних умовах вона має реальну силу.

Але ось чого вона не пояснює: greenfield-проекти залишаються greenfield рівно доти, доки не стають продуктом. Через рік — legacy. Через три — legacy з командою, яка не пам'ятає, чому саме так зроблено. А "окремі вправи для атрофії" вимагають дисципліну, яка у 99% команд не виживає під deadline-тиском. Що ефективно для одного disciplined senior з власним розкладом тренувань розчиняється в організаційній реальності — і борг, накопичений агентом, лишається, навіть якщо автор сам добре вправляється.

Інструмент: рівні делегування за Вандербургом

Вандербург не казав "вимкніть автопілот назавжди" — це було б ідіотизмом, автопілот рятує життя на круїзній висоті. Він казав інше: знай висоту, на якій береш керування назад. Свідомо обирай рівень автоматики під задачу. Ось ця сама ідея, перекладена на делегування Claude. Не "користуватися чи ні", а "на якому рівні, для чого і де моя рука на штурвалі".

Але перш ніж до таблиці — запитання, яке draft-версія цього тексту оминала: хто взагалі зацікавлений у тому, щоб ти не ставив це запитання? Розклад тут триповерховий, і на кожному поверсі рахунок отримує хтось інший. Вендор інкасує підписку незалежно від того, скільки комітів виживе. Компанія записує приріст швидкості собі в прибуток, а технічний борг екстерналізує на майбутні команди, яких ще немає в штаті. А атрофію навичок несе окремий розробник — не вендор, не компанія, а той, хто стоїть біля плити сам. Вигода соціалізована, ризик приватизований — класична схема, де хтось готує банкет, а посуд миє інший. Таблиця нижче — інструмент не проти AI, а проти цього конкретного розподілу, де твоя нескінченна довіра до автопілота найвигідніша для всіх, крім тебе.

Рівень	Авіаційний аналог	Що віддаю Claude	Де моя рука на штурвалі	Ризик звалювання
0. Ручний	Hand-flying	Нічого. Думаю й пишу сам	Весь час	Низький / повільно
1. Підказка	Flight Director	Варіанти формулювань, рерайт абзацу	Кожне речення приймаю свідомо	Низький
2. Чернетка	Autopilot, ручний газ	Перший драфт секції за моїм каркасом	Переписую тезу й фінал	Середній — "майже правильно"
3. Агент	Full autopilot + autothrottle	Багатофайлові зміни, серії комітів	Рев'ю кожного коміту до merge	Високий — борг і клони
4. Автономія	Дитя пурпурної лінії	"Зроби й залий сам"	Немає. Дивишся на лічильник	Штопор

Правило користування таблицею одне, вандербургівське. Щойно ловиш себе на питанні "що воно тут наробило?" — ти впав на рівень нижче, ніж думав. Негайно вимикай автопілот і бери штурвал. Не дочитуй коміт із думкою "ну, начебто ок". "Начебто ок" на малій висоті — це і є 66% "майже правильно", які потім дебажаться вдвічі довше. Різниця між рівнем 3 і рівнем 4 — це не функція в коді. Це секунда, в яку ти вирішив, що дивитися вже не обов'язково.

І, оскільки тема — точні промпти, ось чесно те, що працювало й не працювало. Працював промпт-конституція на початку сесії: "Ось мій голос (три приклади). Ось чого я НЕ пишу (список кліше). Завжди показуй сцену перед висновком. Не підлещуйся." Працювали вузькі задачі рівня 2–3 з явною межею: "перепиши лише цю секцію, не чіпай решту, поверни diff". Провалювалося все рівня 4: "напиши пост про X" віддавало гладкий, компетентний, мертвий текст без ставки — технічно бездоганний автопілот, що веде в нікуди з ідеальною осанкою. Найгірше провалювалося прохання "поприбирай дублікати": агент охоче додавав код, але прибирати за собою не вмів — рівно крива GitClear, відтворена в прямому ефірі на моєму власному столі.

Висота, на якій я беру штурвал

Повернімося в ту кабіну над Атлантикою. Найстрашніше в історії AF447 — не що автопілот вимкнувся. Він і мав вимкнутися, він чесно сказав "далі сам". Найстрашніше — що людина за роки гладкого польоту розучилася робити те, заради чого вона взагалі в кабіні. Машина не вбивала екіпаж. Екіпаж убила відвикла рука, яка в єдину потрібну мить зробила протилежне до правильного — і робила це впевнено, бо інакше не вміла.

Ось мій підсумок після 47 комітів і 14 переписувань, без теплого фіналу, бо теплий тут був би брехнею. Майже половина професійних розробників уже працює з AI щодня, і крива тільки вгору — це не маргінальний експеримент, це домінантний режим. Тобто питання "брати штурвал чи ні" стоятиме перед майже кожним, хто щось виробляє. І спідометр у кожного зламаний в один бік: він покаже +20%, коли насправді −19%.

Дитя пурпурної лінії живе не в Claude. Воно живе в тій частині мене, якій приємно дивитися на зелений лічильник і не питати, що під ним. Claude — чудовий стажер, якого не можна ні звільнити, ні підвищити: він не виросте у тебе, а ти, якщо віддаси йому мислення, всохнеш у нього — і це єдиний працівник, чия деградація списується з твого рахунку, а не з його. Тендер на твій блог, де ти і єдиний автор промпта, і єдиний рецензент результату — це тендер, де переможець уже сидить у комісії й сам собі тисне руку. Єдина чесна посада, що в ньому лишається твоєю, — не автор і не рецензент, а той, хто знає висоту, на якій вимикає автопілот.

Я знаю свою. Вона на рівні фінального абзацу й несучої тези — там, де текст або має ставку, або це труп. Цей абзац я написав сам. Не тому, що Claude не зміг би скласти схожі слова — зміг би, і, можливо, гладкіші. А тому, що це остання страва на кухні, яку я відмовляюся віддавати чужим рукам: рецепт мусить лишитися в моїй голові, бо саме його завтра спитає гість, якого ще немає в залі. Інакше колись подасться текст, якого я насправді не думав — гладкий, компетентний, з 47 комітами під ним, як ідеально викладена тарілка, що всередині холодна. І ніхто, включно зі мною, не зніме її з пасу. Я просто стоятиму над плитою, дивитимуся на зелений лічильник замовлень — і не помічу, що готувати вже розучився.