TL;DR

AI democratyzuje programowanie – każdy będzie mógł tworzyć oprogramowanie, podobnie jak aparaty cyfrowe zdemokratyzowały fotografię
„Vibe coding” to nowy sposób pracy, gdzie AI pisze kod, jednak wymaga ciągłego nadzoru i kosztuje tysiące dolarów tygodniowo
Nowa rola „Fixerów” – specjaliści naprawiający problemy stworzone przez AI
Więcej, nie mniej miejsc pracy – boom startupów i nowych możliwości, choć w big tech może być cięcia
Trzeba działać teraz – według prognoz, 2026 to „end game” dla nieprzygotowanych
Google nie zmieniło się przez 20 lat w podejściu do platform, natomiast Amazon ewoluował znacznie lepiej
Proces rekrutacji w big tech jest fundamentalnie wadliwy – „interview anti-loop” powoduje fałszywe negatywy

Uwaga: Poniższe notatki pochodzą z rozmowy ze Steve’em Yegge na kanale The Pragmatic Engineer. Wszystkie przedstawione przemyślenia, obserwacje i prognozy są opiniami rozmówcy, nie autora tych notatek.

Steve Yegge to legendarny blogger technologiczny, który przez 7 lat pracował w Amazon, następnie 13 lat w Google, a obecnie buduje narzędzia AI w Sourcegraph. Jego wpis „Get that Job at Google” był wykorzystywany przez Google HR przez 15 lat, z kolei „Google Platform Rant” nadal jest cytowany w całej branży.

Yegge jest również autorem wpisu „Get that Job at Grab” z 2018 roku, gdzie przewidział boom na rynku pracy na lata przed wszystkimi innymi obserwatorami. Pisał wówczas o „globalnym zapotrzebowaniu na software engineers kompletnie przewyższającym podaż” – co okazało się prorocze w okresie 2021-2022.

Problem z rekrutacją, który trwa od dekad

W 2008 roku Steve Yegge napisał „Get that Job at Google”, ponieważ obserwował jak dobre talenty są odrzucane. Google bało się fałszywych pozytywów tak bardzo, że tworzyło masę fałszywych negatywów.

Yegge opisał zjawisko, które nazwał „interview anti-loop”. Kandydat może mieć po prostu pecha i trafić na sześć osób w firmie, które nie zgadzają się z nim we wszystkich kwestiach technicznych. To zwykły pech, jednak eliminuje świetnych kandydatów.

Statystyki Google ujawniły szokujące fakty:

Brak korelacji między wynikami rozmów a późniejszymi osiągnięciami
60% obecnych pracowników Google nie zatrudniłoby samych siebie (eksperyment z blind review)
System nie zmienił się znacząco przez 15 lat mimo dowodów na wadliwość

Niektóre firmy testują alternatywy. Linear płaci kandydatom za tygodniową współpracę zdalną. Jest to droższe, ale pokazuje rzeczywiste umiejętności, ponadto pozwala używać narzędzi AI.

Lekcje z Google Platform Rant – dlaczego Amazon wygrało

W 2011 roku Yegge napisał słynny rant o platformach Google. Był sfrustrowany po sześciu latach w Google, gdzie nadal nie mógł uzyskać API do prostych rzeczy. Po butelce wina napisał brutalnie szczerą ocenę.

Mało kto wie, że to był dopiero artykuł 2 z zaplanowanej 11-częściowej serii krytykującej Google wymiar po wymiarze. Yegge nigdy nie ukończył serii, ponieważ przypadkowo opublikował drugi artykuł publicznie. Implikacje były tak duże, że musiał się „ukrywać” przez jakiś czas.

Amazon – mandate od Bezosa:

Każdy zespół MUSI udostępnić API
Customer service nie może pomagać bez dostępu do innych systemów
Alternatywa: zwolnienie
Rezultat: kultura API-first w całej firmie

Google – świetne narzędzia, słabe platformy:

Chubby: siedem dziewiątek dostępności (30 sekund przestoju na 10 lat)
Protocol buffers: piękne i funkcjonalne
Problem: platformy nie były w DNA Google
Paradoks: genialna inżynieria, ale brak zrozumienia dla potrzeb developerów

Historia z publication ads pokazuje pattern Google

Gdy Yegge dołączył do Google, przeanalizował przez 6 miesięcy rynek reklam w gazetach i magazynach. Stworzył kompletne drzewo decyzyjne i stwierdził: „Nie zrobimy na tym pieniędzy, wszyscy nas nienawidzą za spadające przychody”. Google go zignorowało, jednak próbowało dwukrotnie w innych zespołach, poniosło porażkę i wróciło po postmortem. Yegge nigdy nie usłyszał „przepraszam” ani „dzięki”.

Flutter vs React Native – case study porażki Google

React Native ma około 10 pełnoetatowych ludzi w Meta, natomiast Flutter ma co najmniej 50 w Google. Mimo to gdy spojrzeć na showcase strony, React Native pokazuje Meta, Microsoft, Amazon, Shopify – wielkie firmy z big case studies. Flutter z kolei pokazuje małe chińskie aplikacje i BMW gdzieś na dole.

Problem nie jest techniczny – to execution. Meta skupiło się na impact: najpierw wdrożyło React Native do Instagram i Facebooka, następnie przyszedł Shopify z tysiącami developerów. Google nie mogło się zgodzić wewnętrznie – Flutter nie pochodził z zespołu Android, co wkurzyło zespół Android. Po latach polityk nie potrafili tego pogodzić.

Po 20 latach Amazon ewoluował dramatycznie w niemal każdym aspekcie. Ludzie są zadowoleni, firma nadal świetnie realizuje cele. Google natomiast, według Yegge, nie zmieniło się od dnia jego przyjęcia. Nadal nie rozumie developerów, wciąż ma problemy z platformami.

Google Wave vs Slack – kolejna porażka w execution

Wave targetował przestrzeń, którą ostatecznie rozwiązał Slack. Gdy Yegge zobaczył Wave, był totalnie niezaimpresjonowany. Jednak gdy zobaczył Slack, od razu „załapał”. Google znalazło niewłaściwy form factor dla dobrego pomysłu.

Yegge chciał, żeby Google kupił Reddit, gdy był jeszcze domeną tech geeków, zanim wszedł do top 10 w USA. Alternatywnie żeby zbudował coś podobnego ale lepszego. Miał całą strategię jak można było pokonać Facebook przez różnicowanie się od ich modelu – ale Google wybrało kopiowanie z Google+.

Rewolucja AI – „vibe coding” zmienia wszystko

Yegge był na emeryturze od kodowania. Środowiska były zbyt skomplikowane, frameworki się łamały z każdą aktualizacją. AI wszystko odwróciło.

„Vibe coding” definiuje prosto: to gdy AI pisze kod. Nie ma warunków ani drobnego druku. Jeśli AI pisze kod, to jest vibe coding. Programista staje się dyrygientem – kieruje pracą AI, sprawdza rezultaty i buduje oprogramowanie na wyższym poziomie abstrakcji.

To jednak nie jest łatwe. Yegge płaci Anthropic około 220 dolarów dziennie. Zna ludzi wydających tysiące dolarów tygodniowo. Agenci AI rozwiązują problemy przez brute force – jeśli coś zhallucynują, naprawiają to, potem naprawiają naprawę, aż w końcu działa.

Proces wymaga fundamentalnej nieufności. Nie można ufać niczemu co da AI. W rezultacie oznacza to wielopoziomowe zabezpieczenia i ciągły nadzor. Yegge czyta 100 tysięcy linii kodu dziennie, bo jeśli tego nie robi, rzeczy mu uciekają.

Mimo trudności efekty są spektakularne. Przez cały tydzień pisał 20 tysięcy linii kodu dziennie. To co wcześniej zajęłoby miesiące, teraz to dni. Powstaje paradoks: AI czyni nas wielokrotnie bardziej produktywnymi, ale sam proces staje się trudniejszy i wymaga wyższych kompetencji. Ta produktywność ma jednak cenę – zarówno finansową jak i mentalną.

Przyszłość zawodu – więcej miejsc pracy, nie mniej

Yegge przewiduje paradoks: AI stworzy więcej, nie mniej miejsc pracy dla programistów. Porównuje to do aparatów cyfrowych – każdy może robić profesjonalne zdjęcia, ale to nie wyeliminowało fotografów. Podobnie silniki Unity i Unreal zdemokratyzowały tworzenie gier – małe zespoły mogą teraz robić gry wyglądające profesjonalnie, ale to stworzyło więcej, nie mniej możliwości w branży.

Democratyzacja tworzenia oprogramowania oznacza, że Twoja mama będzie mogła stworzyć aplikację. Twój szef też. W konsekwencji odkryje to ukryte talenty na całym świecie i stworzy miliard nowych firm.

Nowe role i możliwości:

„Fixerzy” – naprawianie problemów stworzonych przez AI
Mentorzy AI – uczenie nie-techników jak używać AI do kodowania
Software engineers v2.0 – zarządzanie AI zamiast pisania kodu
Boom startupów – big tech może redukować, ale będzie eksplozja nowych firm

„Collapsing the stack” – koniec over-specjalizacji

Scott Belsky zauważył, że mamy senior engineerów w Google, którzy znają każdą wersję Linux kernel drivers. To głupie i odchodzi w niepamięć. AI democratyzuje całą tę wiedzę. Wszystkie specjalizacje się zacierają.

„Death of Junior Developer” – wake up call, nie koniec

Yegge napisał artykuł o tym, że AI nie jest łatwe w użyciu, a im bardziej senior jesteś, tym lepiej wychwycisz kiedy AI „jest niegrzeczne”. To jednak nie ma związku z seniority – chodzi o to, kto potrafi skutecznie współpracować z AI. To może być product manager, designer, ktokolwiek.

Tworzenie softu jest znacznie bardziej empowering niż tworzenie zdjęć. Dlatego ta rewolucja da realny wzrost GDP i realną wartość.

Ostrzeżenia od CEO Anthropic

Yegge rozmawiał prywatnie z Dario Amodei przez 30 minut. CEO Anthropic ma bardziej pesymistyczną wizję niż publicznie prezentuje.

Kluczowe przewidywania:

2026 = „end game” dla nieprzygotowanych (słowa CEO bez dramatyzowania)
Do połowy 2026: pracownicy AI z identyfikatorami konkurujący z ludźmi
Prawo Moore’a AI: co 18 miesięcy cztery razy sprytniejsze
Społeczeństwo vs tech: nieporuszony obiekt vs niepowstrzymana siła

Pierwsze miejsca pracy do stracenia to software engineering. Jednocześnie pierwsze nowe miejsca pracy to software engineering v2.0 – z AI.

Jak przygotować się na rewolucję

Rada Yegge jest brutalna w prostocie: „Zamknij się i ucz się tego już teraz”. Nie ma czasu na narzekanie czy zwlekanie.

Praktyczne kroki:

Zacznij używać AI coding tools (Cursor, Claude Code, Sourcegraph Amp)
Przetestuj na legacy projekcie – jak Yegge z 30-letnią grą Wyvern (massively multiplayer RPG od 1995!)
Naucz się dawać AI najmniejsze możliwe zadania – jeśli możesz je zmniejszyć, zrób to
Rozwijaj umiejętność review kodu AI – będziesz czytać tysiące linii dziennie
Nie ufaj niczemu co AI wyprodukuje bez sprawdzenia

Przykład z Wyvern pokazuje możliwości. Yegge wrócił do 30-letniego legacy kodu (naprawdę brzydkiego) i AI pomogło mu rozwalić backlog bugów zgromadzony przez lata. Gracze przez COVID poprosili o tyle features, że się poddał. Teraz z AI może to wszystko ogarnąć.

AI to jak „małe dziecko z piłą mechaniczną” – potężne ale niebezpieczne. Kent Beck używa innej metafory: praca z AI to jak jazda na sankach po stoku narciarskim – jedziemy bardzo szybko, nie mamy pełnej kontroli, ale możemy sterować. Trzeba nauczyć się rozpoznawać kiedy AI oszukuje i „hackuje reward function”.

Nowa era już się zaczęła

Według Yegge nie używasz już współczesnego programowania, jeśli masz otwarte IDE i patrzysz na kod źródłowy. Nowoczesne programowanie to praca z agentami bez żadnych edytorów.

To brzmi jak science fiction, ale już się dzieje. W Sourcegraph UI designer wysyła pull requesty zamiast prosić programistów o zmiany – po prostu mówi AI co chce i commituje. Product managerowie tworzą własne narzędzia antyfraudowe zamiast odnawiać drogie kontrakty z vendorami.

Nowa rola senior developerów: mentorowanie następnej warstwy ludzi technicznie-adjacent (UX designerzy, product managerowie), którzy teraz zaczynają robić PRy. W rezultacie uczenie ich jakie pytania zadawać AI, żeby wiedzieć czy skończyli.

Zmiana jest traumatyczna, ale traumatyczne wydarzenia zwiększają neuroplastyczność. Branża była w stagnacji przez lata – same inkrementalne poprawki. Dlatego AI to konieczny wstrząs.

Ta rewolucja to nie sztuczny boom, ale fundamentalna zmiana w tym, jak tworzymy oprogramowanie. Podobnie jak rewolucja PC, okaże się bardzo dobra dla programistów, którzy się zaadaptują.

Kluczowy insight

AI nie daje odpowiedzi

Standardowo myślimy: Zadaję AI pytanie, dostaję odpowiedź, implementuję rozwiązanie.

W praktyce okazuje się, że: Nie możesz „dostać odpowiedzi” od AI. Możesz tylko „zbiegać się na odpowiedzi razem z nim”. Nawet jeśli to agent robiący rzeczy autonomicznie, nadal robicie to razem i ostatecznie zbiegacie się na właściwą odpowiedź.

Dlaczego to jest istotne: To fundamentalnie zmienia sposób pracy z AI. Zamiast oczekiwać gotowych rozwiązań, wchodzisz w iteracyjny proces współpracy. Wymaga to ciągłej uwagi i korekty, jednak daje znacznie lepsze rezultaty.

Test na jutro: Następnym razem gdy poprosisz AI o rozwiązanie problemu, zamiast brać pierwszą odpowiedź za dobrą monetę, spróbuj podejść do tego jak do rozmowy – zadawaj pytania uzupełniające, każ AI wyjaśnić swoje rozumowanie, popraw błędne założenia i sprawdź czy zbiegasz się na lepsze rozwiązanie.

Polecana książka: „Sapiens” – według Yegge świetna pozycja do zrozumienia szerszego kontekstu zmian, które przeżywamy.

Ten wpis jest częścią kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści wartościowych merytorycznie. Oryginalne źródło: Amazon, Google and Vibe Coding with Steve Yegge – The Pragmatic Engineer.

Tag: Demokratyzacja Programowania

Steve Yegge o rewolucji AI w programowaniu: dlaczego będzie więcej, a nie mniej miejsc pracy #EN223