Скачать превью для видео «Зачем учить Kotlin, если есть ИИ?»
Информация о видео
Платформа
Youtube
Youtube
Дата
23.07.2026
Длительность
00:36:12
Просмотров
7,575
Лайки
244
Комментарии
97
Язык
ru
Ссылка на видео
https://www.youtube.com/watch?v=JbPAYqRPYts
1
скачиваний
12
просмотров
1280×720
Оценка обложки beta
Оцените, насколько привлекательно выглядит обложка
и насколько кликбейтно оформлено видео
Информация о канале
(с которого взято превью)
Алексей Гладков
https://youtube.com/channel/UCxGXkP…lt4DgZlA
Подписчиков
53,900
Канал создан
18.02.2018
Страна
RU
Научу кодить по-взрослому - https://mobiledeveloper.tech/ai_advent_9
Ресурс включен в перечень Роскомнадзора
https://gosuslugi.ru/snet/67a5f07d24c8ba6dcaa42b2a
Об этом превью
На этой странице вы можете скачать обложку (превью) для видео «Зачем учить Kotlin, если есть ИИ?» с платформы Youtube. Изображение доступно в высоком качестве (1280×720 пикселей). Выберите подходящий формат и скачайте одним кликом.
Описание со страницы видео:
Эффективный способ прокачаться в ИИ для разработчика - https://mobiledeveloper.tech/ai_advent_9
Полный курс по Android от Middle до Senior - https://mobiledeveloper.tech/maw
Закрытое сообщество Mobile Developer - https://mobiledeveloper.tech/community-guide
MOBILE DEVELOPER в Telegram: https://t.me/mobiledevnews
АЛЕКСЕЙ ГЛАДКОВ в Telegram: https://t.me/alexgladkovblog
Измерение влияния ИИ на продуктивность опытных разработчиков с открытым кодом - https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2…motivation
Исследование от GitClear - https://gitclear-public.s3.us-west-2.ama…hatgpt.com
Kotlin все еще нужно учить, но теперь в связке с ИИ. Нейронки действительно изменили разработку, ведь boilerplate подешевел, скорость генерации кода выросла, а часть старых навыков подешевела, что уже отразилось на зарплатах. Но главный вопрос не в том, может ли ИИ написать функцию. Вопрос в том, кто будет отвечать за код, архитектуру, баги, поддержку и релиз, когда эта функция попадет в реальный продукт
В этом видео разбираю почему ИИ может замедлять скорость работы программистов, откуда берутся те самые минус 19% производительности и за какие навыки компании готовы платить. Kotlin здесь как пример прикладного знания - без понимания языка, платформы, потоков, корутин, архитектурных границ и абстракций вы не сможете нормально управлять тем, что генерирует нейронка
Если кажется, что ChatGPT, Cursor или Claude уже заменили обучение, это видео поможет трезво посмотреть на ситуацию. ИИ может быстро написать код, но не объяснит почему выбранная архитектура сломается через полгода, где спрятан технический долг, как поведет себя приложение под нагрузкой и почему поддерживаемость важнее красивого diff. Именно здесь появляется новая ценность инженера: не печатать быстрее всех, а задавать правильные ограничения, проверять решения, видеть последствия и превращать генерацию в рабочую систему
Видео будет полезно тем, кто думает, стоит ли учить Kotlin, TypeScript, Rust или любой другой язык сейчас, когда нейронки пишут код за секунды
Практический takeaway простой: ИИ - это множитель. Если у вас есть инженерная база, ИИ вас ускоряет. Если базы нет, ИИ умножает ошибки и увеличивает время на исправления
00:00:00 О чем видео
00:00:40 Эффективность разработчиков с ИИ
00:08:07 Ответсвенность
00:13:45 Старый майндсет
00:15:07 Что реально изменил ИИ
00:22:31 Налог на поддерживаемость
00:27:45 Итог
Полный курс по Android от Middle до Senior - https://mobiledeveloper.tech/maw
Закрытое сообщество Mobile Developer - https://mobiledeveloper.tech/community-guide
MOBILE DEVELOPER в Telegram: https://t.me/mobiledevnews
АЛЕКСЕЙ ГЛАДКОВ в Telegram: https://t.me/alexgladkovblog
Измерение влияния ИИ на продуктивность опытных разработчиков с открытым кодом - https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2…motivation
Исследование от GitClear - https://gitclear-public.s3.us-west-2.ama…hatgpt.com
Kotlin все еще нужно учить, но теперь в связке с ИИ. Нейронки действительно изменили разработку, ведь boilerplate подешевел, скорость генерации кода выросла, а часть старых навыков подешевела, что уже отразилось на зарплатах. Но главный вопрос не в том, может ли ИИ написать функцию. Вопрос в том, кто будет отвечать за код, архитектуру, баги, поддержку и релиз, когда эта функция попадет в реальный продукт
В этом видео разбираю почему ИИ может замедлять скорость работы программистов, откуда берутся те самые минус 19% производительности и за какие навыки компании готовы платить. Kotlin здесь как пример прикладного знания - без понимания языка, платформы, потоков, корутин, архитектурных границ и абстракций вы не сможете нормально управлять тем, что генерирует нейронка
Если кажется, что ChatGPT, Cursor или Claude уже заменили обучение, это видео поможет трезво посмотреть на ситуацию. ИИ может быстро написать код, но не объяснит почему выбранная архитектура сломается через полгода, где спрятан технический долг, как поведет себя приложение под нагрузкой и почему поддерживаемость важнее красивого diff. Именно здесь появляется новая ценность инженера: не печатать быстрее всех, а задавать правильные ограничения, проверять решения, видеть последствия и превращать генерацию в рабочую систему
Видео будет полезно тем, кто думает, стоит ли учить Kotlin, TypeScript, Rust или любой другой язык сейчас, когда нейронки пишут код за секунды
Практический takeaway простой: ИИ - это множитель. Если у вас есть инженерная база, ИИ вас ускоряет. Если базы нет, ИИ умножает ошибки и увеличивает время на исправления
00:00:00 О чем видео
00:00:40 Эффективность разработчиков с ИИ
00:08:07 Ответсвенность
00:13:45 Старый майндсет
00:15:07 Что реально изменил ИИ
00:22:31 Налог на поддерживаемость
00:27:45 Итог
