DogDog

Наткнулся на статью Luden.io об их опыте использования LLM. Почти все их выводы удивительно хорошо совпали с моими наблюдениями. Я ежедневно использую LLM в работе, активно экспериментирую с их применением для менеджерской и продюсерской работы, webdev, мобильных приложений и gamedev. С webdev все оказалось неожиданно хорошо. Там огромный объем типовых задач, накопленных практик и примеров, на которых модели отлично обучились. С приложениями все сложнее. С играми пока крайне сложно. Каждая игра — свой набор костылей, исключений и взаимосвязей. Меньше шаблонов и намного больше контекста, с которым LLM пока гораздо хуже работают. Именно поэтому между webdev и gamedev сегодня такая большая разница. Если смотреть на разработку проекта целиком, а не на отдельные задачи, субъективно прирост пока скорее измеряется десятками процентов, а не “в 10 раз”. Но в соцсетях постоянно вижу, что кто-то за 5 минут навайбкодил игру и заработал миллион. Мой FOMO улетает в космос. Интересно сравнить с вашим опытом. Где работает хорошо • Починка багов. В единицу времени LLM рассматривает больше гипотез и в итоге быстрее находит причины. Вот тут я ощущаю самый большой прирост. Появилась возможность придерживаться почти zero tolerance к багам. То, что раньше месяцами лежало в бэклоге “когда-нибудь потом”, теперь часто чинится сразу. • Документация. Главное не только то, что она ее пишет. Документация постоянно автоматически актуализируется. Раньше применялась философия, что документация конечно же нужна, но фича всегда важнее. Сейчас делать этот выбор не нужно. • Автоматизация рутины. Создать репозиторий, проверить конфиги, установить какую-то утилиту, выбрать подходящую библиотеку. • План реализации. Хорошо помогает разложить задачу, понять, какие решения придется принять по дороге, где основные риски и какие вопросы лучше закрыть до начала разработки. Где работает “не так уж и плохо” • Тестирование. Написание автотестов — отличный домен применения. Но это точно не замена ручного тестирования. Множество сложных ситуаций, кейсов и необходимость иметь общий игровой опыт — сильный блокер сейчас. • 2D-арт. Есть две большие проблемы. 1. “Последняя миля”. Очень много времени уходит (если вообще получится) на доведение до финала. 2. “Одинаковый стиль”. Я уже на глаз вижу, что арт был сгенерирован. Не могу объяснить, как это определяю, но вижу. Словно у LLM есть свой стиль, и она его везде протаскивает. Иконки, что-то небольшое — да, ок. Но высокохудожественное, сложное — все равно требует большой доработки руками художника. • Аналитика. Хорошо замечает закономерности и аномалии, предлагает гипотезы и помогает быстрее найти место, где стоит копать самому. • FX. Простые вспышки, искры, дым, однофазные эффекты уже делает неплохо. Но как только появляется сложная композиция из нескольких эффектов и взаимодействий, качество падает. Пока вообще не получается • Реализация игровых механик целиком. • 3D-моделирование. Да, модель получить можно. Но довести ее до состояния, пригодного для игры, пока сложно. Оптимизация, ретопология, материалы, UV — всегда требуют большого количества ручной работы. Часто быстрее сделать самому с нуля. • UX/UI. Верстать умеет хорошо. Но есть две проблемы. “Удобно” и “понятно” — это суперсубъективные критерии. Интерфейс — это не один экран, а сложная иерархическая система из десятков и сотен экранов и взаимосвязей, которая взаимодействует еще и с другими системами. Полноценно работать с дизайн-системой пока не получается. Но при всем этом я уверен, что любой новый проект сегодня уже обязательно нужно делать с расчетом на использование LLM как помощника разработчиков (а не их замены). Проблема в другом. Пока нет готовых, проверенных пайплайнов и общепринятых практик. Приходится постоянно экспериментировать, искать рабочие процессы и собирать собственный набор инструментов. Не возникает вопросов, нужны ли Git и Jira. А вот какие именно LLM-инструменты использовать, где они действительно дают выигрыш, как встроить их в процессы и где проходит граница между “помогает” и “мешает” — команды пока только начинают понимать.