Когда вы даёте задание в Cursor — редакторе кода со встроенным искусственным интеллектом — и видите, как на экране за секунды вырастает готовый блок программы, кажется, что работа несётся вдвое быстрее. В эту оптическую ловушку попали 16 опытных разработчиков открытого кода в эксперименте исследовательской организации METR: до старта они ждали сокращения времени на 24%, а после сдачи 246 реальных задач всё ещё верили, что ускорились на 20%. Секундомер показал обратное: с генератором кода задачи заняли на 19% больше времени. При этом 24 февраля 2026 года сам METR повесил над отчётом плашку о том, что замер начала 2025 года устарел, хотя в спорах им до сих пор пугают новичков и путают строгую инженерную вычитку с «вайбкодингом» — сборкой программ по текстовым запросам без чтения кода.
Почему глазомер врёт на 40 процентных пунктов, когда код появляется за секунды
С февраля по июнь 2025 года в тесте участвовали авторы зрелых открытых проектов: в среднем больше 1,1 миллиона строк кода, около 23 тысяч «звёзд» на GitHub, десятилетняя история репозитория и по пять лет личного опыта в нём у каждого участника (около 1500 сохранённых изменений). При оплате 150 долларов в час перед каждой двухчасовой задачей жребий решал, можно ли включать ИИ. В 136 задачах помощники разрешили — в основном выбирали Cursor Pro с моделями Claude 3.5 и 3.7 Sonnet; в 110 задачах оставили только обычный поиск и базовое автодополнение без языковых моделей.
В открытом репозитории расчётов METR замедление составило 18,8% (доверительный интервал от +2% до +39%), хотя 93% авторов уже умели работать с языковыми моделями. Записи экранов показали, куда ушло время: около 9% рабочего времени съела проверка и чистка ответов модели, ещё 4% — ожидание генерации. Программисты принимали меньше 44% предложенных в Cursor фрагментов, 75% вычитывали каждую строчку, а правили черновики модели все 100% участников. Разрыв между часами и ощущением достиг почти 40 процентных пунктов (сторонние экономисты и специалисты по машинному обучению до старта и вовсе предсказывали выигрыш в 38–39%): писать запросы легче, чем думать над архитектурой, поэтому даже после замера 69% участников продолжили пользоваться Cursor.
Почему в феврале 2026 года METR признал старый замер устаревшим, а новый эксперимент сломался
Переносить «на 19% медленнее» на октябрь 2026 года нельзя. В августе 2025 года лаборатория запустила вторую волну на 57 разработчиков (10 прежних и 47 новых), 143 репозитория и более 800 задач по ставке 50 долларов в час, о чём рассказала в обновлении от 24 февраля 2026 года. Здесь минус уже означает ускорение: у вернувшихся участников вышло −18% времени (интервал от −38% до +9%), у новых — −4% (от −15% до +9%).
Оба интервала пересекают ноль, поэтому в репозитории второго замера авторы называют цифры ненадёжным сигналом. Слепой эксперимент сломался потому, что инструменты усилились: самые активные пользователи ИИ отказывались идти в тест, где половину задач надо делать руками, а среди согласившихся от 30% до 50% придерживали неудобные для ручного режима задачи. К тому же люди стали запускать фоновых агентов параллельно и переключаться на другие дела, отчего обычный секундомер ослеп. В майском опросе 2026 года (349 анкет) респонденты субъективно оценили ускорение в три раза, но, как отмечено в разборе от 8 мая 2026 года, люди просто чаще берутся за мелкие задачи, которые нейросеть удешевила.
Практические наблюдения о том, где нейросети и рабочие сценарии действительно экономят ручной труд, мы регулярно публикуем в нашем Telegram-канале.
Чем словарный вайбкодинг отличается от работы в старом проекте и зачем компаниям понадобились защитные рамки
Когда словарь Collins 6 ноября 2025 года назвал «вайбкодинг» словом года с подачи Андрея Карпатого, имелось в виду создание программ по описанию на обычном языке, когда человек почти не смотрит в код. Авторы из полного отчёта METR делали обратное: в огромных десятилетних базах со множеством негласных правил совместимости модель часто правила не те места, а сам разработчик знал проект лучше неё. При этом METR сразу подчёркивал, что на небольших задачах с нуля или в незнакомом коде генератор вполне даёт реальное ускорение.
Именно такой сборкой с нуля в октябре 2026 года занялись сотрудники без инженерного диплома. Как пишет The New Stack 16 октября 2026 года, самодельные внутренние программы стали новым «теневым ИТ», и 15 октября Cloudflare открыла исходный код платформы Void 1.0 (Void SDK, Void CLI и Void Platform). Команда «void platform install» поднимает в аккаунте компании контроль входа, базу и журналы; по словам Майкла Донга из Cloudflare, их внутренняя площадка открыта только сотрудникам, чтобы приложения не допускали утечек по умолчанию. Правда, своя платформа требует платного тарифа Workers for Platforms (от 25 долларов в месяц по данным статьи, плюс R2 и PostgreSQL, тогда как прямая выгрузка через SDK этого тарифа не просит), авторы всё ещё могут открыть приложение наружу, а обязательной проверки безопасности перед запуском и защиты от отправки чувствительных данных самим кодом в коробке нет.
Поэтому, открывая Cursor, разделяйте две работы. Собрать с нуля небольшую утилиту или прототип там, где вы не помните синтаксис, генератор действительно поможет быстрее. Но если вы правите крупный живой проект со строгими правилами, считайте время вместе с вычиткой и переделкой черновиков. А вы ловили себя на том, что тратите полчаса на уговоры генератора там, где быстрее было сделать задачу руками?