Пост на Habr от работодателя, нанимающего разработчиков для продукта в Астане, собрал 85 голосов в опросе и несколько десятков комментариев — тема явно задела аудиторию. Автор описывает воронку найма, где на каждом этапе отваливается подавляющее большинство кандидатов, причём по причинам, которые ещё пять лет назад казались бы немыслимыми.
Первый фильтр — сопроводительное письмо. Большинство присылают либо одну точку, либо «я готов работать», либо дублируют резюме. Автор специально указал в вакансии, что работа офлайн в Астане, — кандидаты из Москвы продолжают откликаться, не вдаваясь в детали про валютные счета и санкционные ограничения на трансграничные платежи. Те, кто всё же вступает в диалог, отвечают на вопросы текстом, который автор называет «нейрослопом»: идеально причёсанные фразы без конкретики, с обязательным «готов эффективно интегрироваться в вашу команду».
| Этап найма | Типичный результат | Доля проходящих |
|---|---|---|
| Сопроводительное письмо | Точка, «я готов» или копия резюме | меньшинство |
| Диалог о условиях | Ответы через ИИ, «нейрослоп» | часть кандидатов |
| Запуск проекта локально | Молчание или поток вопросов про Docker/Node | единицы |
| Настройка nginx и TLS | Великая тишина | около 10% |
| Тикет и pull request | PR на 30 файлов, PR в main вместо release/0.3 | редкость |
Вайб-кодинг — термин, описывающий подход, при котором разработчик не пишет код сам, а генерирует его через LLM, ориентируясь на интуицию и визуальный результат. Инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor или Claude позволяют получить рабочий фрагмент кода за секунды. Проблема не в самих инструментах — автор прямо говорит, что сам ими пользуется, — а в том, что часть кандидатов перестала понимать, что именно они коммитят.
Ответы на вопросы написаны через ИИ — автор узнаёт «нейрослоп» по идеально гладкому тексту без личности.
Это хорошо видно на этапе тестового задания. После подписания NDA и IP agreement автор выдаёт доступ к закрытому репозиторию и инструкцию по запуску проекта. Три сценария: кандидат исчезает, засыпает вопросами про Docker и Node, или — редкий случай — рапортует, что система поднята и отвечает через LLM. Следующий шаг — настройка nginx, TLS-сертификата и приватного ключа для проксирования трафика с мобильного приложения на локальный девелоперский стенд. Здесь воронка сужается до примерно одного из десяти.
Кульминация — работа с тикетом. Тестировщики описали баг по всем правилам: название, шаги воспроизведения, текущее и ожидаемое поведение. Задача точечная. Результат — pull request, затрагивающий 30 файлов: ИИ прошёлся по проекту и заодно отформатировал, переименовал, добавил абстракции и оставил неиспользуемые импорты. Инструкция создавать PR в ветку release/0.3, а не в main, судя по всему, не читается вообще. Когда автор просит убрать лишние изменения, кандидаты не понимают, что именно лишнее и как это сделать.
Опрос в конце поста показал расклад мнений: 58,82% (50 человек) выбрали «не связываться», 25,88% (22 человека) предпочли ждать, пока вайб-кодинг-проект потребует экспертизы настоящего инженера, и лишь 15,29% (13 человек) готовы терпеть и медленно учить. Ситуация отражает более широкую дискуссию в отрасли: инструменты генерации кода снизили порог входа, но не заменили понимание того, как работает система целиком — от git-веток до сетевого стека.
