После двух лет массового внедрения ИИ-ассистентов в индустрии разработки наметился обратный процесс. Компании начали урезать бюджеты на инструменты вроде GitHub Copilot и Claude, переводя корпоративные подписки на более скромные тарифы с ужесточенными лимитами. В результате месячная квота токенов заканчивается за полторы недели, а задачи, которые недавно закрывались за минуты, снова растягиваются на часы.

Главная причина отката кроется в экономике. На крупных и легаси-кодовых базах личная подписка за $100-200 способна закончиться всего за один рабочий день, а опытный инженер на полном ходу может сжигать до $1000 в сутки. Когда счет привязан к фактическому потреблению токенов, расходы становятся непредсказуемыми, и финансовый отдел реагирует урезанием бюджетов. Критики такого подхода считают его близоруким, так как потеря скорости разработки обходится дороже сэкономленных подписок.

У возврата к ручной работе нашлась и светлая сторона: разработчики обнаруживают, что навыки анализа, отладки и программирования никуда не делись. Многие отмечают, что снова ощущают полный контроль над архитектурой, тогда как ассистент порой строил неверные предположения о критических случаях. Тем, кто оказался в урезанном режиме, советуют грамотнее распоряжаться токенами: дорогие модели вроде Opus использовать для планирования и анализа, а исполнение отдавать более дешевым Sonnet и Haiku. Наибольшую пользу нейросеть приносит при чтении кода, разборе незнакомой кодовой базы и обобщении документации, а не при написании нового кода.