Claude Code: Експертиза важливіша за кодування для успіху з ШІ

Агентне кодування набирає обертів

Агентне кодування стрімко розвивається. З кінця 2025 року частка проєктів на GitHub з активністю кодуючих агентів зросла більш ніж удвічі. Користувачі Claude Code тепер проводять у середньому 20 годин на тиждень, використовуючи цей інструмент. Anthropic проаналізувала близько 400 000 інтерактивних сесій Claude Code від приблизно 235 000 користувачів у період з жовтня 2025 року по квітень 2026 року, щоб зрозуміти, як використовується цей інструмент.

Дослідження охоплює використання Claude Code через інтерфейс командного рядка (CLI), Claude.ai або десктопний додаток Claude Code. Висновки показують, що Claude обробляє все складніші та цінніші завдання.

Ключові висновки дослідження

Аналіз виявив кілька важливих тенденцій:

Розподіл рішень: Люди приймають більшість рішень щодо планування (що робити), тоді як Claude приймає більшість рішень щодо виконання (як це робити).
Вплив експертизи: Чим більшу доменну експертизу має людина, тим більше роботи Claude виконує за одну інструкцію.
Успішність для всіх професій: Усі основні професії досягають успіху в завданнях з кодування майже з тією ж швидкістю, що й інженери-програмісти.
Зростання успіху з експертизою: Чим більша доменна експертиза, тим частіше сесія завершується успіхом, хоча розрив між проміжними та експертними користувачами є помірним.
Зменшення налагодження: За сім місяців частка сесій, витрачених на налагодження, скоротилася майже вдвіві.
Зсув у використанні: Використання змістилося до більш наскрізного агентного застосування: розгортання та запуск коду, аналіз даних та написання не-кодових документів.
Зростання цінності завдань: Цінність типового завдання, оцінена через порівняння з оголошеннями про фріланс, зросла в середньому приблизно на 25%.

Розподіл праці: Хто що вирішує

У типовій сесії користувачі приймають близько 70% рішень щодо планування, але лише близько 20% рішень щодо виконання. Це свідчить про чіткий розподіл праці: люди вирішують, що створювати, а агент вирішує, як це створювати.

У середньому, кожна підказка користувача запускає ланцюжок з близько 10 дій Claude, іноді понад 100. За один обмін Claude читає файли, редагує код, виконує команди та генерує в середньому 2400 слів виводу.

Коли користувач зберігає контроль над виконанням (приймає понад 80% рішень щодо виконання), Claude виконує менше дій за один обмін (близько восьми). Коли Claude бере на себе контроль над плануванням (приймає понад 80% рішень щодо планування), він виконує найбільшу кількість дій (близько 16).

Роль експертизи: Більше знань – більше ефективності

Claude оцінює очевидну експертизу користувача за завданням за п'ятибальною шкалою. Ця експертиза є специфічною для завдання, а не загальною здатністю чи посадою. Наприклад, бухгалтер, який ніколи не використовував Python, але точно вказує Claude правила звірки, які має виконувати скрипт, вважається експертом у цьому завданні.

Для експертних користувачів Claude виконує значно більше роботи за одну підказку. У типових сесіях новачків кожна підказка запускає близько п'яти дій Claude та приблизно 600 слів виводу, тоді як у експертних сесіях ланцюжки дій більш ніж удвічі довші (12 дій) і генерують уп'ятеро більше виводу (3200 слів). Цей розрив між новачками та експертами спостерігається в усіх видах роботи та діапазонах цінності завдань.

Зміна характеру роботи та її цінності

Склад роботи, що виконується за допомогою Claude Code, суттєво змінився з жовтня 2025 року по квітень 2026 року. Найбільш помітною зміною є те, що частка сесій, витрачених на виправлення зламаного коду, зменшилася з 33% до 19%. Натомість зросла частка роботи, пов'язаної з кодом:

Експлуатація програмного забезпечення зросла з 14% до 21% сесій.
Написання коду та аналіз даних приблизно подвоїлися, з близько 10% до 20% сесій.

Самі завдання також стали ціннішими. Оцінена вартість середньої сесії зросла на 27% за цей період. Завдання з розробки, експлуатації та виправлення помилок зросли в ціні приблизно на третину або більше.

Успіх залежить від користувача, а не від професії

Чим більшу експертизу демонструє людина під час сесії, тим вища ймовірність успіху. Найбільший приріст спостерігається при переході від новачка до проміжного рівня; між проміжним та експертним рівнями приріст є скромнішим.

Сесія, оцінена як "новачок", досягає підтвердженого успіху в 15% випадків і принаймні часткового успіху в 77% випадків.
Сесія, оцінена як "проміжний" або "експерт", досягає підтвердженого успіху в 28-33% випадків і часткового успіху в 91-92% випадків.

Навіть у сесіях, які стикаються з труднощами, частка підтверджених успіхів зростає з 4% для новачків до 15% для експертів. Новачки частіше відмовляються від проблемних сесій (19% проти 5-7% для інших). Це свідчить, що здатність керувати агентом у правильному напрямку є частиною цінності експертизи.

Люди з професій, пов'язаних з програмним забезпеченням, досягають підтвердженого успіху приблизно в 30% своїх сесій, тоді як користувачі з інших професій досягають підтвердженого успіху приблизно в 26% випадків. Цей розрив є невеликим і не змінився за сім місяців. У сесіях, що генерують код, кожна з десяти найбільших професій у наборі даних знаходиться в межах семи відсоткових пунктів від інженерів-програмістів за рівнем успіху. Менеджерські професії навіть мають дещо вищі показники підтвердженого успіху, що може відображати навички управління, які переносяться на керівництво агентом.

Погляд у майбутнє

Ці результати показують, як агентне кодування посилює одні форми знань та навичок, замінюючи інші. У сесіях, що генерують код, усі основні професії досягають успіху з показниками, близькими до показників фахівців з програмного забезпечення. Здається, що кодуючі агенти роблять досвід у кодуванні менш актуальним для успішного програмування.

Водночас успішні сесії частіше демонструють доменну експертизу. Здатність керувати Claude до успіху походить більше від володіння предметною областю, ніж від здатності писати код. Людина з таким володінням, у будь-якій галузі, тепер може виконувати технічну роботу, яку раніше не могла. При цьому більшість переваг отримується від компетентності, а не від майстерності – робоче розуміння домену забезпечує більшу частину вигоди, тоді як глибока спеціалізація додає лише трохи більше.

Ці висновки є попередніми. Дослідження не вимірює реальних результатів, таких як фактичне використання або відмова від написаного коду, а також виключає значну частку неінтерактивного використання. Класифікації сесій залежать від інтерпретації транскриптів моделлю.

Що це означає для розробників

Для розробників це означає, що фокус зміщується з написання коду на розуміння проблеми та доменну експертизу. Інструменти агентного кодування роблять технічний бекграунд менш критичним для успішного програмування, винагороджуючи тих, хто глибоко розуміє завдання.

Ключові факти

Дослідження базується на аналізі ~400 000 сесій Claude Code з жовтня 2025 по квітень 2026 року.
Користувачі приймають більшість рішень щодо планування ("що робити"), а Claude — щодо виконання ("як робити").
Чим більша доменна експертиза користувача, тим більше роботи Claude виконує за одну інструкцію.
Успішність виконання завдань з кодування майже однакова для всіх основних професій, як і для інженерів-програмістів.
Частка сесій, витрачених на налагодження, скоротилася майже вдвічі за сім місяців, а цінність типового завдання зросла в середньому на 25%.