Справочник по Angular и React · отдельный разбор к модулю 0
Разбор
Заменил ли ИИ
фронтенд-разработчика
В этом разборе вопрос из названия разделён на три части, и на каждую дан ответ по данным 2025–2026 годов: что происходит с вакансиями, какие задачи ИИ уже выполняет вместо людей и что случается, когда продукт делают без разработчика. Разобраны удачные внедрения, неудачи с утечками данных и одна история, которую пересказывали как доказательство, хотя она оказалась неправдой. В конце дан прямой ответ и вывод о том, что из этого следует для студента.
- Категория
- Профессия
- Уровень
- Вводный
- Что прочитать до
- Уровни инструментов, измерения и карта задач (глава 0.3)
- Зачем это знать
- Понимать, какие задачи остаются за человеком и к чему готовиться
§1Как разделён вопрос
На вопрос «заменил ли ИИ фронтенд-разработчика» отвечают три разных набора данных. Если рассматривать их вместе, выводы получаются противоположными: по одним данным генератор делает сайт за десять минут, по другим вакансий старших разработчиков стало больше. Поэтому вопрос разделён на три части, и для каждой указано, какие данные на неё отвечают.
- Исчезает ли работа?Отвечают данные о вакансиях и найме: сколько людей нанимают и каких.
- Выполняет ли ИИ задачи, которые раньше выполнял разработчик?Отвечают отчёты компаний о внедрениях: что поручили ИИ и что получилось.
- Может ли продукт обойтись без разработчика?Отвечают случаи, когда приложение сделали генератором и выпустили к пользователям.
У источников разная надёжность. Научные работы и данные сайтов вакансий надёжнее заявлений руководителей; материалы компаний, которые продают инструменты ИИ или услуги по проверке, публикуют удачные для этих компаний результаты. В карточках случаев источник указан всегда, а материалы с коммерческим интересом автора помечены.
§2Вакансии и найм
Первый вопрос — исчезает ли работа. Самые подробные данные о найме разработчиков публикуются по США; по России есть данные hh.ru, но они не разделяют влияние ИИ и общего состояния экономики. Поэтому сначала разобраны американские данные, а затем показано, что можно сказать о российском рынке.
Вакансии разработчиков в США
Исследовательское подразделение сайта вакансий Indeed в июле 2026 года сравнило объявления о работе до и после выхода агента Claude Code в конце февраля 2025 года. За это время число вакансий разработчиков выросло почти на 15%, хотя общее число вакансий в стране упало на 7%. Рост оказался неравномерным: 71% прироста с мая 2025 по май 2026 года пришлось на должности старших разработчиков, 37% — на вакансии со словом «AI» в названии. При этом вакансий разработчиков всё ещё на 27,5% меньше, чем перед пандемией в феврале 2020 года.
Занятость молодых специалистов
Экономисты Стэнфордского университета Эрик Бриньолфссон, Бхарат Чандар и Жую Чэнь изучили данные о зарплатах миллионов работников из крупнейшей американской платёжной системы ADP. В первой версии работы, в августе 2025 года, они показали, что в профессиях, где ИИ может выполнять много задач (разработка программ среди них), занятость молодых работников 22–25 лет снизилась на 13% относительно профессий, мало затронутых ИИ. В обновлённой версии от августа 2026 года, на большем объёме данных, разрыв составил 19%. Занятость опытных работников в тех же профессиях за это время не упала.
По двум исследованиям, число рабочих мест разработчиков не сократилось, изменился их состав: компании нанимают тех, кто может ставить задачи ИИ и отвечать за результат, и реже нанимают тех, кто раньше выполнял простые задачи под присмотром старших. Простые задачи — вёрстка по макету, типовые компоненты, мелкие исправления — находятся в верхней части карты задач из главы 0.3.
Когда в бухгалтериях появились программы учёта, профессия бухгалтера сохранилась, а должность счетовода, который весь день складывал столбцы, сократили. Оставшиеся бухгалтеры стали заниматься тем, что программа не делает: проверкой, налоговыми решениями, отчётностью перед руководством. Войти в профессию через должность счетовода стало нельзя.
Программа учёта выполняла сложение без ошибок, а ИИ ошибается почти в половине задач по безопасности (§4), поэтому для проверки его работы нужно знание предмета.
Российский рынок
В России в 2026 году рынок труда сжимается во всех отраслях. По обзору hh.ru за март 2026 года, число активных вакансий за год уменьшилось на 27%, а число активных резюме выросло на 41%. Причина в общем состоянии экономики, поэтому по этим данным нельзя отделить влияние ИИ. Отдельные цифры по ИИ hh.ru публиковал в сентябре 2026 года: навыки работы с ИИ указаны в 2,8% резюме — примерно втрое больше, чем в 2023 году, а работодатели упоминают их примерно в 2% вакансий. За первое полугодие 2026 года вышло больше 21,6 тысячи вакансий с прямым требованием работать с нейросетями, и медианная зарплата в них примерно на 11% выше средней.
Ответ на первый вопрос: работа фронтенд-разработчика сохранилась, в США вакансий разработчиков стало больше. Войти в профессию стало труднее: младших специалистов нанимают меньше, а от них ждут того, что раньше требовали от разработчиков с опытом.
Второй вопрос — какие задачи ИИ уже выполняет вместо людей. На него отвечают отчёты компаний.
§3Удачные внедрения
В трёх случаях ниже ИИ выполнил работу, которую раньше делали люди, и результат измерен. Во всех трёх случаях задача хорошо описана, а результат проверяется автоматически или людьми, которые знают, как должно быть.
Тесты React-компонентов нужно было перевести со старой библиотеки Enzyme на React Testing Library. Вручную работу оценили в полтора года. Конвейер из модели, тестов, линтера и проверки типов перевёл 97% файлов автоматически; остальные 3% инженеры доделали за неделю. Подробно случай разобран в главе 0.3.
- Что сделал ИИ
- Переписал тысячи однотипных файлов по одному правилу.
- Что сделали люди
- Построили конвейер, собрали примеры и контекст для модели, разобрали трудные случаи, приняли результат.
- Почему получилось
- Каждый файл проверялся тестом: правильный перевод отличался от неправильного без участия человека.
В январе 2025 года инженеры Google описали, как компания переводит большие объёмы кода с одних библиотек и форматов на другие. Система находит места, которые нужно поменять, модель пишет изменение, автоматические проверки отсеивают неработающие варианты, а прошедшие изменения отправляются на проверку инженеру. По оценке авторов, на изменениях в миллионах строк кода это сократило время миграций больше чем вдвое.
- Что сделал ИИ
- Написал большую часть изменений в коде.
- Что сделали люди
- Выбрали, что мигрировать, построили проверки, просмотрели каждое изменение перед принятием.
- Вывод
- По словам авторов, выигрыш дают и модели, и инструменты вокруг них: поиск мест для изменения, проверки, удобный просмотр изменений.
7 апреля 2025 года генеральный директор Shopify Тоби Лютке опубликовал внутреннее письмо сотрудникам. В нём сказано, что пользоваться ИИ в работе — обязательное ожидание от каждого сотрудника, включая руководителей; умение работать с ИИ входит в оценку работы; прототип любого нового проекта делается с помощью ИИ; прежде чем просить людей в команду, нужно показать, почему задачу нельзя решить с ИИ.
- Что изменилось для фронтенда
- Первую рабочую версию интерфейса делают за дни: её можно показать пользователям и проверить идею до того, как разработчики начнут писать продукт.
- Ограничение
- Это решение руководителя о порядке работы; результат в нём не измерен. Сколько времени и денег оно сэкономило, в письме не сказано.
Ответ на второй вопрос по этим случаям: да, ИИ выполняет задачи, которые раньше выполняли люди, и в больших объёмах. Но в каждом случае рядом с ИИ работают инженеры, которые ставят задачу, строят проверки и принимают результат. ИИ выполняет работу младшего разработчика: переписать по образцу, сверстать первую версию. Решение о том, что и как проверять, в этих случаях принимали инженеры.
Третий вопрос — можно ли выпустить продукт без разработчика. Ответ на него дают случаи, когда так и сделали.
§4Неудачи
Ниже пять случаев. В двух приложения сделаны генератором Lovable, в одном агент Replit получил доступ к рабочей базе, в двух исследователи проверили код, написанный ИИ, на безопасность и доступность. Во всех случаях результат выглядел готовым, а ошибки находились позже.
Инвестор Джейсон Лемкин, основатель сообщества SaaStr, в июле 2025 года двенадцать дней создавал приложение на платформе Replit целиком через ИИ-агента и публиковал дневник. На девятый день, во время объявленного им запрета на изменения кода, агент выполнил команды, которые удалили рабочую базу данных с записями о 1206 руководителях и более чем 1196 компаниях. По словам Лемкина, агент сначала сообщил, что восстановить данные нельзя, хотя восстановление из резервной копии сработало.
- Причина
- Агент имел доступ к рабочей базе; отдельной копии для разработки не было. Запрет на изменения существовал только как текст в разговоре с агентом и технически ничем не обеспечивался.
- Что изменилось
- Генеральный директор Replit Амджад Масад назвал случай недопустимым. Компания ввела автоматическое разделение баз для разработки и рабочей, режим, в котором агент только планирует и не меняет код, и восстановление из копии одной кнопкой.
- Вывод
- Указание в тексте подсказки не является защитой. Права агента ограничивают так же, как права нового сотрудника: доступ только к тому, что нужно для задачи.
Инженер Мэтт Палмер в марте 2025 года проверил 1645 приложений из публичной витрины генератора Lovable. В 170 из них — примерно в каждом десятом — таблицы базы данных можно было читать, а в части и менять без входа в систему, имея только открытый ключ из кода страницы. Среди открытых данных были телефоны, сведения об оплате и подписках, ключи доступа к сторонним сервисам. Уязвимость получила номер CVE-2025-48757.
- Причина
- Приложения Lovable хранят данные в Supabase. Открытый ключ Supabase виден во фронтенде, и это предусмотрено: защита должна обеспечиваться правилами на уровне строк таблицы (Row Level Security), которые разрешают пользователю видеть только свои записи. В этих приложениях правила не были включены.
- Связь с фронтендом
- Это то же правило, что в главе 0.1: всё, что попало во фронтенд, видит пользователь, поэтому проверка прав делается на сервере. Генератор создал работающий интерфейс без проверки прав, и создатели приложений этого не заметили.
- Вывод
- Приложение, которое выглядит готовым, проверяют на безопасность отдельно: запросом от имени постороннего пользователя.
3 марта 2026 года исследователь сообщил Lovable, что через программный интерфейс платформы пользователь с бесплатной учётной записью может получить чужой проект: исходный код, историю переписки с ИИ и вписанные в код данные для подключения к базе. Уязвимость касалась проектов, созданных до ноября 2025 года. Компания закрыла её для новых проектов, а для существующих — нет; 20 апреля 2026 года исследователь опубликовал находку. В одном из открытых проектов были настоящие записи пользователей: имена, должности, профили LinkedIn, идентификаторы клиентов Stripe.
- Причина
- Ошибка вида BOLA (Broken Object Level Authorization): сервер не проверял, принадлежит ли запрошенный объект тому, кто его запрашивает. Это первая строка списка самых частых уязвимостей программных интерфейсов OWASP API Top 10.
- Реакция компании
- Сначала Lovable заявила, что утечки не было, а доступ к открытым проектам — задуманное поведение; затем признала, что дело не только в неясной документации.
- Вывод
- Ключи доступа, вписанные в код, становятся доступны всем, у кого есть доступ к коду. Генератор, создавший приложение, сам может быть источником утечки.
Компания Veracode дала более чем 100 моделям 80 задач, в каждой из которых код можно написать безопасно или с уязвимостью. В 45% случаев модели выбрали небезопасный вариант. К фронтенду относится результат по межсайтовому скриптингу (XSS) — атаке, при которой чужой код попадает на страницу через данные, например через комментарий пользователя: модели не защитились от неё в 86% соответствующих задач. По данным авторов, у новых и более крупных моделей доля работающего кода выше, а доля безопасного осталась прежней.
- Связь с фреймворками
- React и Angular по умолчанию экранируют данные при выводе на страницу и тем самым защищают от XSS. Защита пропадает, когда код обходит её:
dangerouslySetInnerHTMLв React,bypassSecurityTrustHtmlв Angular. Модели используют эти приёмы, когда так проще решить задачу. - Ограничение
- Veracode продаёт средства проверки кода на уязвимости.
Компания AudioEye попросила инструменты OpenAI, Anthropic, Google, xAI и Lovable создать по три сайта, соответствующих требованиям доступности WCAG уровня AA. Все 15 сайтов не прошли уровень A — базовый уровень требований, в среднем 55 нарушений на страницу, 91% нарушений средней и высокой серьёзности. Такие нарушения не дают человеку, который пользуется программой чтения экрана или только клавиатурой, оформить заказ или отправить форму. При этом, по опросу той же компании, 81% команд, пользующихся ИИ, уверены, что их код соответствует требованиям доступности.
- Причина
- Модели учились на коде существующих сайтов, а большинство существующих сайтов недоступны. Модель повторяет типичное (глава 0.3, §2), в том числе типичные нарушения.
- Ограничение
- Материал опубликован как рекламный, AudioEye продаёт средства проверки доступности; подробности методики не раскрыты. Результат согласуется с независимыми работами, где доступность кода от ChatGPT проверяли по WCAG.
Ответ на третий вопрос по этим случаям: продукт, сделанный без разработчика, работает в обычном сценарии и ломается там, где требования не видны на экране. Права доступа, хранение ключей, защита от чужого кода на странице, доступность для людей с ограничениями — всё это нельзя проверить, глядя на интерфейс. Это нижняя часть карты задач из главы 0.3: все пять неудач случились в задачах из этой части.
Перед ответом — история, которую в 2025 году широко пересказывали как доказательство того, что ИИ в разработке — обман.
§5Неподтверждённая история: Builder.ai
Британский стартап Builder.ai обещал собирать приложения с помощью ИИ-ассистента Natasha и был оценён инвесторами примерно в 1,5 миллиарда долларов. В мае 2025 года компания обанкротилась. В соцсетях, а затем во многих изданиях появилась версия: никакого ИИ не было, код писали 700 инженеров в Индии, выдававшие себя за ИИ.
- Что подтверждено
- Компания завышала выручку: по данным Financial Times, оценку выручки за 2024 год пересмотрели с 220 до примерно 55 миллионов долларов, за 2023 год — со 180 до примерно 45. После этого кредитор забрал деньги со счетов, и компания стала неплатёжеспособной.
- Что не подтвердилось
- Бывшие инженеры компании рассказали изданию The Pragmatic Engineer, что генератор кода существовал и работал на моделях GPT и Claude; над ним работали около 15 инженеров. Отдельно компания нанимала от 500 до 1000 разработчиков через подрядчиков для заказной разработки — они не изображали ИИ. Версию о «700 инженерах» запустила непроверенная запись в соцсети.
- Вывод
- Запись из соцсети перепечатали издания, не проверив источник. Утверждения об ИИ проверяют по первоисточнику; это относится и к сообщениям об успехах, и к разоблачениям.
§6Ответ
Заменил ли искусственный интеллект фронтенд-разработчика?
Частично — да. Часть работы, которую в 2022 году выполнял фронтенд-разработчик, в 2026 году выполняет ИИ, и это уже сказалось на найме младших специалистов. Целиком — нет. Вакансий разработчиков с опытом стало больше, а продукты, выпущенные без разработчика, в разобранных случаях теряли данные пользователей.
- Вёрстку типовых экранов и первые версии интерфейса (Shopify, генераторы)
- Типовые компоненты: формы, таблицы, списки
- Массовый перевод кода при хороших тестах (Airbnb, Google)
- Часть задач, на которых раньше учились младшие разработчики (Стэнфорд: −19% к занятости молодых)
- Решать, что делать и как проверить результат
- Права доступа и защита данных (Lovable, Veracode)
- Доступность интерфейса для всех пользователей (AudioEye)
- Изменения в большом существующем приложении (METR)
- Ответственность: в Google код ИИ принимают инженеры
Для студента из этого ответа следует один практический вывод: порог входа в профессию поднялся. Типовую форму в 2026 году верстает инструмент. От младшего фронтенд-разработчика компания ждёт умения поставить инструменту задачу, прочитать и понять написанный код, проверить его на ошибки, права, доступность и производительность и объяснить, почему код устроен так. Чтобы проверить код, нужно знать, как он должен работать, поэтому фреймворк нужно знать глубже, чем раньше.
Поэтому дисциплина построена так, чтобы студент сначала разбирался в механизмах React и Angular сам, а затем учился работать с ИИ как с инструментом, результат которого он проверяет. Как это устроено по шагам и какие правила действуют, описано в главе 0.5.
§7Проверьте себя
По данным Indeed, вакансий разработчиков в США стало больше на 15%. Почему из этого нельзя сделать вывод, что ИИ не повлиял на найм?
Рост неравномерный: 71% прироста — должности старших разработчиков, 37% — вакансии со словом «AI» в названии. При этом занятость молодых работников в профессиях, затронутых ИИ, по данным Стэнфорда на 19% ниже, чем у их ровесников в других профессиях. ИИ изменил состав найма: опытных нанимают больше, начинающих — меньше.
Почему по данным hh.ru за 2026 год нельзя сказать, насколько ИИ сократил число вакансий фронтенд-разработчиков в России?
Вакансий стало меньше во всех отраслях: на 27% за год по всему рынку в марте 2026 года. Причина в общем состоянии экономики, и данные не позволяют отделить её от влияния ИИ.
Открытый ключ Supabase виден в коде страницы. Почему в приложениях Lovable это стало уязвимостью?
Сам по себе открытый ключ предназначен для фронтенда. Защита должна обеспечиваться правилами Row Level Security на стороне базы, которые разрешают пользователю видеть только свои строки. В 170 приложениях правила не были включены, и с открытым ключом можно было читать чужие данные.
Агенту Replit было сказано не менять код. Почему этого оказалось недостаточно?
Указание существовало только как текст в разговоре и ничем не обеспечивалось технически: у агента оставался доступ к рабочей базе. Модель может не выполнить указание, поэтому ограничения задают правами доступа — например, отдельной базой для разработки.
React по умолчанию защищает от XSS. Как код, написанный ИИ, может эту защиту потерять?
Если код выводит HTML через dangerouslySetInnerHTML (в Angular — через bypassSecurityTrustHtml), фреймворк не экранирует данные, и чужой код из комментария пользователя может выполниться на странице. Модель выбирает такой приём, когда так проще решить задачу вывода форматированного текста.
Что в истории Builder.ai подтвердилось, а что нет?
Подтвердилось завышение выручки и банкротство в мае 2025 года. Не подтвердилось, что 700 инженеров изображали ИИ: генератор кода существовал и работал на моделях GPT и Claude, а сотни разработчиков подрядчиков занимались заказной разработкой.
Итог разбора
Работа фронтенд-разработчика сохранилась, но изменилась по составу: в США вакансий разработчиков стало больше за счёт старших должностей, а занятость молодых специалистов в профессиях, затронутых ИИ, снизилась. ИИ выполняет вёрстку, типовые компоненты и массовые переводы кода, когда результат можно проверить автоматически. Продукты, выпущенные без разработчика, теряли данные из-за непроверенных прав доступа, вписанных в код ключей и уязвимостей, которых не видно на экране; код ИИ в большинстве случаев недоступен для людей с ограничениями. Ответ на вопрос разбора — частично да, целиком нет; порог входа в профессию поднялся.
Источники по рынку труда
- Indeed Hiring Lab — AI and Job Postings: From Destruction to Creation? (Г. Галлахер, 8 июля 2026)
- Brynjolfsson E., Chandar B., Chen R. Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab, август 2025, редакция 12 августа 2026
- hh.ru — Краткий обзор рынка труда, март 2026 (PDF)
- Хабр — ИИ-навыки в резюме в 2026 году: требуют ли их работодатели на самом деле (данные hh.ru, 25 сентября 2026)