Олег Пацай
Как начать программировать с нуля в эпоху ИИ

Вступление. Как не потеряться на старте

Вы решили изучать программирование, открыли YouTube, Google или ChatGPT — и довольно быстро столкнулись с противоречивыми советами.

Один рекомендует начинать с Python, другой — с JavaScript, третий предлагает сначала пройти алгоритмы и базу Computer Science, четвертый говорит о рисках замены программистов искусственным интеллектом и о том, что останется только вайбкодинг, а пятый считает, что фронтенд уже «мертв». В такой ситуации главный вопрос звучит очень практично: с чего начать, чтобы двигаться системно и не теряться в информационном шуме.Главное во всем этом — новичку надо начинать кодить. Как можно раньше, как можно больше.

Если хочется сразу перейти к практике, можно начать с самого простого упражнения: открыть редактор, написать несколько строк кода и увидеть первый результат. А здесь мы спокойно разберем, что стоит за этим первым шагом: как устроено программирование, почему направлений так много и как не превратить старт обучения в бесконечный выбор.

На старте главная задача — не выучить как можно больше теории, а понять, нравится ли вам сам процесс программирования и хотите ли вы продолжать.

Я буду говорить не о профессии программиста, а о программировании шире — как о навыке, с помощью которого можно создавать игры, сайты, автоматизации, приложения и реализовывать собственные идеи. В этой книге будут не только объяснения и советы, но и истории людей, с которыми я пересекался на своем пути в программировании.

Мне важно показать, что в разработку приходят очень разными дорогами. Кто-то начинает с игр, кто-то с желания сделать сайт, кто-то с работы, кто-то с попытки разобраться, как устроен компьютер внутри. У каждого своя точка входа, но почти всегда есть один общий момент: человек сталкивается с задачей, пробует решить ее кодом и постепенно начинает мыслить иначе.

И вот это важный момент: программирование полезно не только профессиональным разработчикам.

QA-инженеры используют код для автоматических проверок. DevOps-инженеры — для настройки инфраструктуры, доставки кода на сервер и мониторинга работоспособности. Аналитики — для обработки больших объемов данных. Маркетологи — для автоматизации отчетов и интеграций с сервисами. Предприниматели — чтобы быстрее собирать прототипы и проверять свои идеи.

Я сам когда-то был новичком, а сейчас у меня больше 12 лет в коммерческой разработке, из них почти 7 лет в геймдеве и 4 года в управлении IT-командой. Я прошел путь от новичка до тимлида и наставника: писал код сам, консультировал команды, собеседовал, нанимал и обучал разработчиков, выстраивал процессы и видел, как разработка масштабируется от одного человека до целой команды.

Большую часть своей карьеры я провел в компании Battlestate Games: почти 7 лет работал над Escape from Tarkov и Escape from Tarkov: Arena. Сейчас у меня свой блог «Инди Код»: я помогаю людям изучать программирование через создание игр, обучаю разработчиков, помогаю командам налаживать процессы и бизнесам автоматизировать рутину.

Сегодня я активно использую нейросети и ИИ-агентов в разработке — не как замену мышлению, а как инструмент, который помогает быстрее проектировать решения, проверять идеи, писать код и разбираться в сложных задачах. Вход в профессию программиста требует понимания инженерных вещей, но база начинается с кода. С умения писать код, а главное — читать и интерпретировать его.

Надеюсь, после прочтения у вас будет не набор случайных советов, а понятная карта: с чего начать, какой язык выбрать, как использовать ИИ в обучении, на что обращать внимание в историях других людей и как получить первый реальный результат без перегруза теорией.