Линус Торвальдс, создатель Linux и Git, признался, что не умеет программировать на Python. Для своего хобби-проекта AudioNoise он поручил написание кода нейросети.
«Я знаю больше об аналоговых фильтрах, чем о Python»
В README-файле к проекту AudioNoise Торвальдс написал:
«Я знаю больше об аналоговых фильтрах — и это не так уж много значит — чем о Python».
AudioNoise — утилита для эмуляции гитарных эффектов на базе цифровых IIR-фильтров. Проект хобби-уровня, но в нём есть компонент на Python для визуализации аудиосэмплов. Именно эту часть Торвальдс поручил написать нейросети.
От копипасты к вайб-кодингу
Раньше Торвальдс использовал классический подход: находил готовые решения в поисковиках и адаптировал их под свои задачи. В этот раз он применил инструмент Google Antigravity для генерации кода через естественные запросы.
Это подход называют вайб-кодинг — программист описывает задачу обычным языком, а нейросеть генерирует код.
Термин «vibe coding» связывают с Андреем Карпати, бывшим исследователем OpenAI.
Почему это заметили
Три момента делают эту историю заметной:
Python — самый популярный язык. Он лидирует в рейтингах Tiobe с октября 2021 года. На нём пишут машинное обучение, веб-сервисы, скрипты автоматизации. Но Торвальдс, всю жизнь работавший с C, так и не выучил его.
Первый публичный кейс с ИИ. Ранее Торвальдс скептически относился к нейросетям в разработке ядра Linux. Для хобби-проектов он изменил позицию.
Сигнал для индустрии. Если разработчик уровня Торвальдса делегирует код ИИ, подход перестаёт быть маргинальным.
Проблемы ИИ-кода
Код от нейросетей редко бывает оптимальным и безопасным. Он работает, но требует доработки. В 2025 году появилась профессия «уборщиков кода» — программистов, которые чистят и оптимизируют ИИ-генерированный код.
Торвальдс в ноябре 2025 года поддержал вайб-кодеров, но отметил: для ответственных проектов подход пока не готов. ИИ подходит для прототипирования и хобби. Для серьёзной разработки нужен человеческий контроль.
Выводы для разработчиков
Признание Торвальдса — не про слабость, а про адаптацию. Не нужно знать всё. Нужно уметь использовать доступные инструменты.
Вопрос не в том, писать код самому или доверить нейросети. Вопрос в том, когда какой подход уместен. Для гитарного хобби-проекта нейросеть подойдёт. Для ядра ОС — лучше писать вручную.
