3 миллиона строк за неделю. ИИ написал браузер «с нуля», но разработчики называют это горой мусора

Неделю назад CEO Cursor Майкл Труэлл сообщил о якобы выдающемся достижении. По его словам, с помощью GPT-5.2 в Cursor они создали браузер, который работал непрерывно целую неделю. Этот браузер состоит из трёх миллионов строк кода в тысячах файлов. Движок рендеринга написан с нуля на языке Rust и включает парсинг HTML, каскадирование CSS, вёрстку, формирование текста, отрисовку и собственную виртуальную машину JavaScript.

Труэлл отметил, что браузер работает, хотя и с оговорками. У него есть проблемы, и до уровня WebKit или Chromium ему очень далеко, но команду поразило, что простые сайты рендерятся быстро и в основном корректно. Некоторым разработчикам удалось скомпилировать код после исправления багов, другие сообщили об успехе после доработки инструкций по сборке.

Однако в целом разработчики не убеждены, что Cursor совершила прорыв. Джейсон Горман, директор британской консалтинговой компании Codemanship, считает это доказательством того, что агентный ИИ масштабируется для создания нерабочего софта. Оливер Медхерст, инженер-программист и бывший сотрудник Mozilla, согласен с этой оценкой. Он отметил, что впечатляет сам факт работы с кодовой базой такого размера, но объективно это не хороший движок браузера. Кроме того, код невероятно раздут — проекты Ladybird и Servo делают гораздо больше при объёме около миллиона строк каждый.

Написание веб-браузера — одна из самых сложных задач для программиста. Chromium, открытая основа Google Chrome, содержит более 37 миллионов строк кода. Браузер Cursor, названный FastRender, насчитывает около трёх миллионов строк. Разработчик Джошуа Мариначчи ещё в 2022 году писал о том, насколько усложнился веб, до такой степени, что только несколько компаний способны создать браузер с нуля. Тот факт, что Microsoft прекратила разработку собственного движка браузера и перевела Edge на Chromium, подтверждает огромные инженерные ресурсы, необходимые для разработки и поддержки браузера.

Инженер Cursor Уилсон Лин, работавший над кодом браузера, опубликовал пост в блоге, где объяснил цели проекта — понять, как далеко можно продвинуть границы агентного кодирования для проектов, которые обычно занимают у команд людей месяцы. Критики обвинили Cursor в активном использовании Servo, открытого движка рендеринга на Rust от Mozilla. Однако Лин отверг утверждения, что FastRender собран из библиотек и фреймворков, заявив, что виртуальная машина JavaScript, DOM, системы отрисовки и текстовый конвейер разрабатываются как часть этого проекта.

Горман остаётся неубеждённым. Он указывает на метрики производительности в репозитории FastRender, которые показывают нестабильность кода. Уровень отказов сборки в 88 процентов очень высок и указывает на кодовую базу, которая не работает. Когда его спросили о сообщениях об успешных сборках, он выразил скептицизм, отметив, что CI-сборка всё ещё падает.

Горман критически относится к заявлениям об успехах ИИ-инструментов для кодирования в целом. Он ссылается на данные, показывающие, что разработчики сильно переоценивают влияние ИИ на свою продуктивность, а большинство команд испытывают негативное влияние на такие показатели, как время разработки и надёжность релизов. Меньшинство, которое видит скромные улучшения, уже устранило узкие места в процессах разработки, такие как тестирование, ревью кода и интеграция.

Многие сенсационные заявления об успехе ИИ-кодирования, по словам Гормана, исходят от разработчиков, работающих над небольшими задачами самостоятельно, без клиентов, пользователей или зависимостей от других команд. Они разогнали машину до 200 миль в час на прямой дороге без других машин и решили, что более быстрые машины означают более быстрое движение. Затем они возвращаются в офис и требуют таких же скоростных улучшений от своих команд, которые фактически едут в час пик.

Горман отмечает, что когда измеряется выход — строки кода, коммиты, пулл-реквесты — определённо наблюдается увеличение. Но это не означает реального прироста продуктивности. Он указывает на отсутствие доказательств того, что ИИ-инструменты приводят к созданию большего количества программного обеспечения, измеряемого числом продуктов в магазинах приложений, и на отсутствие выручки, которую можно отнести к этим инструментам.

Горман считает технологию ИИ очень впечатляющей, но часто ошибающейся. Он использует её каждый день как тренер и ментор, чтобы понять, как лучше её применять. Но считает ли он её революционной? Нет. Принципы и практики, которые делали команды разработчиков эффективными до ИИ — небольшие шаги, короткие циклы обратной связи, непрерывное тестирование, ревью кода и интеграция, модульный дизайн — остаются теми же. Та же игра, другие кости.

Он добавляет: если бы ИИ-агенты действительно могли создать рабочий продукт на три миллиона строк кода за неделю, когда в этом процессе проектирования происходит обратная связь от пользователей и клиентов? Именно там создаётся реальная ценность.