10 ошибок новичков при работе с ИИ-помощниками в программировании

Почему ИИ-помощники не всегда помогают?

ИИ-инструменты вроде GitHub Copilot, ChatGPT или локальных LLM произвели революцию в разработке. Но многие новички совершают типичные ошибки, которые превращают мощный инструмент в источник проблем. Я собрал 10 самых распространенных ошибок, которые наблюдаю у разработчиков разного уровня.

1Слепая вера в код без проверки

Проблема: Новички часто копируют код из ChatGPT/Copilot без понимания, что он делает. Это приводит к:

• Уязвимостям безопасности в коде
• Неоптимальным алгоритмам
• Скрытым багам, которые проявляются позже

# Пример: ИИ может предложить небезопасный код
import subprocess

# ПЛОХО: ИИ может предложить выполнение сырой строки
user_input = input("Введите команду: ")
subprocess.run(user_input, shell=True)  # ОПАСНО!

# ХОРОШО: Всегда валидируйте и экранируйте ввод
safe_commands = {"ls", "pwd", "date"}
if user_input in safe_commands:
    subprocess.run([user_input], shell=False)

2Слишком общие промпты

Проблема: «Напиши функцию для обработки данных» — такой промпт даст общий, часто бесполезный код.

Решение: Используйте метод «контекст + задача + ограничения»:

1. Контекст: «У меня есть DataFrame pandas с колонками A, B, C»
2. Задача: «Нужно нормализовать значения в колонке B»
3. Ограничения: «Используй sklearn.MinMaxScaler, функция должна возвращать копию DataFrame»

# ПЛОХОЙ промпт:
# "напиши функцию для нормализации"

# ХОРОШИЙ промпт:
"""
Напиши функцию на Python с использованием pandas и sklearn:
- Принимает DataFrame df и имя колонки column_name
- Нормализует значения в указанной колонке используя MinMaxScaler
- Возвращает новый DataFrame с нормализованной колонкой
- Сохраняет остальные колонки без изменений
- Добавляет суффикс '_normalized' к имени новой колонки
- Документация на английском
"""

3Игнорирование контекста проекта

ИИ не знает специфику вашего проекта: архитектуру, стиль кода, принятые библиотеки.

4Неиспользование итеративного подхода

Ожидание идеального кода с первого промпта — утопия. Работа с ИИ — это диалог.

5Отсутствие тестирования сгенерированного кода

ИИ может генерировать код, который выглядит правильно, но содержит логические ошибки.

# Всегда тестируйте!
import pytest

# Попросите ИИ написать и тесты тоже
def test_generated_function():
    result = some_ai_generated_function([1, 2, 3])
    assert result == expected_value
    
# Проверяйте edge cases:
# - Пустые списки
# - None значения
# - Очень большие данные
# - Невалидные входы

6Использование устаревшей информации

ИИ обучается на данных до определенной даты. Для актуальных технологий это проблема.

Пример: Для работы с новыми версиями библиотек или фреймворков всегда уточняйте:

• «Используй React 18 с хуками, не классовые компоненты»
• «Python 3.11 с новым синтаксисом match-case»
• «Terraform 1.5+ с циклами for_each»

7Попытка заменить обучение

Самая опасная ошибка: Использовать ИИ вместо изучения основ программирования.

8Незнание возможностей локальных LLM

Многие не знают, что можно запускать мощные модели локально. Например, для работы с чувствительными данными или когда нужна полная приватность.

Если интересно, у меня есть подробный гайд про запуск локальной LLM на 10 ГБ видеопамяти. А для энтузиастов — статья про ферму из б/у видеокарт для локальных моделей.

9Игнорирование производительности

ИИ часто предлагает рабочий, но неоптимальный код с точки зрения Big O.

# ИИ может предложить O(n²) решение там, где можно O(n)
# Всегда анализируйте сложность алгоритма

def find_duplicates_naive(arr):  # O(n²) - плохо
    duplicates = []
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            if arr[i] == arr[j]:
                duplicates.append(arr[i])
    return duplicates

def find_duplicates_optimized(arr):  # O(n) - хорошо
    seen = set()
    duplicates = set()
    for item in arr:
        if item in seen:
            duplicates.add(item)
        else:
            seen.add(item)
    return list(duplicates)

10Неадекватные ожидания

Ожидать, что ИИ:

• Поймет бизнес-логику без объяснений
• Напишет полное приложение с нуля
• Исправит все баги автоматически

Реальность: ИИ лучше всего справляется с:

• Бойлерплейт-кодом
• Документацией
• Рефакторингом
• Генерацией тестов
• Объяснением чужого кода

Практический чеклист для эффективной работы

FAQ: Частые вопросы новичков

Какой ИИ-помощник лучше для программирования?

Зависит от задачи: GitHub Copilot лучше для автодополнения в IDE, ChatGPT — для объяснений и диалога, локальные LLM — для приватных данных. Для сложной аналитики попробуйте Google Gemini и NotebookLM.

Как проверить, не устарел ли код от ИИ?

1) Сравните с официальной документацией. 2) Проверьте дату обучения модели. 3) Протестируйте на edge cases. 4) Спросите у ИИ: «Есть ли более современные подходы?»

Можно ли доверять ИИ в security-sensitive коде?

Никогда полностью. Всегда проводите security review, особенно для: аутентификации, работы с паролями, SQL-запросов, файловых операций.

Как улучшить промпты для сложных задач?

Разбивайте на подзадачи: «Сначала спроектируй архитектуру, затем напиши интерфейсы, потом реализуй каждый компонент отдельно».

Итог: ИИ как усилитель, а не замена

Лучшие разработчики используют ИИ как множитель своих навыков, а не как костыль. Они:

1. Понимают основы (ИИ не заменяет фундамент)
2. Критически мыслят (анализируют предложения)
3. Итеративно работают (диалог, а не монолог)
4. Тестируют всё (доверяй, но проверяй)