Скорость против качества: парадокс AI-разработки
Вы запускаете агента на генерацию кода. Через 30 секунд у вас готовый микросервис. Через минуту — три варианта архитектуры. Через пять — полноценное приложение. Звучит как мечта? Это кошмар для технического долга.
AI-агенты работают на скорости инференса — сотни строк кода в минуту. Человеческое ревью работает на скорости чтения и понимания — десятки строк в час. Математика простая: вы проигрываете вчистую.
Технический долг от AI-агентов особенный. Он не накапливается постепенно, как в обычной разработке. Он обрушивается лавиной. Одна непроверенная сессия — и в кодовой базе появляются 500 строк кода с тремя разными стилями, противоречивыми архитектурными решениями и скрытыми уязвимостями.
Почему классическое ревью не работает с AI-кодом?
Представьте, что вы ревьюируете код, написанный:
- Без понимания бизнес-контекста (агент его не знает)
- С разными стилями в одном файле (модель переключается между примерами)
- С оптимизациями для токенов, а не для производительности
- С "угадыванием" требований вместо их анализа
Традиционный процесс ревью ломается. Разработчик тратит час на проверку кода, который агент сгенерировал за две минуты. Экономика не сходится.
Стратегия: ревью на трех уровнях
Нужно менять не скорость ревью, а его архитектуру. Вместо одного человеческого ревью после генерации — многоуровневая система проверок ДО, ВО ВРЕМЯ и ПОСЛЕ.
1 Уровень 1: Контекстный фильтр — что НЕ генерировать
Первый и самый важный уровень. Вы не проверяете плохой код — вы не даете ему появиться.
Как это работает:
- Создаете whitelist архитектурных паттернов (разрешены только эти три)
- Определяете blacklist антипаттернов (эти пять никогда не использовать)
- Задаете границы сложности (не больше N уровней вложенности)
- Фиксируете требования к безопасности (валидация входных данных обязательна)
Эти правила встраиваете в системный промпт агента. Не как рекомендации, а как жесткие ограничения.
Ошибка новичков: давать агенту свободу выбора архитектуры. Результат — в одном проекте появляются Flask, FastAPI и aiohttp одновременно. Агент не понимает концепции "единообразия кодовой базы". Ему нужно явно сказать.
2 Уровень 2: Автоматический валидатор — проверка в реальном времени
Пока агент генерирует код, второй агент (валидатор) его проверяет. Не после завершения — параллельно.
Архитектура:
| Что проверяем | Как проверяем | Скорость реакции |
|---|---|---|
| Синтаксические ошибки | Линтер в реальном времени | Мгновенно |
| Архитектурные нарушения | Правила из уровня 1 | Каждые 50 строк |
| Безопасность | Статический анализ (SAST) | В конце файла |
| Стиль кода | Форматтер (black, prettier) | По запросу |
Ключевая идея: валидатор работает как суб-агент в архитектуре из нашей статьи про суб-агентов. Он не замедляет основной процесс, а работает параллельно.
3 Уровень 3: Человеческое ревью — но только важного
Человек проверяет не весь код, а только:
- Критические компоненты (аутентификация, платежи, работа с данными)
- Архитектурные решения (новая БД, новый фреймворк)
- Код, который прошел автоматические проверки, но имеет высокую сложность
Фильтр: если код меняет меньше 10 строк и это не критический компонент — автоматическое мержи. Если меняет архитектуру — обязательное ревью.
Техническая реализация: инструменты и workflow
Теория понятна. Как это выглядит в коде? (Без кода, помним правило).
Создаете pipeline:
- Агент-генератор получает задачу и контекстные ограничения
- Перед началом работы — проверка, нет ли готовых решений в кодовой базе
- Во время генерации — потоковая валидация каждые N токенов
- После генерации — классификация изменений по критичности
- Автоматическое создание PR с метаданными: что сгенерировано, почему, какие проверки пройдены
Пять смертельных ошибок в ревью AI-кода
Видел эти ошибки в десятках проектов. Каждая стоит недель рефакторинга.
| Ошибка | Последствия | Как исправить |
|---|---|---|
| Доверять агентам naming | Функции называются func_1, process_data_v2, handle_thing | Словарь разрешенных имен + автоматический рефакторинг |
| Игнорировать консистентность импортов | В одном файле import os, в другом from os import path, в третьем import os.path | Единый стиль в контекстных ограничениях |
| Разрешать "эксперименты" в продакшене | Агент пробует новую библиотеку потому что "она лучше в бенчмарках" | Whitelist зависимостей. Никаких новых без ревью |
| Не проверять перформанс-антипаттерны | N+1 запросы в циклах, полные сканы таблиц | Автоматический анализ запросов к БД |
| Допускать "магические числа" | if status == 3, sleep(0.5), limit = 100 | Правило: любые константы — в конфиг или константы |
Метрики качества: что измерять, кроме скорости
Скорость генерации кода — бесполезная метрика. Измеряйте то, что влияет на технический долг:
- Коэффициент повторного использования: сколько процентов кода агент взял из существующей кодовой базы vs сгенерировал с нуля
- Процент автоматического прохождения проверок: сколько сгенерированного кода проходит линтер без исправлений
- Средняя глубина ревью: сколько времени человек тратит на проверку 100 строк AI-кода (должно снижаться)
- Плотность комментариев: AI любят комментировать каждую строку. Это трата токенов и шум
- Скорость деградации: как быстро код агента требует рефакторинга после мержа
Собирайте эти метрики в дашборд. Если коэффициент повторного использования ниже 30% — агент игнорирует существующий код. Если плотность комментариев выше 40% — он тратит токены на очевидные вещи.
Специфика разных типов агентов
Не все агенты одинаково опасны для технического долга.
| Тип агента | Риск технического долга | Стратегия ревью |
|---|---|---|
| Код-генератор (Copilot-like) | Низкий. Работает в контексте существующего кода | Автоматические проверки стиля. Человек ревьюит только большие блоки |
| Архитектор (генерирует структуры) | Высокий. Создает новые абстракции и зависимости | Обязательное человеческое ревью каждой новой абстракции |
| Рефакторинг-агент | Средний. Может сломать существующую логику | Полное покрытие тестами ДО рефакторинга. Автоматический откат при падении тестов |
| Мультиагентная команда | Критический. Несколько агентов могут конфликтовать | Централизованный orchestrator с правилами разрешения конфликтов |
Мультиагентные системы — отдельный ад. Прочитайте нашу статью про мультиагентные команды, чтобы понять, почему пять агентов могут создать в десять раз больше проблем, чем один.
Практический совет: начните с малого
Не пытайтесь построить идеальную систему ревью с первого дня. Начните с одного правила: "любой код агента проходит линтер перед мержем".
Через неделю добавьте второе правило: "новые зависимости требуют человеческого одобрения".
Через месяц внедрите автоматическую классификацию изменений по критичности.
Главное — не допустить ситуации, где технический долг от AI-агентов растет быстрее, чем ваша способность его обслуживать. Потому что когда этот долг достигнет критической массы, у вас будет два варианта: полный рефакторинг (месяцы работы) или отказ от агентов (потеря продуктивности).
AI-агенты — это не просто инструменты. Это коллеги, которые работают в 30 раз быстрее вас. И как с любыми быстрыми коллегами, вам нужны процессы, которые превращают их скорость в преимущество, а не в технический долг.
