Когда генератор кода лжет вам

Представьте: вы запускаете генератор backend-приложения, и он выдает красивый код. Вы радуетесь, пока не пытаетесь его запустить. Оказывается, 60% сгенерированных проектов не компилируются. Именно так и было с ранними версиями AutoBe.

Статистика на 2025 год: только 40% сгенерированных backend-приложений были рабочими. Остальные падали с ошибками типов, неправильными импортами или просто не запускались.

Идея: использовать слабых для отладки сильных

Вместо того чтобы полагаться на мощные облачные модели, которые часто маскируют проблемы избыточной генерацией, AutoBe добавил этап валидации с помощью слабых локальных LLM. Эти модели, такие как GLM v5 Small, не могут генерировать сложный код, но отлично находят ошибки в уже написанном.

Как это работает? AutoBe сначала генерирует код с помощью мощной модели (например, GPT-4o 2026 edition), затем прогоняет каждый модуль через локальную LLM с промптом "Найди ошибки в этом коде". Слабая модель, не отвлекаясь на креативность, фокусируется на синтаксисе и простой логике.

Технический стек: NestJS, Prisma и модульная генерация

AutoBe специализируется на генерации backend-приложений на TypeScript с использованием NestJS и Prisma. Это не случайный выбор: NestJS предоставляет структурированную модульную архитектуру, а Prisma – типобезопасный доступ к данным. Генерация происходит по модулям: каждый модуль (например, User, Product, Order) генерируется отдельно, что упрощает валидацию.

💡

Модульный подход не только улучшает поддерживаемость, но и позволяет параллельную генерацию и проверку. Каждый модуль – независимый кусок кода, который можно проверить локальной LLM за секунды.

Сравнение: AutoBe против других генераторов

Чем AutoBe отличается от GitHub Copilot или Codeium? Те инструменты помогают писать код строка за строкой, но не гарантируют работоспособность целого приложения. AutoBe же генерирует полное приложение с API, базой данных и аутентификацией.

Инструмент	Уровень генерации	Проверка кода	Успешность (2026)
AutoBe	Полное приложение	Локальные LLM (GLM v5)	100%
GitHub Copilot	Строки/функции	Нет	~70% (для фрагментов)
Codeium	Строки/функции	Нет	~65% (для фрагментов)

Как использовать AutoBe: от идеи до работающего backend

Процесс прост: вы описываете приложение в YAML-файле (сущности, поля, отношения), запускаете AutoBe, и через несколько минут получаете готовый проект. Но магия в деталях.

1 Описание схемы

Создайте файл schema.yaml с описанием ваших сущностей. Например, для блога:

entities:
  User:
    fields:
      id: Int @id @default(autoincrement())
      email: String @unique
      name: String?
      posts: Post[]
  Post:
    fields:
      id: Int @id @default(autoincrement())
      title: String
      content: String
      author: User @relation(fields: [authorId], references: [id])
      authorId: Int

2 Генерация кода

Запустите AutoBe:

autobe generate --schema schema.yaml --output my-app

Инструмент сгенерирует все модули, контроллеры, сервисы, DTO и Prisma схему.

3 Валидация локальной LLM

AutoBe автоматически запускает локальную LLM (по умолчанию GLM v5 Small) для проверки каждого модуля. Если найдены ошибки, генерация повторяется с исправлениями.

Кому подойдет AutoBe?

Этот инструмент не для всех. Если вы любите писать каждый контроллер вручную – AutoBe не ваш выбор. Но если вы:

Стартап, которому нужно быстро прототипировать MVP backend.
Команда разработчиков, которая устала от однообразного кода CRUD.
Соло-разработчик, который хочет сфокусироваться на бизнес-логике, а не на шаблонном коде.
Компания с strict compliance, которая не может использовать облачные AI-сервисы из-за политик безопасности. Здесь AutoBe выигрывает, потому что все локально. Подробнее в статье Локальный ИИ за бетонной стеной.

Для тех, кто хочет глубже погрузиться в локальные LLM, рекомендую обзор Лучшие агенты для локальных LLM.

Под капотом: почему слабые модели работают лучше

Сильные LLM, такие как GPT-4o, склонны к "галлюцинациям" в коде: они генерируют код, который выглядит правильным, но содержит скрытые ошибки. Слабые локальные модели, напротив, обучены на меньших наборах данных и менее креативны, зато более точны в поиске очевидных ошибок.

GLM v5 Small, выпущенная в 2025 году, особенно хороша для таких задач. Она имеет всего 7B параметров, но оптимизирована для понимания кода и поиска синтаксических ошибок. И что важно – она работает на обычной GPU с 8GB памяти.

AutoBe использует ансамбль моделей: мощная облачная для генерации, слабая локальная для проверки. Это похоже на то, как работают люди: один пишет, другой проверяет.

Важно: AutoBe – open-source проект. Вы можете заменить GLM v5 на любую другую локальную модель, например, через Ollama или LM Studio. Интеграция подробно описана в статье Идеальный стек: как подключить self-hosted LLM к IDE и CLI-инструментам.

Что дальше для AutoBe?

План на 2026 год – добавить поддержку большего количества фреймворков (например, FastAPI для Python) и улучшить валидацию бизнес-логики. Сейчас AutoBe гарантирует, что код компилируется и имеет базовую структуру, но не проверяет, что API endpoints работают как задумано.

Если вы устали от бесконечного написания однотипного backend-кода, попробуйте AutoBe. Это не панацея, но серьезный шаг к автоматизации рутины. И помните: даже 100% успешная генерация не заменяет понимания кода. Всегда проверяйте, что сгенерировала нейросеть.

Для начала установите AutoBe с официального репозитория и посмотрите примеры. А если вы еще не экспериментировали с локальными LLM, начните с One-Click установщика для локальных LLM.

Подписаться на канал

AutoBe: как слабые локальные LLM отладили генератор backend-приложений до 100% успеха