Код, пишущийся агентами, падает ниже уровня ручного: 15‑мес. финтех‑эксперимент
Опытный Go‑разработчик сравнил качество кода, генерируемого AI‑агентами, с собственным. С апреля 2026 г. кривая качества агентов опустилась под его «красную линию» и продолжает снижаться.
В статье на Habr AI автор, разработчик с 12‑летним опытом работы на Go, делится результатами 15‑месячного эксперимента по использованию AI‑агентов в финтех‑проекте. Он ставил перед агентами задачи по написанию бизнес‑логики, интеграциям с платёжными шлюзами и обработке транзакций, фиксируя метрики качества кода: покрытие тестами, количество линтер‑нарушений, читаемость и соответствие внутренним стандартам.
Для сравнения он построил график, где красной пунктирной линией обозначил уровень качества своего лучшего рукописного кода, а синей – среднее качество кода, генерируемого агентами. Первые несколько месяцев (с марта 2025) синяя кривая держалась выше красной, что подтверждало обещания «агент‑помощника» ускорять разработку без потери качества.
Однако в апреле 2026 г. кривая качества агентов пересекла красную линию и начала стремительно падать. По словам автора, в течение следующих трёх месяцев количество критических линтер‑нарушений выросло на 42 %, покрытие тестами упало с 78 % до 51 %, а количество откатов в продакшн‑окружение удвоилось.
Автор подчёркивает, что агенты сами «устанавливают» планку качества, а человек лишь задаёт цели. Он призывает к более строгому контролю, регулярному ревью и внедрению автоматических проверок, иначе выгода от ускорения разработки может быть нивелирована ростом технического долга.
Ссылка на оригинальную статью: https://habr.com/ru/articles/1068920/
Для разработчиков и студентов это предупреждение: полагаться исключительно на AI‑агентов в критически важном финтех‑коде рискованно. Необходимо сохранять человеческое ревью, интегрировать статический анализ и тестирование в CI, иначе скорость разработки обернётся ростом багов и регуляторных проблем.
