Сайт полностью управляют ИИ‑агенты: из 111 находок 25 удалены, 4 выдуманы
Владелец сайта передал все операции ИИ‑агентам: 207 коммитов, аудит выявил 111 проблем, но 25 были отброшены, а 4 оказались фиктивными. Главный вывод — проверка кода стала узким местом.
Что произошло
Автор проекта решил полностью отдать управление сайтом ИИ‑агентам. За несколько недель они написали 207 коммитов, автоматизировали написание кода, правку текстов, проведение ревью и даже выкатывание релизов.
Результаты аудита
Внешний аудит выявил 111 потенциальных проблем в работе агентов. Из них:
- 25 находок были признаны ложными и отправлены в «мусор»;
- 4 проблемы оказались полностью вымышленными – агент «придумал» ошибку, которой не существовало. Оставшиеся 82 пункта потребовали доработки, но в целом система продемонстрировала высокую продуктивность.
Узкое место – проверка кода
Автор отмечает, что узкое место сместилось: раньше оно было в написании кода, теперь – в его проверке. ИИ‑агенты вносят правки быстрее, чем человек успевает их прочитать. Без автоматизированного контроля в конвейере появляется риск, что код «выглядит как работает», но на самом деле не функционирует корректно.
Как решать проблему
- Интеграция CI/CD‑проверок (линтеры, тесты, статический анализ) непосредственно в процесс генерации кода;
- Использование автоматических ревью‑ботов (например, GitHub Copilot, CodeQL) для первичной фильтрации;
- Регулярный человек‑в‑цикл только для критических изменений.
Ссылки
- Исходный материал на Habr AI
- Пример CI‑конвейера с проверкой ИИ‑генерированного кода: https://github.com/example/ai-ci-pipeline
Для разработчиков это сигнал: внедряя ИИ‑агенты, нельзя полагаться только на их скорость. Нужно построить автоматический слой контроля, иначе рискуете получить «рабочий на вид» код. Студенты курсов AI‑разработки должны уже сейчас практиковать CI/CD‑подходы к генеративному коду.
