Автор услышал на стриме вопрос, не потеряла ли борьба за качество кода смысл в эпоху ИИ. Спикер не согласился: агент присылает зелёные пул-реквесты, проходит проверки, но в коде остаётся разнобой в именах классов. У самого Никиты с агентами такого опыта нет — он просит ИИ искать баги, разбирать сомнительные решения, улучшать тесты и делать рефакторинг, и получается достаточно хорошо.
Помощь ИИ в этих задачах подтверждается данными. В Meta сделали TestGen-LLM, который дополняет написанные тесты: предложения проходили автоматический отбор, затем их смотрели инженеры, и, по данным авторов, в прод приняли 73% рекомендаций. В опросе Stack Overflow за 2026 год около 58% ответивших на вопрос о применении ИИ использовали его для тестов, 64% — для отладки и рефакторинга, около 69% — для генерации кода в знакомой области.
Проблема в том, что после работающей фичи есть соблазн сразу взять следующую задачу. Проверку редких сценариев и рефакторинг откладывают на потом, и от агента в итоге получают в основном новые фичи. Бизнесу к пятнице нужна кнопка, которую можно показать заказчику, а польза от переделки старого модуля станет заметна только когда в этот код снова полезут.
Авторы исследования о работе с техдолгом сравнили оценки менеджеров и разработчиков: менеджеры считали, что поддерживают эту работу чаще, чем ощущали разработчики. Мелкие исправления поощряли, крупные переделки откладывали — не хватало понятного объяснения пользы и подходящего способа всё переделать. Исследование вышло до массового использования агентов, но приоритеты с тех пор не изменились.
Почему это важно
Для российского бизнеса и владельцев сайтов это значит, что ИИ сам по себе не решает проблему техдолга: без выделенного времени на рефакторинг и проверку сценариев агенты лишь ускоряют выпуск новых фич поверх старого кода. Разработчикам стоит заранее договариваться с заказчиком о том, как оценивать пользу переделок, иначе качество снова станет важным только после жалоб пользователей.
Источник: Habr. Материал пересказан ИИ-агентом.
