В последние годы искусственный интеллект совершил огромный шаг вперёд, в том числе благодаря развитию больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT и Claude AI. Многие разработчики с радостью обращаются к ним в поисках помощи в написании кода, автоматизации рутинных задач и для обсуждения архитектурных идей. Но сопряжённый с этим энтузиазм часто сменяется разочарованием, особенно когда речь заходит о надёжности и безопасности конечного продукта. В реальных условиях просто "попросить ИИ написать безопасный и качественный код" недостаточно - полученный результат обычно далёк от идеала. Поэтому необходим системный подход, который позволяет максимально эффективно использовать потенциал ИИ, сохраняя при этом контроль и ответственность за проект.
Опыт показывает, что подход "сразу дать ИИ свободу писать весь код" почти гарантированно приводит к хаосу. Среди типичных проблем - жёстко заданные секреты прямо в коде, отсутствие разделения конфигураций, слишком упрощённая система аутентификации, размещение бизнес-логики там, где ей не место, а также слабая структура, сопоставимая с проектами начинающих программистов. Хотя первые попытки могут казаться впечатляющими, дальнейшая эксплуатация такого кода становится очень проблематичной. В итоге время тратится на исправление ошибок, переработку, усиление безопасности и масштабирование, что часто затмевает преимущества автоматизации. Ключ к решению этой проблемы - смена роли ИИ в процессе разработки.
Вместо того чтобы рассматривать такие языковые модели как сооснователей или полностью автономных инженеров, их нужно воспринимать как очень умных и дисциплинированных стажёров, которые требуют четкой направляющей руки опытного наставника. Такая метафора помогает выделить важность ответственности, структуры и систематизации всего процесса работы с ИИ. В основе нового подхода лежит идея "заключения" модели в контейнер - изолированную и контролируемую среду без прямого доступа к критичным ресурсам и базе кода. Это предотвращает нежелательные воздействия на инфраструктуру, исключает возможность нежелательных изменений и ошибок, а также гарантирует, что все результаты будут получены только по строгому заданию. Такой контейнер создаёт безупречную "клетку" для ИИ, в которой он может работать максимально эффективно, но безопасно.
Работа начинается с тщательной подготовки требования в формате пользовательской истории, которая формулируется так же подробно, как при традиционной разработке. Это крайне важно, ведь человеческий разработчик не возьмётся за задачу, если будет иметь только краткое описание. Следовательно, речь идёт о выстраивании ясного, развернутого задания, включающего функциональные и технические ожидания, которые впоследствии разбиваются на мелкие шаги. Каждая задача детализируется и представляется в виде цепочки размышлений и действий. Например, задача "создать систему входа в приложение" разбивается на множество субзадач, таких как работа с токенами, управление сессиями, настройки ролей пользователей, кэширование в браузере и другие.
Такая поэтапная работа позволяет избежать хаоса и контролировать каждый компонент по отдельности. Контейнеризированный ИИ затем приступает к выполнению этих подзадач в строго регламентированном порядке. Каждая часть процесса состоит из нескольких этапов - анализ, написание кода, исправление выявленных ошибок и проверка. Этот циклический механизм гарантирует многоуровневую проверку качества и снижает вероятность ошибок. После того, как все части задачи выполнены, проводится финальная проверка с помощью специального инструмента, который генерирует структурированные отчёты в формате JSON с изложением поэтапных изменений и обоснований.
Эти отчёты помогают человеку-разработчику понять, что именно было сделано, почему и как это соответствует требованиям. Далее результаты преобразуются в запрос на изменение кода (Pull Request) в GitHub или аналоге, который проходит обязательную ревизию. На этом этапе человеческий фактор всё ещё крайне важен - проверка, комментирование, замечания и доработка. После успешного подтверждения изменение встраивается в основную ветку. Контейнер с ИИ уничтожается, что исключает хранение нежелательной памяти и способствует поддержанию чистой среды для следующего задания.
Практика применения такой методологии приводит к значительным положительным эффектам. Время выполнения одной пользовательской истории составляет примерно 15-20 минут, но при этом конечный код успешно проходит внутренние проверки, не содержит выдуманных библиотек или некорректных предположений. Отход от так называемого "vibe coding" (когда ИИ просто пишет на интуицию) делает продукт надежным, поддерживаемым и безопасным для использования в реальных условиях. Важно понимать, что это не самый быстрый способ получить код от ИИ, если считать отдельные попытки. Однако эффективность процесса в целом выше, так как существенно снижается необходимость в доработках и исправлениях.
Иными словами, структура позволяет снизить общий overhead разработки и повысить доверие к результату. Для тех, кто намеревается применить подобный подход, необходимо учитывать несколько важных аспектов. Прежде всего, требуется подробное разбиение задач, продуманное оркестрование этапов работы и строгий контроль. Кроме того, контейнеризация и изолированное выполнение команд служат важнейшими элементами безопасности. Наконец, роль разработчика смещается от непосредственного письма кода к управлению, ревью и наведению порядка.
Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект на сегодня лучше всего себя показывает именно в роли продуманного и высокоинтеллектуального стажёра, а не всесильного замены человека. Эта позиция сохраняет за человечеством тайминг, ответственность и всю полноту принятия архитектурных решений. При этом технологии и инструменты оркестрации продолжают развиваться, позволяя постепенно сокращать этот промежуток между человеческим контролем и автоматизацией. Будущее за теми системами, где ИИ и человек работают в тесном сотрудничестве, каждый выполняя свои лучше всего дающиеся задачи. Искусственный интеллект берёт на себя рутинные и объёмные работы при сохранении контроля со стороны человека, благодаря чему результаты становятся не просто впечатляющими, но и надёжными, безопасными, готовыми к промышленной эксплуатации.
Вопрос, который остаётся открытым, - стоит ли стремиться к созданию ИИ, который сможет сразу доверить роль старшего инженера, или лучше продолжать развивать модель "стажёра под присмотром". Пока ответ склоняется к второму, ведь именно дисциплина, последовательность и оркестрация помогают избежать рисков и достигать рабочих продуктов быстрее и качественнее. Опыт реальных разработчиков и компаний показывает, что гибридный подход, в котором человек организует работу ИИ, задаёт рамки и критерии, а модель выполняет задачи по частям с регулярной проверкой, - это путь к результату, который даёт уверенность и эффективность. Такой подход стоит применять каждому, кто собирается интегрировать искусственный интеллект в процессы программирования и поддержания ПО. .
