Разработка сложных алгоритмических структур данных всегда была вызовом для программистов. Особенно это касается сбалансированных деревьев, таких как B+ дерево, широко используемых в базах данных и файловых системах благодаря своей способности эффективно хранить упорядоченную информацию и выполнять быстрый поиск. В традиционном подходе разработка таких структур требует глубокого понимания алгоритмов, принципов балансировки и внимательного контроля за корректностью реализации. Однако с появлением генеративных моделей искусственного интеллекта, или, как их нередко называют, «гениев», процесс создания качественного программного обеспечения приобретает новые возможности и перспективы. Одним из наиболее интересных и показательных примеров применения ИИ в разработке выступает проект по созданию библиотеки B+ дерева, который сумел выстроить тесное сотрудничество между человеком и машиной, реализуя методики дополненного программирования.
Главным отличием дополненного программирования от привычного «вибро-кодирования» является осознанное отношение к качеству и структуре кода. Здесь не просто важен конечный результат, то есть работающая функциональность, а внимание акцентируется на чистоту, читаемость и покрытие тестами, как и в традиционной разработке вручную. На начальном этапе проекта разработчик поставил перед собой очень амбициозную задачу: создать производительную, возможно готовую к промышленному использованию, кроссплатформенную библиотеку B+ дерева сразу на двух языках — Rust и Python. Важной целью было ориентироваться на тестируемость с помощью методологии TDD (разработка через тестирование) и следовать принципам «Tidy First», которые подразумевают аккуратное разделение структурных изменений и новых функциональных возможностей. В отличие от типичного генерирования кода крупными кусками, здесь взаимодействие с генеративным ИИ строилось по строгому циклу: сначала было написано простое тестовое задание, затем — минимальный объем рабочего кода, необходимого для прохождения этого теста.
После успешного прохождения теста, внимание уделялось рефакторингу и упрощению кода, прежде чем переходить к следующему функциональному шагу. Такой поэтапный и дисциплинированный подход позволил избегать накопления случайной сложности, которая часто приводит к сбоям и невозможности контролировать качество. Одна из основных сложностей возникла на этапе реализации с использованием языка Rust. Его жесткая система владения памятью и требования к безопасности затрудняли генерацию сложной логики для B+ дерева, особенно с учетом балансировки, вставки и удаления элементов. Тут проявилась важность вмешательства человека — постоянный мониторинг промежуточных результатов, а также корректировка направления работы ИИ.
К примеру, если было заметно, что машина «уходит в петли» или начинает создавать функционал, который не был запрошен, разработчик задавал дополнительные тесты или изменял тестовые сценарии, направляя ИИ и корректируя этапы разработки. Незадолго до кризиса сложности был предпринят рискованный эксперимент — попросить генерирующую модель писать аналогичную библиотеку на Python. Поскольку Python не предъявляет таких жестких требований к памяти и обладает более простой моделью типов, алгоритм получился чище и понятнее. После этого произошло обратное преобразование: Python-код был «транслитерирован» обратно на Rust. Результат — рабочий Rust-код с высокой скоростью и правильным поведением.
Таким образом, с помощью комбинации языков и методов дополненного программирования проект двинулся вперед, демонстрируя гибкость и адаптивность нового подхода к программированию. В дальнейшем даже была реализована C-расширяемая версия Python-библиотеки, что позволило приблизиться по производительности к стандартным структурам данных. Все это стало возможным благодаря мощностям современных генеративных моделей, которые справились с рутинными трудозатратными задачами, позволяя человеку-финализатору сосредоточиться на архитектуре и дизайне. Опыт создания библиотеки B+ дерева с привлечением ИИ раскрывает несколько важных уроков. Во-первых, хотя сейчас вызывает беспокойство возможное «уничтожение» профессии программиста, на деле генеративное программирование превращается в улучшение процесса.
Программисты тратят больше времени на принятие архитектурных и смысловых решений, а не на «ёрзгивание» с тривиальными ошибками и повторяющимися паттернами. Во-вторых, ИИ не может полностью заменить разработчика, но он прекрасно дополняет — особенно если процесс строго регламентирован и ориентирован на контроль качества. Разделение изменений на структурные и поведенческие, частые коммиты и строгая непрерывная интеграция с тестами позволяют поддерживать код в превосходном состоянии, даже если большая часть написана машиной. В-третьих, грамотный человек-оператор важен как главный инженер проекта. Его роль — ставить следующие узлы тестирования, корректировать и корректировать направление развития, выявлять неэффективные шаги и предотвращать отклонения.
Такой кооперативный подход демонстрирует силы синергии и создаёт условия для более продуктивной разработки. И наконец, выбранный подход стимулирует качественное автоматизированное тестирование, покрытие и мониторинг производительности. Обычно эти задачи воспринимаются как утомительные и второстепенные, но ИИ готов брать на себя организационную и техническую часть этого процесса, предлагая разработчику структурированную и прозрачную систему работы. В завершение, проект по созданию библиотеки B+ дерева высокого качества с применением дополненного программирования — это мощный пример того, как человеческий опыт, дисциплина и профессиональные методики разработки в союзе с возможностями генеративного ИИ могут не только ускорить, но и повысить качество сложного системного кода. Это не замена программиста, а новый этап его эволюции, где акцент смещается с ручного написания кода на архитектуру, контроль, координацию и непрерывное улучшение.
Тот, кто освоит искусство совместной работы с умными агентами, станет лидером нового поколения разработчиков.
