ХабрПостыНовостиМегапосты?

Агенты пишут код, а кто его проверяет?

AI‑агенты постепенно меняют привычный процесс разработки: человек всё меньше пишет код напрямую и всё больше выступает в роли оркестратора — ставит задачи, направляет агентов, проверяет результат и выстраивает вокруг них целую экосистему инструментов.

Приглашаем на третий вебинар серии «Качество и безопасность ПО в эпоху GenAI»!

В первой части разберём, как выглядит работа с агентами в продакшене уже сегодня: от планирования и итераций до ревью, файлов‑памяти и автоматизации проверки кода. Посмотрим, куда развивается агентная экосистема и почему агенты постепенно выходят за пределы IDE — в мессенджеры и другие среды, где они могут работать практически 24/7. Отдельно поговорим о главном компромиссе этой эволюции: возможностях агентов и безопасности их работы.

Во второй части разберём, как контролировать результат такой разработки. Несмотря на весь шум вокруг AI, задача остаётся знакомой: нужно проверять код, независимо от того, кто его написал — человек или агент. Посмотрим, как тестирование, статический анализ и другие QA‑инструменты помогают находить проблемы и обеспечивать качество и безопасность без необходимости изобретать новый подход к контролю.

В итоге поговорим о том, как адаптировать привычные инженерные практики к новой реальности: использовать возможности AI‑агентов на полную, но не забывать главное правило — не доверяй, проверяй.

Встречаемся 28 августа в 15:00!

Регистрация доступна по ссылке.

@PvsTeam
21.08.2026 13:30 UTC
Первоисточник

Комментарии

@IVA48
22.08.2026 11:10 UTC
0

Разобраться в стороннем программном коде содержащем более 100 (ста) строк ЯП, неважно кем разработанным человеком или автогенератором, БЕЗ документирования его алгоритма и логики, созданным в непривычном стиле написания будет намного сложнее чем его разработать самому даже квалифицированному программисту, а тем более проверить его корректность, надёжность и сделать необходимую доработку под свои стандарты.

22.08.2026 23:18 UTC
0

На деле вообще не так. В среднем продукте на рынке миллионы строк кода. Документирования логики и алгоритмов ни разу не видел. В норме работа кода понятна из UI, API, архитектуры и имен функций и дополнительно стабилизируется тестами. Пока из кода нельзя понять что и как он делает, такой код не пройдет ревью.

Разобраться в тысячах строк чужого самодокументированного кода и внести доработки, это собственно и была ежедневная работа программистов.

Была, потому что LLM разбирает что и как делает код гораздо лучше человека. Фактически он настолько хорошо читает код, что документация только сбивает его с толку.

Проверять код LLM муторно, непривычно, но не так проблемно.

Только вчера ревьювал PR на 12000 строк кода. Не катастрофа.

Первое, я знаю основные алгоритмы и общую архитектуру, потому что сам ее согласовал когда вайбкодил. Основное что нужно при ревью, проверить что реализованы именно оговоренные алгоритмы и именно указанная архитектура. Причем в общем, что оно все есть, без деталей.

Второе, половина этих 12000 строк, это интеграционные тесты от которых не требуется качество кода, только эффект проверки. Поэтому смотрим что за сценарии проверяют тесты а не код тестов. Если сценарий верный, агент не ошибётся в деталях.

Третье, ещё половина оставшегося кода - это чисто вайбкоженные модули, которые мало ответственны и проверяются только тестами. Этот код вообще никто никогда не смотрит глазами.

Остаётся 3000 строк, плюс минус критичных для ревью. Часть кода в чувствительных местах смотрим детально. Опять таки, совсем построчно смотреть без смысла, агент не делает мелких ошибок. Но половину решений на уровне отдельных функций обсуждаем в деталях с агентом и улучшаем. Это будет строк 500, которые можно перебрать за день. Остальные 2500 смотрим крупноблочно на предмет странных решений, а на мелкие детали забиваем - там на 99 процентов все норм и 1% работоспособно. Это ещё день.

И есть ещё волшебный метод - детальное ревью в отдельном агенте. При размерах PR в 12000 он к сожалению скушает долларов 100 легко. Но снижает нагрузку на человека ревьювера ещё процентов на 70.

Здесь ещё важно помнить, что в реальности ноль ошибок бывает не тогда когда все было настолько продумано что ошибкам не осталось места, а тогда когда процесс разработки снизил вероятность ошибок до числа близкого к нулю. Программисту кажется что он все учел и все проверил, но в действительности он всегда что то упускает, а критические проблемы могут годами оставаться незамеченными. Последние модели ну очень хороши в поиске подобных косяков. По моим ощущениям, мой код напротив стал в среднем надёжнее при переходе на агентную разработку. Как только я запускаю агента дорабатывать мой "надёжный" код, он сплошь и рядом мимоходом находит такие косяки, что дурно становится от мыслей как это жило в продакшне.

На сегодня как то так.

23.08.2026 05:14 UTC
0

/// На деле вообще не так. В среднем продукте на рынке миллионы строк кода. Документирования логики и алгоритмов ни разу не видел. В норме работа кода понятна из UI, API, архитектуры и имен функций и дополнительно стабилизируется тестами. Пока из кода нельзя понять что и как он делает, такой код не пройдет ревью. Разобраться в тысячах строк чужого самодокументированного кода и внести доработки, это собственно и была ежедневная работа программистов. ///

Это уважаемый, Ваше чисто субъективное мнение с позиции типичного "кодера", а не как профессионального разработчика ПО. Поясню.

Во первых, вот уже как полвека, разработка серьезного ПО соотносится 1в1 с разработкой технического изделия, повторяет все его жизненные циклы. Непосредственная разработка (создание) программного кода одна из операций этого процесса и работа программиста соответствует функциям технолога по разработке технологии изготовления конкретной детали (то есть разработка алгоритма модуля, процедуры) и изготовлению ее рабочим на станке (написание кода этого модуля, процедуры на ЯП). В конечном итоге от правильно спроектированного ПО и надёжности программного кода зависит успех всего софт продукта. Как и техническое изделие, программный продукт может дорабатываться, совершенствоваться и поддерживаться достаточно долго во времени отчасти уже другими людьми не первоначально его создававшими. Другой рабочий по взятой из архива документированной технологии быстро изготовит новую деталь. А программист чтобы доработать конкретный модуль (процедуру), должен сначала потратить время чтобы разобраться и понять созданный его предшественником НЕ ДОКУМЕНТИРОВАННЫЙ программный код, чтобы корректно внести изменения. А если программная система содержит, как Вы говорите миллионы (хватит даже и десятков тысяч) строк на ЯП ? Поэтому документирование (! не путать с пояснениями функций отдельных операторов ЯП) программного модуля, включающее сам алгоритм и выделение его фрагментов в тексте, является необходимым и обязательным требованием профессиональной разработки ПО. Если Вы, как разработчик, работаете и создание свой продукт индивидуально, то можете делать это как считаете нужным. Но, согласитесь, что через полгода, вам придется разбираться и вспоминать что вы сами там написали.

Во вторых, созданный, а точнее автоматический сгенерированный программный код не соответствует стандартам принятым в организации. Например, конкретная процедура обязана в самом начале своей работы проверять корректность входных параметров на соответствие алгоритму и выдавать соответствующее сообщение вызывающей процедуре и заносить его в log-журнал (стек) системных вызовов для облегчения тестирования и обнаружения ошибок. Будет ли делать подобную работу автогенератор ? Сомневаюсь.

Тут ещё что важно отметить: КАК автоматом (AI-агентом) генерируется программный код ? Берет ли он уже готовый из своей БД на этом же ЯП или переписывает с него на требуемый ЯП, либо аналогично программисту "продумывает" алгоритм и согласно его логике генерирует операторы конкретного ЯП. Отсюда и можно будет сделать вывод: понимает ли автомат смысл созданного им кода и, соответственно, способен ли его как человек документировать.

В заключении. Было бы намного нужнее и полезнее, если бы автомат (AI, ИИ) был способен протестировать и верифицировать на надёжность программный код разработанный самим программистом и пояснить выявленные в нем недостатки.

23.08.2026 07:08 UTC
0

Тут ещё что важно отметить: КАК автоматом (AI-агентом) генерируется программный код ? Берет ли он уже готовый из своей БД на этом же ЯП или переписывает с него на требуемый ЯП, либо аналогично программисту "продумывает" алгоритм и согласно его логике генерирует операторы конкретного ЯП.

По ходу, вам еще предстоит увидеть в жизни много интересного.

23.08.2026 07:32 UTC
0

Пока что ничего удивительного для себя не увидел, кроме как настойчивого обозначения ложных целей создателями и поклонниками подобных AI-code генераторов для их скорейшей монетизации.

25.08.2026 16:21 UTC
0

Стадия отрицания?

24.08.2026 05:32 UTC
0

Нет, никогда не было таких проблем. О них начали говорить только с появлением хайпа, когда в айти набежало всяких "чукчаписателей".

Умение читать и понимать чужой код всегда было базовым квалификационным требованием программиста, а не знание наизусть этих ваших 100500 фреймворков и алгоритмов сортировки.