Найти в Дзене
Аллея Agile

Часть 2: Контрольные точки — где и как проверять код, сгенерированный ИИ

2 мин
Автономные ИИ-агенты — это мощный инструмент, но доверять, но проверять должно стать правилом для любой команды. Вот ключевые этапы, где человеческий контроль критически важен: Что проверять:
✅ Критичные участки кода (безопасность, платежи, работа с данными).
✅ Сторонние зависимости (нет ли уязвимых или устаревших библиотек).
✅ Сложные алгоритмы — понимает ли их команда. Как проверять: Пример: python # ИИ предложил это для обработки платежа: payment_status = process_payment(user_id, amount, currency, skip_validation=True) # 🚨 Опасный параметр! Флаг skip_validation мог добавить ИИ «для упрощения» — такой код нельзя пускать в продакшен! Что проверять:
✅ Ломает ли новый код существующую логику?
✅ Есть ли скрытые edge-кейсы? (например, при высоких нагрузках). Как проверять: Пример:
ИИ «оптимизировал» SQL-запрос, но не учел блокировки при параллельных запросах → в продакшене начались deadlock’и. Что проверять:
✅ Метрики ошибок (Sentry, Datadog, Prometheus).
✅ Логирование — не появились л
Оглавление

Автономные ИИ-агенты — это мощный инструмент, но доверять, но проверять должно стать правилом для любой команды. Вот ключевые этапы, где человеческий контроль критически важен:

1. Перед коммитом: проверка базовых рисков

Что проверять:
✅ Критичные участки кода (безопасность, платежи, работа с данными).
✅ Сторонние зависимости (нет ли уязвимых или устаревших библиотек).
✅ Сложные алгоритмы — понимает ли их команда.

Как проверять:

  • Инструменты статического анализа:
  • SonarQube — ищет уязвимости, «запахи кода», избыточность.
  • npm audit / snyk — сканирует зависимости на CVE-уязвимости.
  • Ручной ревью:
  • Хотя бы 1 разработчик должен пройтись по ключевым изменениям.
  • Проверить: «Могу ли я объяснить этот код коллеге?».

Пример:

python

# ИИ предложил это для обработки платежа:

payment_status = process_payment(user_id, amount, currency, skip_validation=True) # 🚨 Опасный параметр!

Флаг skip_validation мог добавить ИИ «для упрощения» — такой код нельзя пускать в продакшен!

2. Перед деплоем: интеграционное тестирование

Что проверять:
✅ Ломает ли новый код существующую логику?
✅ Есть ли скрытые edge-кейсы? (например, при высоких нагрузках).

Как проверять:

  • Автотесты + нагрузочные тесты:
  • Запускать не только юнит-тесты, но и интеграционные сценарии.
  • Инструменты: k6, Locust, Postman.
  • Симуляция продакшена:
  • Тестовый стенд с копией реальной БД и API.

Пример:
ИИ «оптимизировал» SQL-запрос, но не учел блокировки при параллельных запросах → в продакшене начались deadlock’и.

3. После релиза: мониторинг и откат

Что проверять:
✅ Метрики ошибок (Sentry, Datadog, Prometheus).
✅ Логирование — не появились ли аномалии.

Как проверять:

  • Canary-развертывание:
  • Сначала выпускаем новую версию для 5% пользователей.
  • Автоматические алерты:
  • Настроить оповещения при росте ошибок 5xx или аномальных запросах.

Пример:
ИИ добавил кэширование, но не учел инвалидацию → пользователи видели устаревшие данные. Откат исправил проблему за 15 минут.

Чек-лист для команды

Перед тем как пускать ИИ-код в продакшен, задайте вопросы:

  1. Понимаем ли мы, как это работает?
  • Если код выглядит как «магия» — это риск.
  1. Есть ли тесты на этот код?
  • ИИ часто пропускает edge-кейсы.
  1. Не нарушает ли это архитектуру?
  • Проверить зависимости между модулями.
  1. Есть ли альтернатива проще?
  • ИИ любит сложные решения — иногда «наивный» код лучше.

Что дальше?

«Контрольные точки снижают риски, но ручные проверки — это трудоёмко. В следующей части разберём инструменты для автоматического аудита ИИ-кода (SonarQube, Semgrep, Copilot Filters), которые сэкономят ваше время.»