AI всё глубже встраивается в повседневный инструментарий разработчика ⚡️. В этом материале я разбираю, как AI-ассистенты ускоряют выполнение рутинных задач — от генерации CRUD и тестирования до рефакторинга и написания документации. Но вместе с этим показываю и ограничения: ошибки в коде, устаревшие библиотеки, риски уязвимостей и вопросы авторского права ⚖️.
Я разбираю Copilot, Tabnine, Cursor, Qodo и Zencoder 🤖 — показываю, где они сильнее всего и для каких задач подходят лучше. И рассматриваю стратегии минимизации рисков: регулярное ревью сгенерированного кода, статический анализ на уязвимости, закрепление условий в контрактах и т.д.
PS: На сегодняшний день AI не заменяет программиста, а усиливает его. Всё зависит от того, кто за клавиатурой ⌨️.