Отладка кода с AI: как перестать страдать и начать жить
Если вы когда-нибудь сидели ночью, пялились в экран и шептали: «Ну почему ты не работаешь, ты же работал час назад», — поздравляю, вы знакомы с процессом отладки кода. У кого-то это код на отладку python, у кого-то отладка кода приложения на проде в пятницу в 19:40. А у кого-то вообще код на отладку в симс 4, потому что моды сломались, жизнь не удалась, а персонажи ходят сквозь стены. И во всех этих случаях мозг устает одинаково.
Хорошая новость в том, что сейчас отладка программного кода больше не обязана быть пыткой в стиле «ищи запятую 2 часа». ИИ для работы с кодом уже умеет разбирать чужую кашу, а сервисы автоматизации вроде make.com позволяют вообще переложить значительную часть рутины на машины. Плохая новость — большинство продолжают всё чинить вручную, открывая логи, как будто за это дают отдельную надбавку к зарплате. Давайте я покажу нормальный путь: как отлаживать код с помощью ИИ и Make так, чтобы и задачи решались, и нервная система не трещала.
Кстати, если вы хотите не просто почитать, а научиться автоматизировать свои процессы, продажи, соцсети и всё вокруг с помощью make.com и нейросетей — лучше сразу подпишитесь на наш Telegram-канал. Там я разбираю кейсы, выкладываю схемы и иногда даже отвечаю на неудобные вопросы.
Почему отладка кода — это не про «я тупой», а про систему
Есть такая странная иллюзия: «если я нормально пишу, у меня не должно быть багов». Это миф из параллельной вселенной. Ошибки в коде были, есть и будут, особенно когда вы автоматизируете реальный бизнес: CRM, оплату, чат-ботов, соцсети. Весь этот зоопарк сервисов ведет себя иногда как несовершеннолетние: договориться сложно, ломается всё внезапно. Настоящая проблема не в ошибках, а в отсутствии нормального процесса отладки кода. Когда всё строится на подходе «ну сейчас гляну быстро, что там», а потом вылезает фаталка в понедельник утром.
Исследования говорят, что автоматизация тестирования и деплоя сокращает время поиска и фикса багов на 30-50%. Переводя с сухого языка, это значит, что вы либо живете спокойно, либо по вечерам чините то, что можно было поймать еще на тестовом стенде. Если к этому добавить ИИ для кода с хорошей подсветкой ошибок, понятными пояснениями и генерацией исправлений, код на отладку превращается не в депрессию, а в рабочую рутину, которую можно предсказуемо пройти по шагам.
Поэтому нормальный разработчик или автоматизатор сегодня делает три вещи. Во-первых, использует ИИ для написания кода с понятной структурой и комментариями, чтобы не страдать через две недели. Во-вторых, включает тестирование и отладку кода в автоматизированный пайплайн, чтобы не запускать это руками каждый раз. И в-третьих, разворачивает всё это в Make или другом оркестраторе процессов, чтобы не собирать изолированные скрипты по папкам «новая_версия_надеюсь_последняя.py».
ИИ как напарник: как просить помощи с кодом, чтобы это реально работало
Многие уже слышали фразы «написать код с помощью ИИ» или «генерация кода с помощью ИИ», но используют это странно. Классический сценарий: «Напиши мне сложный скрипт интеграции с CRM, оплатой, Telegram и рассылками», отправка, копирование, запуск, ошибка, лёгкая истерика. Секрет в том, что ИИ для создания кода с нуля — не волшебная кнопка, а чуть умный стажёр, который работает идеально, если вы даете четкое ТЗ и не ленитесь перепроверять.
Если нужно решение задач с кодом ИИ, хороший запрос выглядит примерно так: указываете язык (например, c отладка кода для конкретной функции или отладка кода python для бота), показываете фрагмент, прикладываете текст ошибки и объясняете, чего вы хотите добиться. То есть не «оно не работает», а «при запросе к API получаю 500, хочу чтобы бот корректно обрабатывал ошибку и писал пользователю человеческое сообщение». В ответ вы получаете не только исправленный кусок, но и пояснения. Вот это надо использовать по максимуму. И да, не стесняться спрашивать: «объясни, что делает этот кусок» — это сильно экономит время, если код писали не вы.
Еще один важный момент — ИИ для написания кода с нуля хорош, но особенно полезен ИИ для работы с кодом, который уже еле дышит. Иногда проще не «писать всё заново», а попросить помощь с кодом ИИ: «перепиши функцию так, чтобы она не падала при пустых данных», или «дополни обработку ошибок, логируй всё в таком-то формате». У вас остается архитектура, а всё, что связано с нудной, но важной частью, можно делегировать.
Make.com как швейцарский нож для отладки: не только таски гонять, но и баги ловить
Теперь та часть, из-за которой я вообще сижу и печатаю этот текст. Make.com (бывший Integromat) — это сервис, который большинство в России до сих пор воспринимают, как «ага, это чтобы пересылать заявки из формы на почту». В реальности это мощная платформа, где можно строить процессы, подключать ИИ, трекать ошибки, запускать тесты, слать себе уведомления и деплоить все это аккуратно, а не в стиле «залью на сервер и надеюсь, что клиент не заметит».
Make прекрасно интегрируется с репозиториями, системами ошибок, уведомлениями, чатами и кучей других штук. Автоматизация тестирования через него выглядит так: сделали коммит, Make увидел изменение, запустил нужные тесты, сохранил результат, а если все развалилось — пнул вас в Telegram с отчётом. Это уже нормальный процесс отладки кода приложения, а не шаманство. Если надо подключить ИИ для кода с пояснениями, можно встроить вызов модели, которая по логам пытается подсказать, где косяк.
Если хочется научиться строить такие штуки без боли и бесконечного «посмотрю потом», у меня для этого есть структурное обучение по make.com. Там мы разбираем не игрушечные примеры, а реальные рабочие процессы: от магазинов и онлайн-школ до агентств, у которых все горит, но они всё равно хотят расти.
Простой сценарий: ИИ ловит баги, Make их фиксирует процессом
Представьте, у вас есть бот для телеграма, который принимает заявки, пишет в CRM, шлет письма и что-то еще придумывает по настроению. Любой баг там бьет по деньгам. Можно героически сидеть и мониторить всё вручную, а можно выстроить цепочку «тестирование и отладка кода» на автомате. Make подключается к репозиторию, следит за изменениями, запускает тесты, а если что-то падает — создает задачу в Jira или Trello, кидает уведомление в Telegram и, при желании, цепляет ИИ, чтобы расшифровать логи человеческим языком.
Выглядит живьем так. Коммитите новый код бота. Make через вебхук Git смотрит: ага, есть изменения, запускаем тесты. Если всё ок, можно продолжать деплой. Если нет — в Jira создается задача «сломался сценарий оплаты», к ней прикрепляется лог, а ещё текстовый разбор от ИИ. В Telegram у вас всплывает сообщение от отдельного рабочего бота: «Привет, вот свежий баг, описание такое-то, приоритет вот такой, ссылка сюда». И это уже не сна да не фантастика, а нормальная взрослая отладка кода приложения.
Особенно удобно, что можно завести разные сценарии. Для критичных ошибок — моментальные уведомления в личку. Для не критичных — в общий канал команды. Плюс логирование: Make хранит историю выполнения сценариев, и вы всегда можете посмотреть, где процесс развалился. Это сильно лучше, чем пытаться раскопать, почему вчера ночью форма на сайте перестала слать заявки в CRM.
Где в этой истории место OpenAI, GPT и прочему «умному» счастью
ИИ сюда подключается на нескольких уровнях. Во-первых, генерация кода с помощью ИИ. Вы можете прямо в Make делать шаги, где ИИ подставляет нужный фрагмент кода, например, для парсинга нестандартного ответа от API или обработки странных кейсов. Это удобно, когда вы устали писать 300-ю одинаковую функцию для «забери поле, проверь, что не пустое, сформируй ответ». Во-вторых, помощь с кодом ИИ в отладке: на вход подаете лог ошибки, фрагмент кода и короткий контекст, на выходе получаете предположение, где и что упало.
Вообще ИИ для работы с кодом хорошо использовать не ради «сделай всё за меня», а ради микро-шагов. Вот, например, вы не любите возиться с регулярками — ИИ пишет вам шаблон. У вас внезапно возникла страсть к чистому коду — ИИ предлагает рефакторинг. Вам лень расписывать ошибки пользователю нормальными фразами — ИИ генерирует понятные сообщения. А Make в этой истории следит, чтобы всё это происходило по расписанию и в нужных местах, а не в хаосе.
Если вам интересно смотреть живые кейсы, как ИИ с открытым кодом, SaaS, Make и Telegram-боты собираются в одну систему, я периодически показываю это в нашем Telegram-канале. Там больше «как оно реально работает», меньше глянца.
Make как лаборатория: от отладки до автогенерации контента
Чтобы не звучало теоретически скучно, давайте глянем на более «земные» вещи. Например, у вас блог, Дзен, VK, Telegram, куда нужно регулярно выкладывать контент. Можно каждый раз писать статьи руками, а можно собрать процесс в Make: берете тему, ИИ пишет черновик текста, другой шаг его шлифует, вы вручную слегка проверяете и нажимаете «ок», дальше Make автоматически шлет это в нужные платформы. При этом тестирование и отладка кода, который всё это обслуживает, происходят по тем же правилам — авто-тесты, логи, уведомления.
Или более техничный пример. Вы делаете лендинги и сайты на конструкторе, а вся логика уходит в Make. Когда пользователь отправляет заявку, запускается сценарий: валидация данных, запись в CRM, отправка письма, уведомление в Telegram, возможно, автоматический созвон через телефонию. Любая ошибка на любом шаге — это повод не орать на форму, а дать Make и ИИ объяснить, что конкретно сломалось: API упал, токен протух, фронт отправил кривой JSON. Вместо «всё опять лежит» у вас появляется «падает на шаге 3, причина такая-то».
Про боли предпринимателей: когда код — не хобби, а вынужденность
Многие приходят в автоматизацию не потому что любят писать код, а потому что зарплату сотруднику платить не хочется, а заявки как-то надо обрабатывать. В итоге владелец небольшого бизнеса ночью гуглит «как отлаживать код», вечером гуглит «как не сойти с ума», днём слушает клиентов, которые «ничего не получили». Вот тут связка ИИ + Make спасает не только деньги, но и психику. Вы один раз настраиваете процесс, и дальше ваша работа — не «чинить руками», а контролировать.
Более того, вы можете вообще уйти от тяжёлого программирования к визуальным сценариям: основная логика на Make, чуть-чуть кода для более сложных вещей, а ИИ для создания кода с нужными вставками. Для сложных сценариев у нас есть готовые схемы — блюпринты по make.com. Загружаете, адаптируете под себя, не изобретаете велосипед, а сразу едете.
Где та граница, когда пора учиться, а не «ещё чуть-чуть нагуглю»?
Если вы уже используете ИИ для написания кода с какими-то успехами, запускаете мелкие сценарии в Make и при этом каждый раз боитесь трогать рабочий процесс, потому что «сломается и я не найду, где» — это момент, когда пора системно разобраться. Знать, какие программы для отладки кода выбрать, как правильно строить процесс отладки кода, как настраивать мониторинг, как связать его с задачами и уведомлениями. Это та самая точка, когда небольшое обучение экономит месяцы нервных обновлений ночью.
Для этого у нас и существует обучение по make.com. Оно не про «посмотрите, как тут красиво картинки движутся», а про то, как конкретно построить нормальный пайплайн: от идеи до стабильной системы с автотестами, логами, понятной отладкой кода и ИИ, который помогает, а не мешает.
FAQ: частые вопросы про отладку кода с AI и Make
Нужен ли вообще ИИ для кода, если я и так умею программировать?
Если вы нормально пишете код, ИИ вам нужен, чтобы перестать тратить время на однообразную рутину. Генерация типовых функций, объяснение чужого кода, быстрый разбор ошибок, предложения по рефакторингу — всё это экономит часы. Причем без потери контроля: вы всё равно решаете, что пускать в прод, а что отправить обратно на доработку.
Можно ли полностью доверять ИИ при отладке кода python или других языков?
Полностью — нет. ИИ иногда уверенно говорит ерунду. Но как помощник в стиле «подскажи, куда смотреть» он идеален. Подсовываете ему стек-трейс, кусок кода и краткое описание ситуации — в ответ получаете версии, что пошло не так. Дальше уже включаете мозг и опыт. Это нормально, это не магия.
Чем Make.com полезен именно для отладки, а не просто интеграций?
Во-первых, он позволяет строить цепочки тестирования и мониторинга: запуск тестов при каждом коммите, проверка ответов от сервисов, логирование. Во-вторых, он может автоматически создавать задачи в Jira или Trello, слать уведомления в Telegram и сохранять контекст ошибки. В-третьих, Make выступает как единый «центр правды»: видно, на каком шаге упало, что туда пришло и что вышло.
С чего начать, если я вообще не знаю, как отлаживать код и боюсь всё сломать?
Начните с мелкого: заведите в Make простой сценарий мониторинга — например, проверку ответа от сайта или API раз в несколько минут, с уведомлением в Telegram при ошибке. Потом добавьте логирование. Потом автоматизацию тестов для небольшого скрипта. Не надо сразу строить ракету. Пара аккуратных шагов — и страх сильно уменьшится.
Подойдет ли Make и ИИ для не-программиста: маркетолога, владельца бизнеса, продюсера курсов?
Да, если вы готовы немного разбираться в логике процессов: «если — то», «когда — тогда», базовые условия. Визуальные сценарии в Make сильно проще, чем голый код, а ИИ для создания кода помогает с теми местами, где всё-таки без программирования не обойтись. Плюс есть готовые блюпринты и обучение, где всё это разбирается без занудства, но с реальными задачами бизнеса.
Зачем мне курсы по автоматизации, если есть куча бесплатных видео и статей?
Бесплатные материалы хороши, чтобы понять, что вообще существует. Но когда у вас реальные деньги, клиенты и сроки, хочется не «по приколу собрать связку», а иметь устойчивую систему, которую не стыдно показывать. Курсы дают структуру, проверенные схемы и возможность не терять недели на изобретение очевидных решений. Особенно когда речь про отладку кода и стабильность процессов, а не просто «сделать красиво».