📉 Скорость х2, качество /2
CodeRabbit проанализировали сотни PR в опенсорсе (сравнили чисто человеческие и AI-ассистированные) и выкатили отчет, результаты такие:
1️⃣ Количество багов выше в 1.7 раза.
В среднем, AI-генерируемый код приносит на 70% больше проблем, чем написанный кожаным мешком. Причем речь не о мелких опечатках, а о критических уязвимостях.
2️⃣ Читаемость кода хуже в 3 раза.
Нейронки генерируют синтаксически верный, но абсолютно "пластиковый" код. Он выглядит нормально издалека, но нарушает локальные конвенции, нейминг и структуру. Читать это через полгода будет больно.
3️⃣Ошибки в бизнес-логике (+75%).
AI не понимает ваш бизнес. Он понимает статистическую вероятность следующего токена. В итоге мы получаем код, который запускается и работает, но делает не то, что нужно.
4️⃣ Дыры в безопасности (x2.7).
Хардкод паролей, небезопасные прямые ссылки на объекты, игнорирование санитайзинга данных. Нейронки радостно тащат в продакшен легаси-паттерны десятилетней давности, на которых они обучались.
👉 Почему так происходит?
Нейронки оптимизированы на создание видимости правильного решения (surface-level correctness).
AI не знает архитектуру вашего монолита, не помнит, почему в 2019 году Вася написал этот костыль, и не думает о том, как это будет масштабироваться. Они жертвуют эффективностью ради простоты генерации и оптимизирует локальную задачу, игнорируя глобальную систему.
В итоге мы имеем классическую ловушку: джуны и мидлы радуются, что закрыли тикет за час, а сеньоры и лиды вешаются на код-ревью. Это явление уже назвали "Reviewer Fatigue" — когда поток AI-шлака настолько плотный, что замыленный глаз пропускает критические баги.
Учитесь читать код, а не только генерировать его. Иначе скоро вашу работу заменит скрипт, который делает то же самое, но бесплатно (и так же плохо).
