Аллея Agile

Контрольные точки помогают отлавливать проблемы, но ручные проверки всего кода — непрактичны в условиях скоростной разработки. Вот набор инструментов, которые автоматизируют поиск уязвимостей, «антипаттернов» и архитектурных проблем в коде от ИИ. Для чего: Как настроить под ИИ-код: # Пример правила для поиска "skip_validation" в коде: rule: key: "ai-dangerous-flags" pattern: "skip_validation=True" message: "ИИ может отключать валидацию — проверьте вручную!" semgrep --config=p/security-audit ai-generated-file...

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,...

ИИ-агенты ускоряют разработку, но слепое доверие к ним может привести к катастрофическим последствиям. Вот три реальных примера (основанных на инцидентах 2024-2025 гг.), когда автоматически сгенерированный код вызвал критические сбои в продакшене. Что произошло: Команда стартапа использовала ИИ (GitHub Copilot) для «ускорения» рефакторинга платежного микросервиса. Агент предложил «оптимизированный» код, который: Результат: Вывод: ИИ не понимает бизнес-логики. Оптимизация ≠ работоспособность. Что произошло: Dev-агент на базе ChatGPT-5 «помог» быстро добавить OAuth-аутентификацию в приложение...

Представьте: ваш ИИ-ассистент за минуту генерирует сотни строк кода, закрывая задачу, на которую у разработчика ушло бы полдня. Всё выглядит идеально… до первого бага в продакшене. Оказывается, ИИ использовал устаревшую библиотеку, проигнорировал edge-кейсы и оставил "подводные камни", которые теперь приходится разгребать вашей команде. С 2025 годом ИИ-агенты (GitHub Copilot, ChatGPT для кода, автономные DevAgents) стали не просто инструментами, а полноценными "коллегами" в разработке. Но чем больше...

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и нейросети становятся все более значимыми технологиями, которые ускоряют многие процессы – от создания контента до сложных научных вычислений. Одной из наиболее быстро развивающихся областей является обработка естественного языка (NLP), где модели, подобные ChatGPT, продвинулись настолько, что способны понимать и генерировать сложные тексты на разных языках. Модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI – это отличная иллюстрация стремительного развития нейросетей...