Главный тормоз в разработке — не скорость генерации кода, а его ревью. И речь не только про пул-реквесты коллег с их AI-агентами. Даже собственный git diff после работы coding agent вызывает когнитивную перегрузку. Автор признаётся: даже с хорошими практиками — планом в plan mode, разбивкой задач на фазы и мелкими изменениями — сложно проверять то, что ты сам до конца не продумал.
Раньше, без AI, он сначала изучал код, прикидывал решения, экспериментировал, а потом уже реализовывал. На это уходили дни, но когда PR наконец отправлялся, уверенность была высокой, и объяснять каждое изменение коллегам было легко. Сейчас большие задачи всё равно занимают дни. Чаще всего автор отклоняет всю AI-генерацию и начинает заново. Разница между первой и второй сессией — не модель LLM, а человек за экраном. Чем больше времени он тратит на осмысление задачи, тем лучше направляет агента, а не наоборот.
Всё чаще код отклоняется по одним и тем же причинам. Когда автор не может объяснить подход своими словами. Когда diff получается больше самой проблемы. Когда AI вводит абстракции, не доказав их необходимость. Когда решение работает локально, но усложняет понимание всей системы. И главное — когда доверие к выхлопу перевешивает собственное понимание.
Многие инженеры принимают AI-изменения слишком быстро. Но код, который запускается и красит CI, всё ещё может быть плохим решением. Инженерия всегда была про адекватные, масштабируемые и расширяемые решения. Coding agents впечатляют, но пока им нужен толковый инженер, который ведёт их к хорошим результатам. Они помогают не только с кодом, но самостоятельно и устойчиво работать пока не могут.