Когда хайп встречает реальность: мой личный ад с AI-ассистентами
Я помню тот день в январе 2026, когда установил Cursor с Claude Sonnet 4. Обещания были грандиозные: "Пиши на 80% меньше кода", "Автоматический рефакторинг", "Понимание контекста проекта". Через неделю я хотел разбить монитор. Не потому что инструмент плохой. Потому что он слишком хорош для простых вещей и катастрофически глуп для сложных.
Вот что бесит больше всего: AI-ассистенты создают иллюзию компетентности. Они генерируют красивый, синтаксически правильный код, который не работает. И самое страшное — новички этого не замечают.
Три типа задач, где AI реально помогает (и три — где мешает)
✓ Что работает идеально
- Бойлерплейт и шаблоны: Генерация CRUD-операций, DTO-классов, базовых тестов. GPT-5 здесь бог. Но только если у вас уже есть четкая архитектура.
- Документация и комментарии: Claude Sonnet 4 анализирует код и пишет документацию лучше половины разработчиков. Особенно для публичных API.
- Рефакторинг по шаблону: Переименование переменных в проекте, преобразование циклов в stream API (Java), замена устаревших методов.
✗ Что не работает никогда
- Архитектурные решения: Попросите спроектировать микросервисную коммуникацию — получите кашу из паттернов, которые конфликтуют друг с другом.
- Сложная бизнес-логика: Особенно в финансах или медицине. AI не понимает контекста домена, только синтаксис.
- Отладка нетривиальных багов: "Почему этот deadlock происходит раз в неделю?" — AI предложит 10 очевидных решений, ни одно из которых не работает.
Галлюцинации кода: как отличить и что делать
В феврале 2026 я вел проект на Java 21. Попросил Claude Sonnet 4 реализовать асинхронную обработку с виртуальными потоками. Код выглядел идеально. Компилировался. Падал в runtime с ошибкой IllegalArgumentException.
Почему? Потому что Claude использовал метод Thread.ofVirtual() с параметрами, которые не существуют в текущей версии проекта. Он "галлюцинировал" API, смешав документацию из разных версий Java.
| Тип галлюцинации | Как распознать | Что делать |
|---|---|---|
| Несуществующие API | IDE не предлагает автодополнение, документация не найдена | Проверять каждый импорт и метод в официальной доке |
| Смешение версий | Код использует фичи из будущих релизов | Явно указывать версию в промпте: "Java 21, Spring Boot 3.2" |
| Ложные зависимости | Импорты из несуществующих библиотек | Всегда проверять Maven Central / npm перед копированием |
Мой стек на 2026: что реально работает в продакшене
После десятков экспериментов я остановился на таком наборе:
- Cursor + Claude Sonnet 4 — для ежедневного кодинга. Лучший баланс цены и качества. Но только с плагином AgentShield, который откатывает изменения при обнаружении галлюцинаций.
- Локальный GigaCode 40B — для работы с закрытым кодом. Развернут на сервере в офисе, обучен на нашем коде. Не нарушает 152-ФЗ, как в истории про финтех-проект.
- GPT-5 через API — только для генерации документации и комментариев. Дорого, но качество того стоит.
Важный нюанс: GPT-5 в 2026 году показывает лучшие результаты на Python и JavaScript, но отстает на Java и C++. Для enterprise-разработки на Java локальные модели часто эффективнее.
Почему AI делает нас хуже (и как это исправить)
Исследование "Эхо AI-кодинга" показало страшную вещь: разработчики, использующие ассистентов, хуже понимают собственный код. Я это почувствовал на себе.
Месяц работы с Copilot — и я перестал помнить детали реализации. Открываю свой же код двухнедельной давности и трачу 10 минут, чтобы понять, что там происходит. Это не просто неудобство. Это профессиональная деградация.
1 Мой антидеградационный протокол
Правило 30%: Не более 30% кода в проекте генерируется AI. Остальное пишу вручную. Это сохраняет ментальную модель проекта в голове.
Обязательный ревью: Весь сгенерированный код проходит code review, где я должен объяснить каждую строку. Если не могу — переписываю вручную.
Еженедельные сессии без AI: Один день в неделю работаю без ассистентов. Пишу сложные алгоритмы, архитектурные решения. Это как тренировка для мозга.
Специфика языков: где AI силен, где слаб
| Язык | Сильные стороны AI | Слабые стороны | Рекомендуемая модель |
|---|---|---|---|
| Python | Data science, веб-фреймворки, скрипты | Асинхронность, метаклассы, сложные декораторы | GPT-5 или Claude Sonnet 4 |
| Java | Spring Boot, шаблоны, рефакторинг | Memory management, concurrent collections, JNI | Локальный GigaCode или CodeLlama 70B |
| C++ | Базовые структуры, алгоритмы STL | Шаблоны, move semantics, undefined behavior | Claude Sonnet 4 (но с осторожностью) |
| JavaScript/TypeScript | React компоненты, утилиты, тесты | Сложные promise chains, оптимизация рендеринга | GPT-5 или Claude Sonnet 4 |
Опасный миф: "AI заменит разработчиков"
Слышу это каждый месяц с 2023 года. В 2026 ситуация ясна: AI не заменяет разработчиков. Он заменяет новичков.
Junior, который писал простой CRUD? Да, его работа теперь делается за минуты. Senior, который проектирует систему, учитывая 50 требований и ограничений? Его ценность выросла втрое.
Потому что теперь senior должен:
- Писать точные промпты (это отдельный навык)
- Проверять и исправлять AI-галлюцинации
- Проектировать архитектуру, которую AI сможет реализовать
- Интегрировать сгенерированный код в существующую систему
Практический совет: как начать использовать AI без вреда для проекта
Если вы только начинаете — не бросайтесь с головой. Вот безопасный путь:
- Начните с документации. Попросите AI описать ваш код, написать комментарии. Риск минимальный, польза очевидная.
- Генерируйте тесты. Unit-тесты по существующему коду — идеальная задача для AI. Даже если тесты будут неидеальными, их можно поправить.
- Рефакторинг устаревшего кода. Найдите в проекте классы с устаревшими методами (например, Date вместо LocalDateTime в Java) и поручите AI модернизировать их.
- Только потом — новая функциональность. И начинайте с простого: DTO, репозитории, сервисы без сложной логики.
Что будет через год? Мой неочевидный прогноз
Все ждут "идеального AI-разработчика". Его не будет. Вместо этого появятся:
- Специализированные модели для каждого фреймворка: Отдельный AI для Spring Boot, отдельный для React, отдельный для Unity. Как в истории про 1С-ассистента, но для всех технологий.
- AI, который учится на ваших ошибках: Модель, которая анализирует ваши code review и понимает, какие правки вы обычно вносите.
- "Консервативные" режимы: AI, который генерирует только проверенные, консервативные решения. Без экспериментов, без галлюцинаций. Медленнее, но надежнее.
Самое главное — перестать воспринимать AI как магию. Это инструмент. Сложный, капризный, иногда опасный. Как циркулярная пила: в умелых руках творит чудеса, в неумелых — калечит.
Мой последний совет: каждый раз, когда AI предлагает решение, спрашивайте себя: "А я сам смог бы это написать?" Если нет — не используйте. Потому что рано или поздно этот код придется чинить. И делать это будете вы.
