Мой код стал для меня чужим
Вчера я три часа пытался починить баг в собственном проекте. Код выглядел идеально - чистые функции, понятные названия переменных, аккуратная архитектура. Но я не понимал, как он работает. Каждая строчка казалась логичной, а вместе они превращались в магию.
Проблема в том, что я этот код не писал. Вернее, писал, но не думал. GitHub Copilot X (последняя версия на февраль 2026 года) и Claude Code 2.0 делали за меня 80% работы. Я просто набирал комментарии и принимал предложения.
Статистика GitHub за январь 2026: 67% разработчиков используют AI-ассистенты ежедневно. Из них 42% признаются, что иногда не понимают сгенерированный код.
Парадокс продуктивности
Сначала это было волшебство. Я писал в три раза быстрее. Сложные алгоритмы, которые раньше требовали дней размышлений, теперь появлялись за минуты. Мой PR-статистика взлетела. Руководство хвалило.
Но потом начались странные вещи. Коллега спросил про оптимизацию в моем коде - я не смог объяснить. На code review я пропускал очевидные проблемы, потому что не вникал в логику. А вчерашний баг стал последней каплей.
Что на самом деле происходит в голове
Когда ты пишешь код сам, ты проходишь через несколько этапов:
- Понимаешь проблему
- Придумываешь решение
- Переводишь решение в код
- Отлаживаешь и оптимизируешь
С AI ты пропускаешь второй и третий этапы. Ты все еще понимаешь проблему (надеюсь), но решение приходит готовым. Как будто кто-то решил за тебя математическую задачу и просто дал ответ.
И вот ты сидишь перед экраном, видишь красивое решение, но не знаешь, почему оно работает. Это похоже на неосознанный вайб-кодинг, только в промышленных масштабах.
Новые инструменты - старые проблемы
GitHub Copilot X, выпущенный в конце 2025 года, добавил RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation). Теперь он ищет похожие решения в твоих же прошлых проектах и в открытых репозиториях. Звучит круто, правда?
На практике это значит, что ты получаешь код, который идеально вписывается в твой стиль. Настолько идеально, что ты не можешь отличить, писал ли ты его сам год назад или это сгенерировал AI. Это создает опасную иллюзию понимания.
| Проблема | Без AI | С AI (мой опыт) |
|---|---|---|
| Время решения | 4 часа | 30 минут |
| Понимание решения | 100% | 40-60% |
| Способность объяснить | Легко | С трудом |
| Отладка через месяц | Быстро | Медленно |
Коллеги тоже тонут
Я не один. В нашем чате разработчиков каждый день появляются вопросы вроде «Кто-нибудь понимает, как работает этот модуль?» или «Почему здесь такая странная оптимизация?». Часто оказывается, что автор кода тоже не понимает - он просто принял предложение Copilot.
Особенно страшно, когда AI-инструменты начинают использовать продвинутые промпты и агентов. Ты делегируешь не просто написание кода, а принятие архитектурных решений. И потом удивляешься, почему система работает не так, как ожидалось.
Безопасность: когда ты не понимаешь код, ты не видишь уязвимости. Промпт-инъекции и атаки через Copilot становятся реальной угрозой, если слепо доверяешь генерации.
Что делать, если уже наступил
Я выработал несколько правил после того кризиса:
1 Всегда читай сгенерированный код перед принятием
Не просто бегло просматривай. Читай каждую строчку и спрашивай себя: «Почему здесь именно так?». Если не можешь ответить - либо разбирайся, либо отказывайся.
2 Пиши комментарии для себя, а не для AI
Вместо «найди баг в этой функции» пиши «я думаю, проблема в обработке null значений, потому что...». Это заставляет тебя формулировать мысли, а не просто ставить задачу.
3 Регулярно отключай AI
Хотя бы один день в неделю пиши код без помощи. Это как тренировка мышц - если не использовать, атрофируются. Особенно важно для молодых разработчиков, которые совершают типичные ошибки с AI.
4 Проводи code review своего же кода
Через день после написания возвращайся и смотри на код свежим взглядом. Спрашивай: «Если бы я видел этот код впервые, понял бы я его?».
Будущее, которое уже здесь
Microsoft и GitHub не остановятся. Они будут делать Copilot еще умнее, еще более контекстно-осознанным. Claude Code 2.0 уже умеет работать в режиме coworker, предлагая не просто код, а стратегические решения.
Вопрос не в том, использовать ли AI-инструменты. Вопрос в том, как остаться разработчиком, а не стать оператором магической черной коробки.
Мой кризис закончился не тогда, когда я починил баг. Он закончился, когда я осознал, что программирование не умерло, а изменилось. Теперь моя работа - не писать код, а понимать его. Даже если его написал не я.
И да, тот баг я в итоге починил. Пришлось отключить Copilot, взять листок бумаги и нарисовать схему работы алгоритма. Старомодно? Может быть. Зато теперь я точно знаю, как это работает.
P.S. Сейчас я использую Copilot X только для рутинных задач - генерации boilerplate кода, простых утилит, документации. Сложную логику пишу сам. Медленнее? Да. Но зато я сплю спокойно, зная, что завтра смогу объяснить свой код на собеседовании. Или коллеге. Или самому себе.
