Как построить пайплайн разработки на C++ с помощью 4 разных ИИ: роли Claude, ChatGPT и Gemini в production-проекте

Вы когда-нибудь задумывались, почему ваш ИИ-помощник генерирует блестящий код для скрипта на Python, но смотрит на вас пустым взглядом, когда вы просите его спроектировать потоковый парсер для финансовых тиков на C++? Потому что вы используете один инструмент для всего. Это все равно что пытаться построить дом, используя только молоток.

За последние полгода я вел production-проект - высокопроизводительную C++ библиотеку для обработки биржевых данных. Десять тысяч строк кода, строгие требования к latency и memory safety. И я использовал четыре разных ИИ, каждый на своем месте. Результат? Скорость разработки выросла втрое, количество критических багов в master-ветке - ноль. Вот как это работает.

Почему один ИИ для C++ - это провальная стратегия

C++ - это не Python. Здесь каждая микросекунда на счету, каждый байт памяти должен быть учтен. Одна модель не может одновременно быть экспертом по template metaprogramming, понимать тонкости move semantics, знать все подводные камни многопоточности и при этом проектировать расширяемую архитектуру. Она пытается, но результат получается средним по всем фронтам.

Мой пайплайн разделен на четыре четкие фазы, и для каждой - свой специалист. Взгляните на схему:

Теперь разберем каждую фазу до молекул. Если вы думаете, что это просто «используй такую-то модель для того-то», вы глубоко ошибаетесь. Речь о специфичных промптах, контексте и даже тонкостях настройки окружения.

1 Claude как архитектор: почему он не пишет код, а рисует схемы

Claude 4.5 Sonnet (на 24.02.2026 это все еще одна из самых сильных моделей для анализа и планирования) получает от меня не техническое задание, а бизнес-требование. Например: «Нужна библиотека, которая принимает поток биржевых тиков (symbol, price, volume, timestamp), агрегирует их в свечи разного таймфрейма (1сек, 1мин, 5мин) и отдает по subscribe’ам».

Я НЕ прошу его написать код. Я даю команду:

Ты ведущий архитектор системы на C++20. Не пиши код. 
1. Декомпозируй задачу на компоненты (не более 7).
2. Для каждого компонента определи его ответственность и интерфейсы (только заголовочные файлы с методами, без реализации).
3. Определи, какие паттерны проектирования использовать в каждом компоненте и почему.
4. Нарисуй ASCII-схему потоков данных между компонентами.
5. Перечисли все внешние зависимости (библиотеки, стандарт C++).
6. Оцени риски по производительности и предложи mitigation strategies.

Claude выдает структуру, которая становится библией для всего проекта. Ключевой момент: он не пишет ни строчки реализации. Только контракты. Это как если бы вы наняли Фрэнка Ллойда Райта нарисовать план дома, а не класть кирпичи.

2 Локальная модель как работяга: пишет код, который никогда не уйдет в облако

У вас есть четкие спецификации от Claude. Теперь нужно написать код. И здесь первая развилка: использовать облачную модель (быстро, но ваш код летит на сервера OpenAI) или локальную (медленнее, но полностью приватно). Для production-проектов, особенно в финансах, я выбираю локальную модель. Например, IQuest-Coder-V1 40B, которая в 2026 году отлично работает на сервере с двумя RTX 6000.

Промпт для нее выглядит как техническое задание для junior-разработчика:

Напиши реализацию для класса CandleAggregator из заголовочного файла ниже.
Требования:
- Используй только C++20.
- Используй std::chrono для работы с временем.
- Избегай любых динамических аллокаций в hot path.
- Добавь комментарии для каждого неочевидного решения.
- Предусмотри обработку случая, когда приходит тик с более старым timestamp, чем текущая свеча.

Заголовочный файл:
```cpp
#pragma once
#include 
#include 
#include "TickData.hpp"

class CandleAggregator {
public:
    explicit CandleAggregator(std::chrono::milliseconds timeframe);
    void processTick(const TickData& tick);
    std::vector getReadyCandles();
    // ...
};
```

Локальная модель пишет код. Он не идеален, но он компилируется. И главное - он никогда не покидает ваш сервер. Для ускорения процесса можно использовать AITunnel как единый API-шлюз к разным облачным моделям, если приватность не критична. Но для core-модулей я предпочитаю локальное исполнение.

3 ChatGPT как параноик-ревьюер: ищет то, что пропустил человек

У вас есть написанный код. Теперь его нужно проверить. И здесь ChatGPT 5.2 (который к 2026 году стал значительно лучше понимает контекст кода) работает как стажер, который только что прочитал «Effective Modern C++» и хочет применить все правила сразу.

Я копирую весь код класса и отправляю в ChatGPT с промптом:

Ты senior C++ разработчик, проводишь code review для high-frequency trading библиотеки. 
Проанализируй предоставленный код и составь отчет в следующем формате:

1. **Критические ошибки**: Утечки памяти, неопределенное поведение, race conditions (если применимо). Укажи номер строки и точную причину.
2. **Производительность**: Места, где происходят ненужные копирования, аллокации, виртуальные вызовы в hot path.
3. **Стиль и читаемость**: Отклонения от Google C++ Style Guide (используем его).
4. **Безопасность**: Возможность переполнения буфера, исключения, которые не обрабатываются.
5. **Предложения по улучшению**: Конкретные исправления, которые можно скопировать и вставить.

Не хвали код, будь максимально критичным. Если ошибок нет, скажи об этом, но проверь трижды.

ChatGPT находит то, что я пропустил. Например, в одном из первых коммитов он обнаружил potential race condition в кэше свечей, который я счел thread-safe. Оказалось, что я забыл про memory ordering. ChatGPT не просто сказал «здесь есть гонка», а привел конкретный пример с использованием atomic и std::memory_order.

4 Gemini как хирург-оптимизатор: от микрооптимизаций до векторизации

Код работает, он безопасен. Теперь его нужно разогнать. Gemini 3 Ultra (актуальная версия на начало 2026) обладает интересной особенностью: она отлично работает с числовыми вычислениями и предлагает оптимизации, которые выглядят как магия.

Я даю Gemini бенчмарк (например, код с Google Benchmark) и прошу:

Вот бенчмарк агрегации тиков. Текущее время на операцию - 85 наносекунд.
Цель - снизить до 50 наносекунд без потери точности.

Исходный код бенчмарка:
```cpp
// ...
```

Проанализируй hot path и предложи оптимизации в порядке их потенциального impact:
1. Алгоритмические изменения (если возможны).
2. Микрооптимизации: расположение данных в памяти, выравнивание, branch prediction.
3. Использование SIMD инструкций (AVX-512). Напиши соответствующий код.
4. Убрать все лишние проверки в hot path, если они гарантированно не нужны.

Предлагай только реализуемые на стандартном C++20 или интринсики. Без ассемблера.

Gemini предложил три изменения, которые дали суммарный прирост в 40%:

1. Перейти от std::vector<Candle> к std::array с compile-time размером для определенных таймфреймов.
2. Заменить std::chrono::system_clock на std::chrono::steady_clock и кэшировать преобразование времени.
3. Использовать __restrict ключевое слово для указателей в самой внутренней петле (это легально в нашем случае).

Он даже сгенерировал код с использованием AVX-512 для одновременного обновления нескольких свечей, хотя в итоге от этой идеи пришлось отказаться из-за сложности поддержки.

Сборка пайплайна: как автоматизировать этот цирк

Ручное копирование кода между четырьмя разными интерфейсами - это ад. Поэтому пайплайн должен быть автоматизирован. Я использовал комбинацию из Python-скриптов и хуков в Git.

Вот упрощенная версия скрипта, который управляет процессом:

#!/usr/bin/env python3
import subprocess
import sys
from pathlib import Path

# 1. Получаем diff последнего коммита
changed_files = subprocess.check_output(["git", "diff", "--name-only", "HEAD~1", "HEAD"], text=True).strip().split('\n')

for file in changed_files:
    if file.endswith('.cpp') or file.endswith('.hpp'):
        content = Path(file).read_text()
        
        # 2. Проверяем код через ChatGPT (используем API)
        review_prompt = f"""Проведи code review для этого C++ файла:\n\n{content}"""
        # ... вызов API ChatGPT ...
        
        # 3. Если есть критические замечания - останавливаем пайплайн
        if "CRITICAL" in review_result:
            print(f"Критические ошибки в {file}")
            sys.exit(1)
        
        # 4. Запускаем бенчмарки и отправляем Gemini на оптимизацию
        benchmark_cmd = ["./benchmarks", f"--benchmark-filter={file.stem}"]
        # ... выполнение и анализ ...
        
        # 5. Генерируем отчет
        print(f"Файл {file} прошел review и оптимизацию")

Это сильно упрощенный пример. В реальности у меня есть конфигурационный файл, где указано, какие модели использовать для каких типов файлов, и даже система обучения на собственных правках (когда я отклоняю предложение ИИ, это записывается и учитывается в следующих запусках).

Где этот пайплайн ломается и как это чинить

Идеальных систем не существует. Вот три проблемы, с которыми вы столкнетесь:

• Консистентность контекста. Каждая модель видит только свой кусок пазла. Решение: создавать общий контекстный файл (ARCHITECTURE.md), который обновляется после каждой фазы и прикрепляется ко всем промптам.
• Расходящиеся стили кода. Claude генерирует код с одними отступами, локальная модель - с другими. Решение: использовать clang-format автоматически перед каждой фазой. Жестко.
• Стоимость. Четыре модели, особенно облачные, могут стоить дорого. Решение: использовать локальные модели там, где можно, а облачные - только для критических задач. Или использовать агрегаторы вроде AITunnel, которые дают доступ к разным моделям по единому API и часто дешевле.

Самая большая ошибка - начать слепо доверять ИИ. Помните: ИИ не пишет код. Он генерирует текст, который выглядит как код. Вы - инженер, который должен понимать каждую строчку. Если вы не можете объяснить, почему в строке 124 используется std::launder, вам не стоит ее коммитить.

Что будет дальше: прогноз на 2027 год

Сейчас мы вручную склеиваем четыре разных модели. Уже появляются первые мультимодальные системы, которые пытаются делать все сразу. К 2027 году, я предсказываю, появятся специализированные «C++ ассистенты» - fine-tuned модели на codebase всех открытых проектов на C++, от Unreal Engine до Chromium. Они будут понимать разницу между game dev и HFT с первого промпта.

Но главный тренд будет не в моделях, а в инструментах оркестрации. Представьте себе фреймворк, где вы описываете pipeline через YAML: «сначала архитектор, потом два независимых кодера, потом ревьюер, потом оптимизатор», и система сама распределяет задачи между доступными моделями, учитывая стоимость, latency и качество. Это будет следующая ступень.

А пока - берите мой пайплайн, адаптируйте под свои нужды. И помните: лучший ИИ - это тот, который делает вас сильнее, а не заменяет вас. Ваша задача - не генерировать код, а принимать решения. ИИ просто дает вам больше вариантов для выбора.

Подписаться на канал