Как Роберт Мартин (Uncle Bob) использует AI-ассистентов для отладки: разбор реального кейса

Когда Uncle Bob встретил AI: почему автор "Чистого кода" не смог отказаться

Роберт Мартин, тот самый Uncle Bob, который 20 лет учил нас писать чистый код, в 2025 году признался: "Я трачу на отладку в 3 раза меньше времени. И виноваты в этом не мои 50 лет опыта, а два AI-ассистента на моем Mac".

Это не про "еще один инструмент". Это про фундаментальное изменение того, как опытные разработчики ищут баги. Мартин не использует AI для написания кода с нуля - он слишком хорошо знает, чем это заканчивается. Вместо этого он создал систему, где Claude 3.7 и Grok 3 работают как два разных типа напарников: один для глубокого анализа, другой для быстрых проверок.

Проблема, которую решает AI: почему опытные разработчики тратят часы на то, что можно сделать за минуты

Мартин описывает классическую ситуацию: вы видите падение производительности в микросервисе на Go. Логи чистые, метрики показывают узкое место, но где именно? Традиционный путь: ставить брейкпоинты, добавлять логи, анализировать flame graphs. На это уходит 2-3 часа минимум.

"Проблема не в том, что мы не умеем дебажить," - говорит он. "Проблема в том, что человеческий мозг плохо справляется с параллельным анализом 15 возможных причин одновременно. AI - да."

1 Как Мартин разделил задачи между Claude и Grok

Первое правило: разные модели для разных фаз отладки. Не пытайтесь заставить одну модель делать все - это как использовать отвертку вместо шуруповерта.

Реальный пример: отладка memory leak в Go-сервисе

Вот как это работает на практике. У Мартина был сервис обработки платежей, который начинал жрать память после 8 часов работы. Классическая ситуация: все тесты проходят, в продакшене - проблема.

2 Шаг 1: Быстрая диагностика с Grok

Промпт для Grok 3 (актуальный на февраль 2026):

# Контекст: Go сервис, обработка платежей, растет потребление памяти
# Есть: pprof дампы за разные часы работы, метрики Prometheus
# Нет: явных утечек в стандартных местах

Задача: сгенерируй 5 наиболее вероятных причин утечки памяти,
основываясь на типичных паттернах для Go микросервисов.
Приоритет: неочевидные причины, которые часто пропускают.
Формат: каждая гипотеза + как проверить за 5 минут.

Grok за 30 секунд выдает:

1. Глобальный кэш без TTL (проверь: поиск sync.Map или map без очистки)
2. Неправильное использование context.WithTimeout (утечка горутин)
3. Сборщик мусора не справляется с большими объектами (проверь: размер аллокаций)
4. Утечка через стороннюю библиотеку (особенно HTTP клиенты)
5. Проблема с finalizer (редко, но бывает)

3 Шаг 2: Глубокий анализ с Claude 3.7

Когда Grok указал на возможную проблему с context, Мартин перешел к Claude с конкретным кодом:

// Проблемный участок кода (упрощенно)
func ProcessPayment(ctx context.Context, payment Payment) error {
    // Создаем подконтекст с таймаутом
    timeoutCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 30*time.Second)
    defer cancel()
    
    // Запускаем 3 параллельные операции
    errChan := make(chan error, 3)
    
    go validatePayment(timeoutCtx, payment, errChan)
    go checkFraud(timeoutCtx, payment, errChan)
    go reserveFunds(timeoutCtx, payment, errChan)
    
    // Ждем результаты
    for i := 0; i < 3; i++ {
        select {
        case err := <-errChan:
            if err != nil {
                return err
            }
        case <-timeoutCtx.Done():
            return timeoutCtx.Err()
        }
    }
    return nil
}

Промпт для Claude:

Проанализируй этот код на предмет потенциальных утечек памяти.
Особое внимание:
1. Использование context и горутин
2. Канал errChan - возможна ли блокировка?
3. Что происходит с горутинами, если контекст отменяется раньше?
4. Есть ли здесь классическая ошибка с утечкой горутин в Go?

Дай развернутый ответ с объяснением механизма утечки,
если она есть. Предложи конкретную фиксацию.

Claude 3.7 находит проблему, которую пропустили 3 code review:

Стоимость vs эффективность: почему Мартин платит за обе модели

На февраль 2026 года цены такие:

• Claude 3.7 Sonnet: $0.003 за 1K токенов ввода, $0.015 за вывод
• Grok 3 (через API): $0.002 за 1K токенов, плоский тариф
• Средняя сессия отладки: 50-70 центов

"Это дешевле, чем час моей работы," - говорит Мартин. "Но важнее другое: я нашел баг, который мог бы искать неделю. В денежном выражении - экономия $2000-3000 на одном инциденте."

Ошибка 90% разработчиков: "средний по больнице" подход

Самая большая проблема, которую видит Мартин: разработчики используют AI-ассистентов как универсальный инструмент. Это не работает.

"Вы не стали бы использовать тот же набор тестов для unit и integration тестов. Почему вы используете одну модель для исследования проблемы и для написания фикса?"

Вот конкретные ошибки:

Ошибка 1: Слишком общие промпты

Как НЕ надо делать:

Найди баги в этом коде

Как делает Мартин:

Проанализируй этот обработчик HTTP запросов на:
1. Race conditions при параллельном доступе к shared map
2. Неправильную обработку ошибок в defer
3. Возможные deadlock в каналах
4. Утечки ресурсов (connections, files)

Контекст: это high-load сервис, 10k RPS, Go 1.24

Ошибка 2: Игнорирование false positives

"AI часто генерирует ложные срабатывания. Новички пытаются фиксить все. Опытные - фильтруют. Мое правило: если модель не может объяснить механизм бага в трех предложениях - это, скорее всего, false positive."

Ошибка 3: Отсутствие метрик

Мартин ведет простой журнал:

{
  "date": "2026-01-15",
  "problem": "memory leak in payment service",
  "tool_used": "Claude 3.7",
  "time_saved": "2.5 hours",
  "correct_diagnosis": true,
  "false_positives": 3,
  "cost": "$0.68"
}

Через месяц таких записей становится ясно, какие задачи лучше решать каким инструментом.

Интеграция в рабочий процесс: не вместо мозга, а как его расширение

Мартин не заменяет thinking debugging AI-ассистентами. Он создает pipeline:

1. Человек: формулирует проблему, собирает контекст (логи, метрики, дампы)
2. Grok: быстрый мозговой штурм, генерация гипотез
3. Человек: фильтрация гипотез, выбор наиболее вероятных
4. Claude: глубокий анализ конкретных участков кода
5. Человек: проверка анализа, написание фикса
6. Оба инструмента: review фикса, поиск edge cases

"Это похоже на pair programming, где у вас два напарника с разными сильными сторонами. Один - быстрый, генерирующий идеи. Другой - методичный, внимательный к деталям."

Что изменилось к 2026 году: новые возможности и старые проблемы

По сравнению с 2024-2025 годами:

Но старые проблемы остались:

• Модели все еще плохо понимают бизнес-контекст
• Сложные race conditions часто пропускаются
• Работа с legacy кодом (особенно на Perl, COBOL) - слабое место

Практический совет: с чего начать завтра

Если вы хотите повторить подход Мартина:

1. Выберите один текущий баг в вашем проекте (не самый сложный, но и не тривиальный)
2. Соберите весь контекст: код, логи, метрики, steps to reproduce
3. Купите $10 кредита на OpenAI (для GPT-5) и Anthropic (для Claude 3.7)
4. Попробуйте решить проблему сначала с одной моделью, потом с другой
5. Замерьте время и качество решения
6. Запишите результаты в простую таблицу

Через 5 таких экспериментов вы поймете, какие задачи лучше давать каким моделям. И, возможно, как и Мартин, обнаружите, что тратите на отладку в 3 раза меньше времени.

Последняя мысль от Мартина: "AI не заменит опытных разработчиков. Но разработчики, которые используют AI, заменят тех, кто не использует. Это не про написание кода. Это про скорость нахождения проблем в коде, который уже написан."

И да, он до сих пор не доверяет AI написание production кода. Но для отладки? "Это как иметь рентгеновское зрение для вашей кодовой базы. Глупо отказываться."