Зелёный свет — красный флаг
Вы запускаете CI/CD пайплайн. Все тесты зелёные. Коммит проходит. Вы чувствуете удовлетворение — ещё одна фича сдана, ещё одна задача закрыта.
Но вот что происходит на самом деле: ИИ-ассистент написал код, который проходит формальные проверки, но разрушает архитектурные принципы вашей системы. Это не ошибка в классическом понимании. Это что-то хуже — скрытый технический долг, который проявится через три месяца, шесть месяцев, год.
Технический долг от ИИ отличается от обычного. Он системный, распределённый по всему коду, и его сложнее обнаружить статическими анализаторами.
Механика скрытого разрушения
Представьте: вы просите ИИ добавить новую функцию в микросервис. Модель (скажем, DeepSeek Coder V3 или CodeWhisperer Pro 2026) генерирует код. Он работает. Тесты проходят. Но что внутри?
- Создаётся прямая зависимость между сервисами, которые должны быть независимы
- Дублируется бизнес-логика в трёх разных местах
- Нарушаются границы контекстов в Domain-Driven Design
- Появляются скрытые цикличные зависимости
ИИ не думает об архитектуре. Он думает о паттернах. О том, что видел в тренировочных данных. А в тренировочных данных — GitHub, где 80% репозиториев содержат архитектурные антипаттерны.
Три уровня проблемы
Уровень 1: Локальный беспорядок
ИИ генерирует функции, которые работают, но не следуют конвенциям проекта. Разный стиль обработки ошибок. Разные подходы к валидации. Код становится похож на палаточный городок — каждый модуль живёт по своим законам.
Уровень 2: Системная энтропия
Здесь начинается настоящее веселье. ИИ создаёт связи между компонентами, которые не должны знать друг о друге. Сервис А начинает вызывать сервис Б напрямую, минуя API-гейтвей. База данных становится точкой интеграции. Постепенно система превращается в монолит, замаскированный под микросервисы.
Уровень 3: Культурная деградация
Самое опасное. Разработчики перестают думать об архитектуре. "ИИ написал, тесты прошли — значит, всё ок". Инженерное мышление атрофируется. Команда начинает двигаться быстрее, но в неправильном направлении.
| Что проверяет CI | Что пропускает CI | Когда проявится |
|---|---|---|
| Синтаксические ошибки | Архитектурные нарушения | Через 2-3 месяца |
| Юнит-тесты | Цикломатическую сложность | При первом серьёзном рефакторинге |
| Статический анализ (базовый) | Нарушение принципов SOLID | При добавлении новой фичи |
| Форматирование кода | Распределённый технический долг | При масштабировании команды |
Как обнаружить проблему до того, как она вас обнаружит
1 Внедряйте архитектурные тесты
Юнит-тесты проверяют поведение. Архитектурные тесты проверяют структуру. Используйте ArchUnit для Java, NetArchTest для .NET, или аналоги для вашего стека. Пишите правила:
- Сервисы уровня приложения не должны зависеть от инфраструктуры
- Контроллеры не должны содержать бизнес-логику
- Определённые пакеты не должны импортировать другие определённые пакеты
2 Создайте карту зависимостей
Раз в неделю генерируйте визуальное представление зависимостей в системе. Используйте tools like DepCruiser, JDepend, или даже простые Python-скрипты. Ищите:
- Неожиданные новые зависимости
- Циклические связи
- Модули, которые становятся "звёздами" (много зависимостей от них)
3 Проводите код-ревью с архитектурным фокусом
Прекратите ревьюить синтаксис. ИИ справляется с синтаксисом лучше человека. Вместо этого фокусируйтесь на:
- Соответствует ли код архитектурным принципам проекта?
- Не нарушает ли он границы контекстов?
- Не создаёт ли скрытые зависимости?
Как говорит мой коллега в статье про AI Governance Engineer, нужна новая роль — архитектурный надзор за ИИ-генерацией.
4 Используйте ИИ против ИИ
Новые инструменты 2026 года умеют анализировать архитектурные проблемы. Sourcegraph Cody с расширенным контекстом, или специализированные модели вроде ArchitectureGuardian. Настраивайте их на вашу доменную модель и запускайте как часть CI.
Важный нюанс: эти инструменты нужно кастомизировать под ваш проект. Готовые правила не работают — каждая система имеет уникальные архитектурные требования.
Четыре смертельных антипаттерна ИИ-разработки
1. "Быстрое решение"
ИИ предлагает добавить прямое обращение к базе данных из UI-слоя, чтобы "быстро пофиксить баг". Решение работает. Баг закрыт. Теперь у вас есть скрытая зависимость, которая разрушит всё при переходе на другую БД.
2. "Копипаста через промпты"
Разработчик просит ИИ: "Сделай так же, как в модуле X, но для модуля Y". ИИ копирует не только код, но и архитектурные ошибки. Теперь ошибка тиражируется по всей системе.
3. "Оптимизация без контекста"
ИИ видит "неоптимальный" код и предлагает "улучшить" его. Улучшение нарушает инкапсуляцию или создаёт неявные зависимости. Производительность растёт на 5%, сопровождаемость падает на 50%.
4. "Генерация интерфейсов"
ИИ создаёт интерфейсы на основе существующей реализации, а не на основе доменной логики. Получается интерфейс, который отражает текущую реализацию, а не абстракцию. Изменять такую систему — ад.
О других антипаттернах я подробно писал в статье про ИИ и поток ошибок — рекомендую к прочтению.
Практический план: как не сгореть
Вот что работает в 2026 году в командах, которые используют ИИ, но не разрушаются под техническим долгом:
- Создайте архитектурные чек-листы для ИИ — конкретные правила, которые должен соблюдать любой сгенерированный код. Не абстрактные "следуй SOLID", а конкретные "не создавай зависимостей из presentation-layer в infrastructure-layer".
- Введите обязательный "архитектурный ревью" для любого кода, сгенерированного ИИ. Даже если это одна функция. Особенно если это одна функция.
- Используйте специализированные промпты с архитектурным контекстом. Не "напиши функцию X", а "напиши функцию X в модуле Y, следуя принципам нашей архитектуры Z". Как правильно ставить задачи нейросетям, я разбирал в отдельной статье.
- Регулярно проводите "архитектурные аудиты" с фокусом на ИИ-сгенерированный код. Ищите patterns разрушения.
- Обучайте ИИ на вашем коде — fine-tune модели на вашей кодовой базе с правильными архитектурными решениями. Да, это дорого. Но дешевле, чем переписывать систему через год.
Что будет, если ничего не делать?
Вы получите то, что я называю "синдромом карточного домика".
Снаружи — красивая система. Внутри — хаотичная структура, держащаяся на соплях и изоленте. Каждое изменение становится рискованным. Скорость разработки, которую дал ИИ, обнуляется растущей сложностью поддержки.
Через 6-9 месяцев команда тратит 80% времени на борьбу с последствиями своих же решений. Новые фичи встают в очередь на месяцы. Разработчики увольняются — работать в таком проекте невыносимо.
И самое страшное — вы не сможете просто взять и переписать систему. Технический долг распределён равномерно по всем слоям. Это как рак на последней стадии — метастазы везде.
Будущее уже здесь
ИИ-кодинг не исчезнет. Он станет только мощнее. Модели 2026 года уже генерируют целые микросервисы за минуты. Скоро они будут генерировать целые системы.
Проблема не в ИИ. Проблема в том, как мы его используем.
Мы можем получить мир, где код пишется со скоростью мысли, но архитектура разрушается со скоростью света. Или мир, где ИИ помогает создавать не только код, но и правильную архитектуру.
Разница — в процессах. В культуре. В понимании, что зелёный CI — это не финиш, а только первый чекпоинт.
Ваш следующий шаг: внедрите хотя бы одну архитектурную проверку в ваш CI/CD. Сегодня. Прямо сейчас. Пока ИИ не написал код, который придётся переписывать вам.
Потому что технический долг не прощает. Особенно тот, который вы не видите.
