Дисклеймер: все нижесказанное является личным мнением автора. Я ни в коем случае не претендую на истину в последней инстанции и могу сильно заблуждаться.

Во многих бигтех-компаниях, да и в целом в IT-отрасли, сейчас происходит (или, по крайней мере, пытается происходить) масштабная и кардинальная трансформация процесса разработки - менеджеры просят или прямо требуют использовать ИИ-агентов для написания кода, проводятся регулярные воркшопы на тему использования ИИ в работе, создаются инструкции по настройке рабочего окружения, появляются всё новые и новые способы ещё более эффективно работать с этим "чудо-инструментом, меняющим правила игры" и так далее. Повсюду витает атмосфера светлого будущего.

И иногда я тоже начинаю верить, что это счастливое будущее действительно вот-вот настанет: больше не нужно будет писать код руками, рутинно писать очередную 100500-ую шаблонную интеграцию с внешним сервисом и DTOшки к ней, и, самая неприятная часть разработки лично для меня, писать тесты - всё это будет делать ИИ. 

Я пробовал: старался описывать задачи подробно, добавлял контекст, объяснял не только что нужно сделать, но и как. Замечу, что на формулирование и написание детализированного промпта для получения мало-мальски приемлемого результата уходило немало времени - иногда сопоставимо с тем, чтобы написать код самому.

Но с каждым разом я понимал, что даже если сгенерированный агентом код работает, то он почти никогда не следует каким-либо best-practice. Он многословен, избыточен, а порой и неэффективен по использованию ресурсов. Условно говоря, что можно уместить в 20 строк, агент реализует в 30-40. Если масштабировать данную формулу на изменения в большом количестве файлов, мы получаем тонну нейрокода, и хорошо, если работающего и без багов. Но чаще всего не работающего, особенно с первого раза, и с вероятными критическими, незаметными глазу проблемами, которые, если повезёт, будут обнаружены на стадии разработки или код ревью, а не в ходе тестирования или вообще на продуктивном контуре.

Отдельная история с генерацией тестов - полный швах. Несмотря на наличие в проекте большого количество примеров того, как должны быть написаны юнит-тесты, почти всегда генерируется тонна лишнего инфраструктурного кода с моками, сетапами окружения, билдер-методами и т.д. Сами же тесты очень часто либо не проверяют буквально ничего (такого очень много), либо не компилируются, либо не соответствуют логике основного кода, из-за чего фейлятся.

Но бог с ним, с этим кодом, неважно, что его намного больше, чем нужно, и из-за этой многословности решения ИИ иногда очень тяжелы для понимания. Главное - чтобы работало, верно? 

Проблема в том, что доведение сгенерированного кода до качества, соответствующего уровню продуктивного контура, занимает ничуть не меньше, а иногда и намного больше времени, чем если бы код писался руками.

Думаю, многие со мной согласятся, что изучение чужого кода намного сложнее, чем понимание своего собственного, и требует значительно большей когнитивной нагрузки. Частенько в какой-то момент изучения сгенерированного кода у меня возникает с трудом подавляемое желание пробить монитор рукой, потому что часами копаться в ужасном нейрослопе мне кажется невыносимым. В такие моменты я обычно удаляю почти все изменения, сделанные агентом, и начинаю писать код сам, практически с нуля.

С каждой неудачной попыткой, моё раздражение от упоминания ИИ всё росло, и я не понимал - неужели я один такой глупый и не умею/не хочу пользоваться отличным инструментом для упрощения работы? Судя по комментариям и постам в интернете, и в частности на Хабре, у многих всё получается: "вкалывают роботы, а не человек". 

Ирония в том, что только недавно до меня дошло: в ИИ, а точнее, в LLM-ках, меня бесит их фундаментальное качество - недетерменированность результата. 

Когда я пишу код сам, я знаю, что получится (или должно получиться) на выходе. Когда я генерирую код агентом, я не уверен ни в чём: будет ли использован несуществующий метод? Правильно ли агент понял архитектурные ограничения проекта? Не придумает ли он несуществующую библиотеку? Не перепишет ли заодно другие классы для "улучшения качества кода"?

Каждый запрос похож на игру в казино на слот-машине. Конечно, иногда агент выдаёт вполне приличный результат даже с первого раза. Но непредсказуемость сама по себе создаёт дополнительную когнитивную нагрузку, которой нет при самостоятельном написании кода. Я не могу доверять тому, что написано сгенерировано, а значит, должен тщательно проверить все изменения. Но, как я уже говорил, тщательная проверка сотни-другой строк изменений выматывает не меньше, чем самостоятельное написание такого же объёма кода руками. Особенно когда видишь какой-то заведомо неправильно и неэффективно написанный участок, понимаешь, что его придётся переделывать, а значит, проводить перепроверку. И так до тех пор, пока не будешь уверен, что код соответствует каким-никаким стандартам. Сколько итераций код-ревью тонн нейрокода придётся провести до достижения этой цели - неизвестно. Сколько сил и времени будет на это потрачено - тоже.

Судя по моему скромному личному опыту, использование агентов в повседневной разработке и полный отказ от написания кода "руками" приводит к повышенной, иногда чрезмерной для среднестатистического человека умственной нагрузке. В долгосрочной перспективе ни к чему хорошему это не приведёт: усталость (в т.ч. хроническая), невозможность нормально думать после 8-часового рабочего дня, и, в конце концов, выгорание и вероятный уход из профессии. ИМХО.

Буду рад почитать в комментариях ваше мнение по поводу агентов в разработке. Особенно интересен положительный опыт использования от разработчиков уровня миддл и выше. Не исключаю, что мне просто не хватает каких-то специфических навыков использования агентов и написания промптов или банальной экспертизы и опыта, чтобы держать ИИ под контролем.

P.S. В качестве CLI-агента я использовал opencode. Из LLM-моделей - Claude Sonnet 4.6, немного Claude Opus 4.6, и Qwen 3.5-397B.