В исследовании Qodo “The 2026 State of AI Code Quality Report” проверку AI-кода назвали главным ограничением процесса разработки 25,8% опрошенных разработчиков и 26% инженерных руководителей. А 36,4% разработчиков отметили: проверка занимает столько же времени, но требует больше умственных усилий для поиска неочевидных ошибок.
Проблема становится сложнее, когда AI участвует сразу в нескольких этапах работы: планирует изменения, пишет код, создает тесты и проверяет реализацию. Если система неверно поняла требование, это предположение может перейти и в код, и в тесты. Тогда успешное прохождение проверок еще не означает, что решена исходная задача.
Передать агенту документацию и правила проекта тоже недостаточно. Только 34,6% опрошенных разработчиков сообщили, что агенты всегда соблюдают стандарты организации. Доступ к инструкции сам по себе не гарантирует ее выполнения.
Поэтому в агентной разработке проверка должна быть частью процесса: сопоставить изменения с требованиями, проверить связанные компоненты, разобрать ошибки и при необходимости вернуться к задаче. В CodeGryphon пользователь задает ожидаемый результат, а оркестратор работает с контекстом проекта, планирует действия, вносит изменения и помогает проверить выполненную работу.
Чем больше действий мы поручаем AI, тем важнее понимать, на основании каких проверок задача считается завершенной. ✅