AI-спагетти: почему дешёвые токены обходятся дорого

Эксперты по ML не должны учить нас писать бэкенд и строить архитектуру. Да, даже если они из топовых AI-компаний.

Недавний слив исходников Claude Code вскрыл интересное: внутри мощного инструмента — спорная архитектура и странные хардкоды. Адепты нейросетей парируют, что код стал дешёвым, а главное — быстрый заработок. Но суровая статистика бьёт тревогу:

→ По данным исследований GitClear (2025–2026), ИИ увеличил долю скопированного дублированного кода с 8% до 18%.
→ Доля осмысленного рефакторинга в репозиториях упала ниже 10%.
→ Отчет Google DORA предупреждает: каждые 25% роста использования AI в команде снижают стабильность релизов на 7.2%.

Разработка — это не просто генерация скриптов в терминал. Это масштабируемость, безопасность и годы поддержки. Когда правила Enterprise-инфраструктуры диктуют люди без соответствующего бэкграунда, мы получаем не революцию, а бомбу замедленного действия.

#AIcoding #architecture #LLM #cybersecurity

ИСТОЧНИКИ:

GitClear AI Code Quality Research