🔥 AI-кодинг в Go - не главная проблема. Проблема начинается, когда код никто нормально не проверяет.

Разбор актуальной практики 2026 года: Copilot, Cursor и Claude действительно хорошо справляются с boilerplate, тестами, миграциями и рутинным кодом. Но на сложных участках — concurrency, context, редкие API - ошибки всё ещё легко выглядят «правдоподобно».

Например, AI может сгенерировать код, который:

- компилируется, но содержит race condition
- теряет context и продолжает работу после отмены запроса
- придумывает несуществующий метод библиотеки
- проходит часть тестов, но ломается под нагрузкой

Вывод отсюда не в том, что AI плохо пишет Go.

Куда важнее сам workflow:

repo context → change → compile → tests → static analysis → race detector → review → fix → PR

То есть модель не должна быть «источником истины». Источником истины должны быть кодовая база, документация и детерминированные проверки.

Для Go это особенно важно:

go test ./...

go test -race ./...

go vet ./...

staticcheck ./...

Плюс отдельные правила для context, concurrency, shutdown, retries и внутренних API.

Ещё сильнее схема становится, если один агент пишет код, а другой отдельно проверяет concurrency, архитектуру и edge cases.

Идея простая:

не нужно добиваться от AI идеального кода с первой попытки — нужно строить систему, в которой плохой код не проходит дальше без проверки.

Это уже не просто AI-assisted coding.

Это переход к agentic software engineering.