👨‍💻 Код после нейросетей: почему без рефакторинга не обойтись.

Всем привет! Недавно я писал пост с иронией про новый скилл разработчиков: чистку кода от вайбкодинга. Оказалось все куда серьезнее и это не ирония, а реальность рынка 2025 года.


Что происходит?

Компании начали нанимать дорогих разработчиков для одной задачи - чистить код, который сгенерировали нейросети. Появились целые продукты, бизнес которых построен на приведении AI-кода в человеческий вид.


Три главные проблемы ИИ-генерации кода:


Неэффективность и изобретение велосипедов.

Нейросети прямолинейны как трамвай. Если в проекте уже есть функция умножения двух чисел, ИИ напишет новую. Если есть готовый хелпер для работы с датами, создаст свой.

Результат: дублирование кода, раздутые билды и архитектурный хаос.


Проблемы безопасности.

Нейросети игнорируют базовые правила безопасности. В коде остаются:

🔹 Проблемы с аутентификацией.
🔹 Утечки чувствительных данных.
🔹 Уязвимости инъекций.


Низкая читаемость кода.

ИИ любит:

🔹 Вкладывать функции в функции до бесконечности.
🔹 Создавать мега-файлы с десятками методов.
🔹 Генерировать многословные комментарии вместо понятного кода.

Получается не архитектура, а дерево зависимостей, где все вызывает все.


Мой опыт:

В личных проектах я активно использую ИИ для рутины, но перед релизом такой код требует серьезного рефакторинга. Особенно страдают:

🔹 Code style: совсем не соответствует внутренним стандартам проекта.
🔹 Переиспользование кода: дублирует существующую логику.
🔹 Архитектура: ИИ не понимает текущую архитектуру приложения и концепцию разделения ответственности.


💡 Вывод:

Нейросети не заменяют разработчиков, они меняют их роль. Теперь мы не только пишем код, но и рефакторим и приводим в порядок то, что создает ИИ.


А как вы используете нейросети в работе? Сталкивались с похожими проблемами?


🔗 Подписаться на канал
Кот Денисова