Искусственный интеллект в процессе разработки: практические сценарии

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 004.832                                       

ИИ-ассистенты уже стали повседневным инструментом разработчиков: помогают быстрее «снимать разгон» по задаче, держать в порядке тесты и документацию, разбирать логи и подсказывать мелкие правки в пайплайнах. При этом реальный эффект далёк от рекламных обещаний: модель не пишет продукт вместо команды и не принимает архитектурные решения. Она экономит усилия там, где работа стандартизируема и результат поддаётся проверке. Цель этого текста – дать практичную, воспроизводимую картину применения ассистентов и показать, как честно измерять пользу без академического переусложнения. Мы обращаемся к двум аудиториям: инженерам, которым нужна опора в ежедневной рутине, и руководителям, которые отвечают за качество и скорость релизов. В центре внимания — конкретные точки процесса, где ИИ действительно «подхватывает»: формализация разрозненных требований в удобный для согласования черновик, генерация заготовок кода и тестов, подготовка SQL-миграций, поддержка пайплайнов CI/CD и аккуратная синхронизация документации с изменениями в коде. Речь не о «замене человека», а о сохранении внимания на том, что требует опыта: разговор с заказчиком, выбор архитектуры, вдумчивое ревью сложной логики. Под «ИИ-ассистентом» мы понимаем три привычных формы: встроенные в IDE помощники, диалоговые инструменты (чат) и интеграции через API внутри командных ботов и CI. Мы сознательно не уходим в автономных «агентов» и академические бенчмарки — фокус на производственной практике. Отдельно проговариваем границы: защита данных, лицензии и контроль качества остаются ответственностью команды; любые генерации проходят через обычные инженерные проверки — тесты, статанализ, код-ревью. Метод оценки простой и повторяемый: короткие эксперименты «до/после» на реальных задачах бэклога. Мы фиксируем артефакты, промпты, итоговый код и длительность выполнения; смотрим на три оси — время, качество, стоимость. Важно отделять удобство восприятия от объективных показателей и масштабировать только те практики, которые стабильно дают прирост. Такой подход позволяет говорить с бизнесом на понятном языке и принимать решения не «по ощущениям», а на основе данных.

Вклад работы — в оперативном наборе рекомендаций: карта сценариев с ожидаемыми эффектами, минимальные примеры и кейсы, риски и способы их смягчения, а также лёгкая методика измерений, которую можно внедрить без перестройки процесса. Код приводится лишь там, где он иллюстрирует мысль, — акцент остаётся на организации труда и инженерной культуре. Рисунки и таблицы служат ориентиром для команды, помогая быстро найти, с чего начать и как убедиться, что ассистент действительно экономит время и делает продукт надёжнее.

Современная повестка по применению ИИ в разработке складывается из двух потоков: (а) фундаментальные работы по ИИ и методам построения интеллектуальных систем, задающие понятийный аппарат и рамки корректности; (б) прикладные исследования и отраслевые обзоры по использованию больших языковых моделей в реальных инженерных процессах — генерации кода и тестов, поддержке документации, улучшении пайплайнов CI/CD и качественных практик команды. Классический труд Р. Рассела и П. Норвига фиксирует эволюцию подходов к представлению знаний, поиску и обучению, напоминая, что успешное применение ИИ в инженерии опирается на формализацию целей, ограничений и критериев качества, а не на «магические» эвристики [1]. Это важно и для LLM-ассистентов: они дают выигрыш ровно там, где результат формализуем и проверяем – через автотесты, статический анализ и четкие контракты API. Русскоязычный массив публикаций последних лет систематизирует практические сценарии использования ИИ в программировании: ускорение написания типового кода, автоматизация тест-дизайна, улучшение качества через подсказки ревью и статанализ, а также риски — от недостоверных ответов до лицензионной и конфиденциальной проблематики. В обзорных и прикладных статьях (Символ науки, Научный альманах, Universum: Технические науки, Молодой учёный) фиксируются ожидаемые эффекты (сокращение времени, рост покрытия тестами) и указываются условия воспроизводимости (наличие спецификаций, схем данных, формализованных критериев приемки) [2-4].

Параллельно англоязычные и смешанные источники (открытые журналы и практикоориентированные публикации) поднимают вопрос методик измерения: сравнение «до/после» на реальных задачах и калибровка метрик под конкретный контур разработки. Промышленная практика не ограничивается генерацией кода. Отраслевые материалы подчёркивают пользу ассистентов в поддержании «инженерной гигиены»: синхронизация документов с изменениями в коде, реструктуризация пайплайнов, кэширование и сборка, разметка логов для быстрой локализации дефектов. Эти аспекты регулярно поднимаются в профессиональных публикациях и аналитике (включая русскоязычные медиа и отраслевые обзоры), где акцент делается на измеримые выгоды — снижение P95 времени сборки, уменьшение числа возвратов на ревью, стабилизация скорости релизов [5].

Отдельная линия — архитектурный контекст. Решения уровня «монолит микросервисы определяют точки встраивания ассистентов и границы их пользы: где уместны генерация каркасов и контрактов, где автоматизация тестов, где поддержка эксплуатационных практик. Соответствующая литература по архитектуре микросервисов (в русском издании) предлагает критерии выбора, которые хорошо соотносятся с «врезками» ИИ в процесс: там, где есть чёткие интерфейсы и стандартизируемые шаги, ассистент ускоряет работу и снижает вариативность результата. В локальном и смежном контексте полезны работы, не напрямую посвящённые LLM, но задающие инженерную планку и демонстрирующие важность производительности и корректности вычислений. Например, исследование многопоточной обработки данных в C#/SQLite показывает, что выгоды инструментов (в т. ч. ассистентов) раскрываются только вместе с дисциплиной производительности, тестирования и контроля состояния данных [6]. Публикации по прикладной математике и численным иллюстрируют зрелость научной среды, в которой востребованы формальные постановки и проверяемые решения – это важный фон для ответственного внедрения ИИ-инструментов.

Основные практические сценарии. Формализация требований из свободного текста. Ассистент по переписке/брифу предлагает use-cases, ограничения, примеры и негативные сценарии. Выход — черновик спецификации для согласования.

Архитектурные эскизы под нефункциональные требования . Краткое сравнение

«монолит – микросервисы – serverless» с рисками, точками роста и влиянием на SLO/SLA.

Заготовки кода и типовые каркасы. По описанию интерфейса генерируются контроллеры, DTO, валидация, базовые тесты. Сохранение стиля проекта обязательно.

SQL/ORM-запросы и миграции. Ассистент синтезирует запросы по схеме БД и ТЗ, объясняет индексы; инженер проверяет планы выполнения и транзакционность.

Локализация дефектов по логам и трассировкам. По стектрейсу/логам формируются гипотезы причин и минимальный сценарий воспроизведения.

Генерация юнит-/интеграционных тестов и тест-дизайн E2E . Рост покрытия, лучшее покрытие «краёв», чек-листы в Gherkin.

Актуализация документации из diff. Предлагаются правки в README, API-справке и changelog на основе изменений в коде.

Оптимизация DevOps/CI/CD. Подсказки для Dockerfile, кэширование зависимостей, разбиение стадий, уменьшение базовых образов.

Таблица

КАРТА СЦЕНАРИЕВ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В ПРОЦЕССЕ РАЗРАБОТКИ

Постановка задачи         Реализация        Тестирование        Сопровождение

Формализация требований  Заготовки кода       Генерация тестов  Документация из diff

Архитектурные эскизы     SQL/миграции        Тест-дизайн e2e   Помощник в код-ревью

Рефакторинг легаси Тестовые данные CI/CD оптимизация

Локализация дефектов

Методика оценки эффективности. Материал: 10–20 задач из бэклога, сопоставимых по сложности. Два режима исполнения: «без ИИ» и «с ИИ». Фиксируются артефакты, подсказки, итоговый код, прохождение тестов, длительность. Ключевые метрики: время на задачу; доля задач, прошедших тесты с первой попытки; замечания на код-ревью; дефекты; прямые затраты на ИИ. Эффект: относительное сокращение времени, цена «правильной задачи», стабильность (снижение разброса).

dej serialize_tool_agent_action(tool agent action: list):

A /doc X напиши докстринг к этой функции

Ask Copilot                                                                               Й $ СЯ4о» [> J

Accept Discard и -

Serializes a tool agent action into a dictionary format.

Args:

toolagentaction (list): A list containing tool agent action objects.

Returns:

diet: A dictionary representation of the tool agent action if successful.

list: An empty list if the input list is empty.

diet: A dictionary with an error message if serialization fails.

The returned dictionary contains the following keys:

• -    "tool": The tool used in the action.

• -    “toolinput": The input provided to the tool.

• -    "log": The log of the tool agent action.

• -    "messagelog": A list of dictionaries, each representing a message log chunk with the following keys:

• -    "content": The content of the message log chunk.

• -    "additional kwargs": Additional keyword arguments for the message log chunk.

• -    "response metadata": Metadata related to the response.

• -    "id": The ID of the message log chunk.

• -    "tool calls": Tool calls made during the message log chunk.

• -    "tool call chunks": Tool call chunks within the message log chunk.

• - “toolcallid": The ID of the tool call.

If an error occurs during serialization, a dictionary with the key "error" and value “Error" is returned.

if lenltool agent action) == 0: return []

else:

Рисунок 1. Интеграция ИИ-ассистента в IDE

Мини-Кейсы. Генерация тестов в легаси-модуле расчётов. Ассистент предложил набор кейсов, команда отобрала релевантные и добавила фикстуры: выросло покрытие, сократились замечания на ревью. Ускорение пайплайна CI. Рекомендации по кэшированию и разделению стадий снизили p95 времени сборки; стало проще выпускать мелкие патчи.

Рисунок 2. Улучшение пайплайна CI: до (кэширование, артефакты, параллельные этапы)

Риски и ограничения. Недостоверные ответы — лечатся тестами и правилом «модель пишет — инженер проверяет». Опасность утечки — ограничиваем данные и анонимизируем. Лицензии – проверяем совместимость и ведём журнал генераций. Зависимость от провайдера — держим план B. Не перегибаем с автоматизацией, сохраняем творческую часть работы инженера.

Рисунок 3. Улучшение пайплайна CI: после

• S3. Каркас rest-ресурса на fastapi (python)

• #    app/main.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel, Field, condecimal from typing import List app = FastAPI(title="Billing API")

class InvoiceItem(BaseModel):

sku: str = Field(min_length=1)

qty: int = Field(gt=0)

price: condecimal(gt=0)

class Invoice(BaseModel):

id: str customer_id: str items: List[InvoiceItem]

FAKE_DB = {}

async def create_invoice(inv: Invoice):

raise HTTPException(status_code=409, detail="Invoice exists")

• #    TODO: бизнес-логика, валидация скидок и налогов

async def get_invoice(inv_id: str):

if inv_id not in FAKE_DB:

raise HTTPException(status_code=404, detail="Not found") return FAKE_DB[inv_id]

• #    tests/test_invoices.py

def test_create_and_get_invoice():

payload = {

"id": "INV-1",

"customer_id": "CUST-9",

"items": [{"sku": "SKU1", "qty": 2, "price": "10.50"}]

assert r.status_code == 200

body = r.json()

assert body["customer_id"] == "CUST-9"

• S4. SQL И МИГРАЦИИ (POSTGRESQL + ALEMBIC)

• - - db/schema.sql

CREATE TABLE customers ( id UUID PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, email CITEXT UNIQUE, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()

);

CREATE TABLE invoices ( id TEXT PRIMARY KEY, customer_id UUID NOT NULL REFERENCES customers(id), total NUMERIC(12,2) NOT NULL CHECK (total >= 0), created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()

);

CREATE INDEX idx_invoices_customer_created

ON invoices(customer_id, created_at DESC);

• - - пример запроса

EXPLAIN ANALYZE

SELECT * FROM invoices

WHERE customer_id = '2b8c…-uuid' AND created_at >= now() - interval '30 days'

ORDER BY created_at DESC

LIMIT 50;

• #    migrations/2025_09_03_add_invoice_items.py (Alembic)

from alembic import op import sqlalchemy as sa revision = "2025_09_03_add_invoice_items"

down_revision = None def upgrade():

op.create_table(

)

op.create_index("idx_items_invoice", "invoice_items", ["invoice_id"])

def downgrade():

op.drop_index("idx_items_invoice", table_name="invoice_items") op.drop_table("invoice_items")

ИИ-ассистенты не заменяют инженера, но заметно ускоряют работу там, где есть повторяемые операции и чёткие критерии качества. Практика показывает: выигрыши приходят от «мелочей» – каркасы модулей, покрытие «краёв» тестами, аккуратные миграции, порядок в пайплайнах. Освободив руки от рутины, команда возвращает внимание к тому, что требует опыта и ответственности: разговору с заказчиком, архитектурным решениям, вдумчивому ревью сложной логики. Устойчивый эффект возникает не за счёт «мощности» модели, а благодаря дисциплине процесса. Там, где есть автотесты, статический анализ, прозрачные контракты API и живая документация, ИИ работает как мультипликатор продуктивности; где этого нет – лишь ускоряет накопление технического долга. Поэтому внедрение должно быть поэтапным и измеримым: начинать с узких, хорошо проверяемых сценариев, фиксировать показатели «до/после» (время, доля прохождения тестов с первой попытки, замечания на ревью, прямые затраты), оставлять в потоке только те практики, которые стабильно дают прирост.

Риски управляемы там, где действует «контур безопасности»: минимизация и анонимизация данных, проверка лицензий генерируемого кода, журналирование взаимодействий с ассистентом, обязательная верификация результата человеком. В доменах с высокой ценой ошибки нужны повышенные требования к проверкам и правило «двух пар глаз». В таком подходе ИИ занимает естественное место рядом с системой контроля версий и CI: помогает беречь внимание инженера и делать продукт надёжнее. Следующий практический шаг — закрепить успешные сценарии в регламентах команды, поддерживать каталог удачных примеров и промптов, периодически пересматривать метрики. Это позволяет масштабировать пользу без потери качества и строить зрелую инженерную культуру, в которой ИИ – инструмент, а не самоцель.