Что такое ИИ-агент для кода: экс-CTO Ситидрайва винит в плохом коде пустой репозиторий

Автор ушёл из Ситидрайва почти год назад, чтобы полностью заняться агентной разработкой. Поводом для статьи стал комментарий руководителя разработки под его постом в LinkedIn: тот отнёсся к ИИ-разработке крайне скептически. По словам автора, многие попробовали инструменты пару лет назад и получили слоп (от английского slop, «помои»): код собирается и проходит тесты, но написан не по правилам команды и ломается от первой правки.

Что такое ИИ-агент и почему он пишет слоп?

ИИ-агент (программа на базе нейросети, которая сама читает файлы проекта, пишет код и запускает команды) похож на нового сотрудника. Разница одна: автор сравнивает его с новичком, который каждое утро приходит на работу впервые.

У самой модели памяти нет. При каждом запросе агент отправляет ей всю историю разговора, а когда контекст (объём текста, который модель держит перед глазами) заполняется, агент сжимает разговор, и указания из начала сессии могут потеряться. Весь проект агент в голове не держит и видит только то, что сам нашёл и прочитал.

Что нового: виноват не ИИ, а пустой репозиторий

Ключевые мысли статьи простыми словами:

• Ошибки стали смысловыми. Код собирается и выглядит правильным, но построен на неверном допущении: агент не понял бизнес-логику, не переспросил или пропустил пограничный случай. На проверке такую ошибку легко пропустить.
• Агент берёт за образец худшее. Если из ста модулей десять написаны по новым правилам, а девяносто старых команда постепенно убирает, агент может скопировать самый первый и самый плохой.
• Ложные «зелёные» тесты. В Java-проекте интеграционные тесты подключают командой mvn test -P integration. Агент запустит обычный mvn test, сборщик Maven ответит No tests to run и BUILD SUCCESS, и агент решит, что всё в порядке.
• Грабли в каждой сессии. Если свежие данные в проекте читают с основной базы, потому что до копии запись доходит с задержкой, новичка поправят один раз. Агент будет ошибаться заново каждую сессию.

Автор приводит пример из 2019 года, ещё до агентов. Он руководил разработкой «Такси ВКонтакте», то есть заказа такси прямо внутри соцсети на платформе VK Mini Apps. Код писали двое, затем наняли третьего разработчика, сильного, но привыкшего к другим правилам.

Записанных правил не было. Однажды новичок получил сто комментариев на пул-реквест (заявку на изменение кода, которую проверяют коллеги) в полторы тысячи строк, хотя код был рабочим. Примерно через десяток заявок замечаний осталось на пальцах одной руки.

Часть решений новичку было просто неоткуда узнать. По словам автора, из кода видна лишь часть договорённостей, остальное живёт на встречах, в курилке и за обедами.

Как попробовать у себя?

1. Создайте в корне репозитория файл AGENTS.md. Агент читает его в начале каждой сессии.
2. Уложитесь в пару сотен строк. Автор сравнивает файл с листком А4, который ему когда-то дали новичком в Mail.ru Group: адрес интранета, пароль от почты, где техподдержка и столовая.
3. Впишите пять вещей: что это за репозиторий в пяти строках, где что лежит, команды сборки и тестов, устные договорённости команды, словарик внутренних терминов.
4. Попросите агента собрать комментарии к пул-реквестам за последний год, затем вручную оставьте актуальное.

Подойдёт ли это для GigaChat и YandexGPT?

Автор называет только Claude Code, Codex и «другие агенты». Читают ли AGENTS.md российские инструменты, источник не сообщает, поэтому перед внедрением проверьте это в документации конкретного сервиса.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Руководителю разработки: соберите замечания с прошлых проверок кода в один файл. Это сократит одинаковые правки за агентом.

Автору Дзена: тот же принцип работает с текстами. Держите короткую памятку о стиле и вставляйте её в каждый новый чат, ведь между сессиями модель её не помнит.

Маркетологу: перед тем как отдать задачу нейросети, запишите правила бренда, иначе она возьмёт за образец самый старый текст.

Предпринимателю в РФ и СНГ: если подрядчик говорит, что ИИ пишет плохой код, спросите, есть ли в проекте записанные правила для агента.

Что чаще всего спрашивают про ИИ-агентов?

Что такое ИИ-агент простыми словами?

Это нейросеть, которая не только отвечает в чате, но и сама действует: ищет файлы, пишет код, запускает проверки. Она видит только то, что прочитала, и не помнит прошлых сессий.

Почему агент повторяет одни и те же ошибки?

Модель не хранит память между запросами. Всё, что агент знает о ваших правилах между сессиями, должно лежать в файлах проекта.

С чего начать, если правил нет совсем?

Попросите агента собрать замечания из пул-реквестов за год и отберите живые. Автор считает это лучшим способом собрать знания команды, и за один такой проход у вас появится первая версия AGENTS.md.