Что такое ИИ-агент в коде: каждая правка верна, а проект разваливается

Мо Битар, создатель приложения для заметок Standard Notes, сформулировал наблюдение после двух лет активной разработки с ИИ-агентами. Его команда создала инструмент CodeSlicer, чтобы отслеживать скрытые зависимости, которые агент не видит. Проблема знакома не только профессиональным разработчикам: любой автор, маркетолог или предприниматель, который использует вайбкодинг (написание кода через диалог с ИИ), рискует получить продукт, который ломается в неожиданных местах.

Локально всё работает, глобально разваливается

Чтобы понять, что такое ИИ-агент в контексте кода, представьте редактора, который идеально правит каждую отдельную главу книги, но не перечитывает роман целиком. Герой на странице 50 ведёт себя так, будто событий на странице 30 не было.

В коде это выглядит конкретно. Агент добавляет функцию, чинит тест, меняет компонент. Изменение проходит проверки и соответствует вашему промпту (запросу). Но сайт ломается, пользовательский сценарий пропадает, соседний сервис перестаёт отвечать.

Битар описывает типичные сценарии:

• Один агент выбирает поставщика зависимости, не заметив альтернативную реализацию в другом файле
• Другой меняет обёртку для HTTP-запросов, но не видит маршрут на сервере
• Третий исправляет сервис, не зная о фоновом обработчике, который тоже его использует
• Тесты проходят в одном сценарии, а соседний пользовательский путь перестаёт работать

Ни в одном файле нет строки с ошибкой. Проблема возникает на границе нескольких модулей.

Почему агент не видит целое?

Крупный проект больше похож на нервную систему, чем на папку с независимыми файлами. Изменение одного метода может пройти цепочку: компонент интерфейса, клиент API, обёртка запроса, маршрут на сервере, сервис, база данных, фоновая задача. Опытный разработчик помнит эти связи из контекста. ИИ-агент вынужден восстанавливать их по частям, в пределах контекстного окна (объёма текста, который модель «видит» одновременно).

Агенту приходится собирать пазл вслепую, по кусочкам, без картинки на коробке. Он может открыть не тот файл, забыть ранее найденную альтернативу или достроить правдоподобную связь там, где доказательств нет. Как формулирует Битар: уверенность без доказательств, это просто красиво оформленная догадка.

Что говорит в пользу ИИ-агентов?

Аргументы сторонников ИИ-разработки остаются сильными:

• Скорость. Агент пишет рабочий код за минуты, на что у человека уходят часы. Для прототипов и MVP это реальное ускорение
• Доступность. Вайбкодинг позволяет людям без опыта программирования создавать работающие продукты. Для авторов Дзена, маркетологов, предпринимателей это возможность запустить инструмент своими силами
• Качество отдельных фрагментов. Каждая единица изменений действительно выглядит аккуратно, проходит локальные проверки и соответствует запросу

Где агент проваливается?

Контраргументы касаются не качества строк, а архитектуры:

• Обычный поиск по тексту находит совпадение имени, но не объясняет, какие пути между компонентами существуют. Агент может прочитать несколько файлов, но теряет связь между ними
• В проекте с внедрением зависимостей (DI, когда объект получает нужные компоненты извне, а не создаёт сам), псевдонимами, вложенными маршрутами и несколькими языками агент регулярно ошибается
• Тесты создают ложное чувство безопасности: они проверяют один сценарий, а соседний путь уже сломан

Ключевой вопрос Битара: как отличить настоящую связь в кодовой базе от правдоподобной истории, которую достроил ИИ?

«ИИ-агенты создают отдельные изменения, которые хорошо выглядят сами по себе. Они согласованы внутри себя и соответствуют вашему запросу. Но целостность всей системы при этом остаётся без внимания.» : Мо Битар, создатель Standard Notes

Что делает CodeSlicer?

Команда Битара выпустила CodeSlicer: локальный инструмент командной строки, сервер MCP (протокол подключения к ИИ-агентам) и визуальный интерфейс. Он строит граф влияния проекта и отвечает не «где встречается имя функции», а «что затронет изменение и почему».

Принцип работы строится на разделении факта и гипотезы:

• Extractor извлекает то, что написано в коде буквально
• Resolver пытается связать факт с конкретным элементом
• Quality guard проверяет происхождение данных и противоречия
• Impact query строит цепочку последствий и помечает слабые участки

Результат: не картинка, а воспроизводимый документ с узлами, связями, степенью уверенности и цепочкой доказательств для каждой связи. ИИ-агент получает этот граф как контекст, но не может сам записать в него «подтверждённую» связь.

CodeSlicer подключается к Cursor, Windsurf, Codex, Claude Code и другим ИИ-агентам. Инструмент не заменяет редактор, а даёт агенту проверяемую карту проекта.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Разработчику и вайбкодеру. Если вы пишете код с ИИ-агентом, после каждой серии правок проверяйте не только изменённые файлы, а соседние модули. CodeSlicer бесплатно доступен как CLI. Подключите его к вашему агенту через MCP и смотрите граф влияния до того, как изменения уйдут в продакшен.

Автору Дзена и маркетологу. Понимание того, что такое ИИ-агент и где проходят его границы, помогает честно писать о технологиях. «ИИ написал мне сайт за вечер» и «сайт работает надёжно» не синонимы. Это хороший угол для контента: не «ИИ всё заменит», а «вот где он помогает и где подводит».

Предпринимателю в РФ и СНГ. Если ваша команда использует Cursor, Claude Code или другие агентные инструменты для разработки продукта, заложите в процесс проверку архитектурных зависимостей. CodeSlicer работает локально, данные не уходят на сторонние серверы.

Проблема, которую описывает Битар, будет нарастать. Проекты, собранные вайбкодингом, становятся сложнее, а контекстные окна моделей растут медленнее, чем кодовые базы. Реалистичный сценарий на ближайший год: инструменты вроде CodeSlicer станут обязательной прослойкой между ИИ-агентом и проектом, как линтеры и тесты стали обязательными поколение назад, и выиграют те разработчики, которые научатся проверять не отдельные строки, а связи между ними.