Разработчик с ИИ выдаёт 10 000 строк до обеда, но дыры в доступе стабильны в каждом прогоне

---

Дмитрий из компании Haulmont, которая разрабатывает фреймворк Jmix для корпоративных Java-приложений, 11 августа 2026 года разобрал вирусную статью инженера Флориана Херренгта о том, как ИИ-агенты (программы, самостоятельно выполняющие задачи по цепочке) ломают привычную иерархию в разработке, и дополнил её собственными замерами на реальных задачах.

Статья Флориана Херренгта AI is removing the middle class of software engineering разошлась по англоязычным лентам в августе 2026 года. Дмитрий, который в Haulmont обучает разработчиков и параллельно тестирует ИИ-агентов на рабочих задачах, взял текст и проверил его тезисы на практике, включая неудобные результаты. Именно сочетание чужого диагноза и собственного бенчмарка делает разбор полезным для тех, кто пишет код или управляет командой в России.

Что показали замеры и почему «работающий код» не значит «правильный код»?

• ИИ снял ограничение на скорость, но не на понимание. По формулировке Херренгта: раньше слабый инженер физически не мог быстро навредить, теперь он выдаёт десять тысяч строк работающего кода до обеда. Код компилируется, тесты зелёные, а системных проблем стало больше.

• Граница проходит не по грейду, а по желанию понимать. Херренгт прямо пишет, что предпочёл бы двух начинающих разработчиков, которые стараются разобраться, чем опытных, которые «махнули рукой и перестали пытаться понять код». Пересказы статьи обычно сводят это к формуле «сеньоры побеждают», но автор этого вывода не делает.

• ИИ-агенты не видят собственных ошибок в правах доступа. Замер Haulmont: агент проверяет свою работу под учётной записью администратора, потому что другого доступа у него нет. Баги, связанные с ролями обычных пользователей, из администраторской сессии невидимы в принципе. Агент не врёт, когда пишет «права работают, проверено», он буквально не может увидеть проблему.

• Одна и та же дыра воспроизводилась каждый раз. На голом стеке (без дополнительных фреймворковых ограничений) ошибка в правах доступа появлялась в каждом прогоне без исключения. Не иногда, а стабильно.

• Технический долг невидим снаружи. Метафора Херренгта: «Долга вы не видите, вы видите машину, которая отлично выглядит», купленную по кредитной карте. Процент по этому долгу набегает незаметно, пока проект не начинает разваливаться, и с ИИ это происходит не за годы, а за месяцы.

Российский рынок: вакансий меньше, разрыв в зарплатах растёт

Дмитрий приводит данные HH за февраль 2026 года к февралю 2025 года:

• Число ИТ-вакансий в России сократилось на 36%.
• Число резюме выросло на 30%.
• Индекс HH (число резюме на одну вакансию) в ИТ подскочил с 9,6 до 19,6.

Это уже не рынок кандидата. Внизу очередь из желающих войти в профессию, наверху по-прежнему некого нанять, потому что все заняты. Разрыв медианных зарплат между начальными и верхними позициями, по данным «Хабр Карьеры» за первое полугодие 2026 года, пятикратный. Источник обрывается на этом месте, но направление понятно: быстрее всего растёт оплата тех, кто отвечает за понимание системы целиком.

Для российского читателя важен контекст: диагноз Херренгта (расслоение по уровню экспертизы) совпадает с тем, что показывают данные HH, но «лечение» отличается, потому что структура рынка другая.

Как попробовать проверить выводы на своей команде?

1. Дайте ИИ-агенту реальную задачу из вашего проекта и попросите его самого написать тесты. Затем проверьте вручную: запустите результат не под администратором, а под обычным пользователем с ограниченными правами. Именно так Haulmont обнаружил системную дыру.

2. Сравните результат на двух стеках. Дмитрий тестировал одну и ту же задачу на голом стеке и на стеке с фреймворком. Если у вас есть проект на чистом Spring и на Jmix (или другом каркасе с встроенной моделью прав), повторите эксперимент и зафиксируйте, где агент ошибается чаще.

3. Прочитайте оригинал Херренгта целиком. Статья называется AI is removing the middle class of software engineering, ключевые нюансы спрятаны в спойлерах с ответами на возражения, именно их теряют при пересказе.

Сравнение: как обстоят дела с ИИ-агентами для разработки в России?

Основные зарубежные ИИ-агенты для написания кода (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code) в России работают с ограничениями: часть требует иностранной подписки, часть ограничена по доступу. Из доступных без VPN инструментов, GigaCode от Сбера и встроенные возможности YandexGPT. Функциональность у них скромнее, чем у западных аналогов, но проблема, описанная Херренгтом, от инструмента не зависит: любой ИИ-агент проверяет код под теми правами, которые ему дали.

Для автора Дзена или предпринимателя без технического фона главный вывод такой: если вы заказываете разработку и подрядчик говорит «мы ускорились в пять раз с помощью ИИ», спросите, кто проверяет результат и под какой ролью запускаются тесты.

Частые вопросы

ИИ-агенты действительно заменят начинающих разработчиков?

По данным HH за февраль 2026 года, вакансий в ИТ стало на 36% меньше, а резюме на 30% больше. Конкуренция на входе в профессию резко выросла. Но Херренгт и Дмитрий сходятся в одном: заменяют не начинающих как класс, а тех, кто не стремится понимать код целиком. Начинающий разработчик ИИ-инструментов, который разбирается в результате, ценнее опытного, который перестал проверять.

Можно ли доверять коду, который написал ИИ-агент?

Замер Haulmont показал: код компилируется, тесты проходят, но дыра в правах доступа воспроизводится стабильно, потому что агент проверяет себя под администратором. Доверять можно только после ручной проверки под реальными пользовательскими ролями. Это касается любого стека и любого агента.

Как это затрагивает тех, кто не пишет код?

Механика одинаковая для любого, кто работает с нейросетями. Разработчик ИИ-решений, копирайтер, маркетолог: инструмент ускоряет производство, но не берёт на себя ответственность за результат. Чем быстрее вы генерируете контент, тем важнее привычка проверять, потому что объём ошибок растёт пропорционально объёму выпуска.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Автору на Дзене. Если вы используете нейросеть для черновиков, введите правило: каждый факт, имя и число перепроверяются вручную. Это ваш аналог «запустить тесты не под администратором».

Маркетологу и руководителю. Когда подрядчик или сотрудник отчитывается об ускорении благодаря ИИ, задайте один вопрос: «Кто и как проверял результат?» Если ответ «агент сам проверил», вспомните замер Haulmont.

Разработчику в России. Индекс HH 19,6 резюме на вакансию означает, что конкурировать количеством навыков бессмысленно. Конкурентное преимущество одно: способность понимать систему целиком, а не выдавать строки кода. Именно это умение ИИ пока не воспроизводит и, судя по стабильно повторяющимся ошибкам в правах доступа, воспроизведёт не скоро.

Привычка разбираться в том, что выдала машина, это не мягкий навык и не абстрактная рекомендация. По замерам Haulmont, это единственное, что отделяет работающий продукт от красивой машины, купленной в кредит под неизвестный процент.