Введение
Большинству разработчиков не требуется помощь в ускорении набора текста. То, что действительно замедляет проекты, — это бесконечные циклы настройки, проверки и доработки. Именно здесь искусственный интеллект начинает приносить ощутимую пользу.
За последний год инструменты вроде GitHub Copilot, Claude и Google’s Jules превратились из простых подсказчиков автозаполнения в полноценных агентов для кодирования, способных планировать, создавать, тестировать и даже рецензировать код в асинхронном режиме. Вместо ожидания указаний на каждом этапе они теперь могут действовать по инструкциям, объяснять свои выводы и отправлять готовый код обратно в репозиторий.
Изменение происходит постепенно, но оно существенно: ИИ больше не просто помогает писать код, а учится работать в команде с человеком. При правильном использовании такие системы позволяют экономить часы в день, беря на себя рутинные и механические задачи разработки, чтобы специалист мог сосредоточиться на архитектуре, логике и решениях, требующих человеческого суждения.
В этой статье рассматриваются пять техник кодирования с помощью ИИ, которые значительно сокращают время без ущерба для качества — от прямой передачи документов с дизайном в модели до комбинации двух ИИ в роли кодера и рецензента. Каждая из них достаточно проста для внедрения уже сейчас, и в совокупности они формируют более умный и быстрый процесс разработки.
Техника 1: Позволить ИИ ознакомиться с документами дизайна перед написанием кода
Один из самых простых способов улучшить результаты от моделей кодирования — отказаться от изолированных запросов и предоставить контекст. Когда вы делитесь документом с дизайном, обзором архитектуры или спецификацией функции перед запросом кода, модель получает полное представление о том, что именно нужно создать.
Например, вместо такого варианта:
# слабый запрос
"Создай эндпоинт FastAPI для добавления новых пользователей."лучше использовать следующий подход:
# запрос с богатым контекстом
"""
Ты помогаешь реализовать модуль 'Управление пользователями', описанный ниже. Система использует JWT для аутентификации и базу данных PostgreSQL через SQLAlchemy. Создай эндпоинт FastAPI для добавления новых пользователей, с проверкой ввода и возвратом токена.
"""Когда модель сначала "изучает" контекст дизайна, её ответы лучше соответствуют архитектуре, соглашениям по именованию и потокам данных.
Это позволяет тратить меньше времени на переписывание или отладку неподходящего кода и больше — на интеграцию.
Инструменты вроде Google Jules и Anthropic Claude справляются с этим естественным образом; они могут обрабатывать Markdown, документы системы или файлы AGENTS.md и применять эти знания в различных задачах.
Техника 2: Один ИИ для написания кода, другой — для рецензирования
В любой опытной команде есть две ключевые роли: создатель и рецензент. Теперь этот шаблон можно воспроизвести с помощью двух взаимодействующих моделей ИИ.
Одна модель (например, Claude 3.5 Sonnet) может выступать в роли генератора кода, создавая начальную реализацию на основе спецификации. Вторая модель (например, Gemini 2.5 Pro или GPT-4o) затем анализирует изменения, добавляет комментарии внутри кода и предлагает исправления или тесты.
Пример рабочего процесса в псевдокоде на Python:
code = coder_model.generate("Реализуй слой кэширования с Redis.")
review = reviewer_model.generate(
f"Проверь следующий код на производительность, ясность и граничные случаи:
{code}"
)
print(review)Этот подход стал стандартом в многоагентных фреймворках, таких как AutoGen или CrewAI, и встроен напрямую в Jules, где один агент пишет код, а другой проверяет его перед формированием запроса на слияние.
Почему это экономит время?
- Модель выявляет свои собственные логические ошибки
- Обратная связь от рецензента поступает мгновенно, повышая уверенность при слиянии
- Снижается нагрузка на человеческий ревью, особенно для рутинных или шаблонных обновлений
Техника 3: Автоматизация тестов и валидации с помощью агентов ИИ
Написание тестов не представляет сложности; оно просто утомительно. Поэтому это одна из лучших областей для делегирования ИИ. Современные агенты кодирования теперь могут анализировать существующий набор тестов, определять пробелы в покрытии и генерировать новые тесты автоматически.
В Google Jules, например, после завершения реализации функции агент запускает скрипт настройки в защищенной облачной виртуальной машине, обнаруживает фреймворки тестов вроде pytest или Jest и затем добавляет или исправляет падающие тесты перед созданием запроса на слияние.
Концептуально рабочий процесс может выглядеть так:
# Шаг 1: Запуск тестов в Jules или локальном агенте ИИ
jules run "Добавь тесты для parseQueryString в utils.js"
# Шаг 2: Просмотр плана
# Jules покажет файлы для обновления, структуру тестов и обоснование
# Шаг 3: Одобрение и ожидание валидации тестов
# Агент запускает pytest, проверяет изменения и коммитит рабочий кодДругие инструменты также способны анализировать структуру репозитория, выявлять граничные случаи и создавать качественные модульные или интеграционные тесты за один проход.
Наибольшая экономия времени достигается не от создания полностью новых тестов, а от того, что модель исправляет падающие во время обновлений версий или рефакторинга. Это типичная медленная и повторяющаяся задача отладки, с которой агенты ИИ справляются стабильно хорошо.
На практике:
- Пайплайн CI остается зеленым с минимальным участием человека
- Тесты остаются актуальными по мере эволюции кода
- Регрессии выявляются на ранних этапах без необходимости ручной перезаписи тестов
Техника 4: Использование ИИ для рефакторинга и модернизации устаревшего кода
Старые кодовые базы замедляют всех не потому, что они плохие, а потому, что никто не помнит причин их написания таким образом. Рефакторинг с помощью ИИ может преодолеть этот разрыв, анализируя, понимая и модернизируя код безопасно и поэтапно.
Инструменты вроде Google Jules и GitHub Copilot особенно эффективны в этом. Вы можете попросить их обновить зависимости, переписать модули под новый фреймворк или преобразовать классы в функции без нарушения исходной логики.
Например, Jules может обработать запрос вроде этого:
"Обнови этот проект с React 17 до React 19, примени новую структуру директории app и убедись, что тесты проходят."За кулисами он выполняет следующее:
- Клонирует репозиторий в защищенную облачную виртуальную машину
- Запускает скрипт настройки (для установки зависимостей)
- Генерирует план и diff со всеми изменениями
- Запускает набор тестов для подтверждения успешного обновления
- Отправляет запрос на слияние с проверенными изменениями
Техника 5: Генерация и объяснение кода параллельно (асинхронные рабочие процессы)
Когда вы погружены в спринт кодирования, ожидание ответов от модели может нарушить концентрацию. Современные агентные инструменты теперь поддерживают асинхронные рабочие процессы, позволяя делегировать несколько задач по кодированию или документации одновременно, сохраняя фокус на основной работе.
Представьте это с использованием Google Jules:
# Создание нескольких сессий кодирования ИИ параллельно
jules remote new --repo . --session "Напиши типы TypeScript для ответов API"
jules remote new --repo . --session "Добавь валидацию ввода в маршрут /signup"
jules remote new --repo . --session "Документируй middleware аутентификации с docstrings"Вы можете продолжать работать локально, пока Jules выполняет эти задачи в защищенных облачных виртуальных машинах, анализирует результаты и уведомляет по завершении. Каждая задача получает свою ветку и план для одобрения, так что вы управляете "командой ИИ" как настоящими коллегами.
Этот асинхронный подход с несколькими сессиями экономит огромное время в распределенных командах:
- Вы можете поставить в очередь 3–15 задач (в зависимости от плана Jules)
- Результаты поступают поэтапно, не блокируя рабочий процесс
- Вы можете просматривать diff, принимать запросы на слияние или перезапускать неудачные задачи независимо
Gemini 2.5 Pro, модель, питающая Jules, оптимизирована для длинного контекста и многошагового рассуждения, поэтому она не просто генерирует код; она отслеживает предыдущие шаги, понимает зависимости и синхронизирует прогресс между задачами.
Сочетание всех техник
Каждая из этих пяти техник эффективна самостоятельно, но настоящая выгода возникает при их последовательном соединении в непрерывный процесс с обратной связью. Вот как это может выглядеть на практике:
- Запросы на основе дизайна: Начните с хорошо структурированной спецификации или документа дизайна. Передайте его агенту кодирования как контекст, чтобы он знал архитектуру, шаблоны и ограничения.
- Цикл кодирования с двумя агентами: Запустите две модели параллельно, одна в роли кодера, другая — рецензента. Кодирующий агент генерирует изменения или запросы на слияние, а рецензент проводит валидацию, предлагает улучшения или отмечает несоответствия.
- Автоматизированные тесты и валидация: Позвольте агенту ИИ создавать или исправлять тесты сразу после появления нового кода. Это гарантирует, что каждое изменение остается проверяемым и готовым к интеграции в CI/CD.
- Рефакторинг и обслуживание с ИИ: Используйте асинхронных агентов вроде Jules для обработки повторяющихся обновлений (повышение версий зависимостей, миграции конфигураций, перезапись устаревших API) в фоновом режиме.
- Эволюция запросов: Передавайте результаты предыдущих задач — как успешные, так и ошибочные — для уточнения запросов со временем. Так рабочие процессы ИИ развиваются в полуавтономные системы.
Вот простой общий поток:
Каждый агент (или модель) отвечает за слой абстракции, оставляя человеческое внимание на сути кода.
Заключение
Разработка с помощью ИИ не сводится к написанию кода вместо вас. Она позволяет освободиться для фокуса на архитектуре, креативности и постановке проблем — аспектах, которые ни один ИИ или машина не заменит.
При осмысленном использовании эти инструменты превращают часы шаблонной работы и рефакторинга в надежные кодовые базы, предоставляя пространство для глубокого мышления и целенаправленного построения. Будь то Jules, обрабатывающий запросы на слияние в GitHub, Copilot, предлагающий функции с учетом контекста, или кастомный агент Gemini для рецензирования кода, принцип остается единым.