Прототип за выходные, доработка за полгода: откуда берётся техдолг ИИ-разработки
Знакомый сценарий: за пару вечеров с ИИ собрали работающее приложение. Показали команде — все в восторге. Решили допилить и запустить. Через три месяца выясняется, что «допилить» стоит дороже, чем написать заново. Разбираем, почему так выходит и как этого избежать, не отказываясь от ИИ.
Почему первые дни такие лёгкие
ИИ действительно очень хорош на старте. Пустой проект, нет legacy, нет ограничений, каждая задача формулируется изолированно: «сделай форму входа», «добавь список заказов». Модель отлично решает именно такие задачи.
Скорость на старте — не иллюзия. Иллюзия — думать, что она сохранится.
Где ломается
Проект перестаёт помещаться в контекст. Пока файлов десяток, модель видит всё. Когда их две сотни, она работает с фрагментом и не знает, что похожая логика уже есть в трёх местах. Появляются дубли, расходящиеся между собой.
Каждая правка — локально разумная. Просите починить баг — ИИ чинит именно его, добавляя проверку в конкретном месте. Двадцать таких починок превращаются в код, где на каждый чих по частному случаю, а общего решения нет ни одного.
Никто не принимал архитектурных решений. Архитектура — это про то, что где лежит и как части общаются. Если её никто не задал, она складывается стихийно, из ответов на отдельные запросы. Стихийная архитектура — это её отсутствие.
Нет тестов — нет права на изменение. Без автотестов любая правка становится риском: непонятно, что сломалось. Разработка замедляется до скорости ручной проверки всего подряд после каждой мелочи.
Как это выглядит в деньгах
Динамика примерно такая:
- Первая неделя — скорость в разы выше обычной. Всё отлично.
- Первый месяц — начинают всплывать краевые случаи: пустые данные, отвалившиеся сервисы, одновременные действия. Правки становятся дольше.
- Второй-третий месяц — каждое изменение ломает соседнее. Появляется страх трогать работающее.
- Дальше — либо капитальная переработка, либо переписывание.
Итоговая стоимость легко превышает вариант, где сразу делали нормально. Только теперь ещё и с потерянным временем.
Что делать, не отказываясь от ИИ
Хорошая новость: проблема не в ИИ, а в отсутствии процесса. Ускорение сохраняется, если добавить несколько скучных вещей.
Задайте структуру до генерации. Решите, где лежит бизнес-логика, как называются сущности, как компоненты общаются. Двадцать минут в начале экономят недели потом. ИИ отлично пишет код внутри заданной структуры — он плохо её придумывает за вас.
Читайте то, что приняли. Не обязательно каждую строку, но каждое архитектурное решение. Правило простое: если не можете объяснить, что делает кусок кода, вы не можете его поддерживать.
Тесты сразу, а не потом. Их, кстати, тоже удобно генерировать. Тесты — это то, что даёт право менять код без страха.
Останавливайтесь и убирайте. Раз в несколько дней — проход по проекту: удалить мёртвое, свести дубли, привести к одному стилю. ИИ хорошо справляется и с этим, если попросить.
Заметили расхождение — чините сразу. Две реализации одного и того же нужно свести в момент появления, а не когда их станет пять.
Когда техдолг допустим
Осознанно — вполне. Прототип на проверку гипотезы, демо инвестору, внутренний инструмент на пару недель — здесь тратить время на архитектуру и тесты просто невыгодно. Проверили, получили ответ, выбросили.
Ключевое слово — выбросили. Проблема начинается, когда прототип, сделанный по правилам прототипа, начинают эксплуатировать по правилам продукта.
Поэтому полезно на старте честно ответить: это одноразовая штука или основа будущего продукта? Ответ «пока прототип, а там посмотрим» на практике почти всегда означает второе — и лучше сразу закладывать структуру.
Практический вывод
ИИ не создаёт технический долг. Его создаёт отсутствие человека, который отвечает за целостность системы. С этим человеком ИИ даёт реальное ускорение в разы. Без него — быстрый старт и медленное болото.
Пишу из практики студии MKDGRUPP: AI-assisted разработка с архитектурой, ревью каждого PR и автотестами — ускорение сохраняется и на третьем месяце, а не только на первой неделе. Подробнее: mkdgrupp.ru/vaybkoding.
