Короткий ответ на вопрос, как проверять код, написанный нейросетью: читать его как чужой код от нового сотрудника, которому вы пока не доверяете, и проверять в первую очередь не синтаксис, а связь с остальным проектом. Компилятор и зелёный тест здесь не помощники: в опросе разработчиков Stack Overflow, результаты которого опубликованы 29 декабря 2025 года, главной проблемой инструментов генерации 66 процентов респондентов назвали решения, которые «почти правильные, но не совсем». Это дефект, который не падает с ошибкой. Его находит только человек, который знает, как проект устроен, и умеет задавать коду правильные вопросы. Ниже разбираем, что именно проверять, в каком порядке, и как понять по программе курса, учат ли там этому вообще.
Почему вопрос «кто написал этот код» — неправильный вопрос
Если поискать по нашему запросу в русскоязычном интернете, большая часть выдачи отвечает не на него. Одна группа материалов объясняет, как отличить код, написанный моделью, от кода человека: такие тексты есть в блоге «Ростелекома», в Tproger от 27 февраля 2025 года и в журнале «Код» от 2 апреля 2026 года. Вторая группа вообще уезжает в соседнюю тему и рассказывает про детекторы сгенерированного текста. Третья предлагает сервисы, которые «исправят ваш код».
Проблема в том, что авторство ничего не говорит о корректности. Сгенерированный код обычно аккуратно оформлен, единообразен и хорошо прокомментирован, и именно поэтому выглядит надёжнее, чем есть. Полезный вопрос звучит иначе: что в этом коде может оказаться неправдой и на каком горизонте это выстрелит.
Что известно о качестве сгенерированного кода на 2026 год
За последние полтора года спор перешёл из области мнений в область измерений. Вот данные, на которые стоит опираться.
- Исследование GitClear и GitKraken «The Maintainability Gap», 2026 год. Проанализировано 623 миллиона изменений кода за период с 2023 по 2026 год. Примерно четверть коммитов имеет признаки участия модели, и восемь измеряемых признаков поддерживаемости сдвинулись в худшую сторону. По сводке daily.dev от 7 июля 2026 года: дублирование кода выросло на 81 процент, переиспользование кода через рефакторинг упало на 70 процентов, маскировка ошибок выросла на 47 процентов. Доля изменений, которые трогают код старше двенадцати месяцев, упала с 1,7 процента в 2023 году до 0,46 процента с начала 2026 года.
- Рандомизированный эксперимент METR, опубликован 10 июля 2025 года. Шестнадцать опытных разработчиков открытого кода, 246 реальных задач в их собственных зрелых репозиториях. С доступом к модели они тратили на 19 процентов больше времени, хотя субъективно считали, что ускорились на 20 процентов.
- Отчёт DORA «State of AI-assisted Software Development», 23 сентября 2025 года. Почти пять тысяч профессионалов. Больше 80 процентов говорят о росте продуктивности, при этом 30 процентов доверяют сгенерированному коду мало или совсем не доверяют. Ведущий автор отчёта Натан Харви в интервью Jellyfish от 10 ноября 2025 года назвал такой уровень доверия здоровым.
- Отчёт Veracode «GenAI Code Security Report», опубликован 28 июля 2026 года. Протестировано больше ста моделей в четырёх срезах. Примерно в 44 процентах задач на генерацию кода получался код с известной уязвимостью из списка OWASP Top 10, а средняя доля успешных по безопасности ответов держится на уровне 56 процентов против 55 процентов в первом выпуске серии. Проще говоря, доля уязвимого кода не выросла, но объём генерируемого кода вырос сильно.
Важная оговорка. Данные GitClear — это наблюдение на больших данных, а не контролируемый эксперимент, и сами авторы не утверждают прямую причинно-следственную связь. Результат METR получен на маленькой выборке опытных людей в очень знакомых им проектах и на моделях начала 2025 года, поэтому переносить его на новичка в чужом коде нельзя. И есть данные в другую сторону: контролируемый эксперимент GitHub 2024 года с 202 разработчиками зафиксировал небольшие статистически значимые улучшения качества отдельных фрагментов — читаемость плюс 3,62 процента, надёжность плюс 2,94 процента, поддерживаемость плюс 2,47 процента.
Эти цифры не противоречат друг другу. Улучшения видны на уровне одного куска кода, деградация — на уровне репозитория во времени. Именно поэтому навык проверки нужен на уровне системы, а не строки. И именно поэтому цифры выше стоит перепроверять: сфера меняется быстро, к моменту, когда вы это читаете, могли выйти более свежие срезы.
Где сгенерированный код ломается чаще всего
Из метрик GitClear и из формулировки самих авторов исследования складывается понятная карта. GitClear пишет, что дело не в том, что модели пишут плохой код, а в том, что типовой рабочий процесс поощряет выдавать изолированный код: счастливый сценарий и проходящий тест. Отсюда предсказуемые классы дефектов.
- Дублирование существующей функциональности. Модель не знает, что нужная функция уже написана тремя папками выше, и пишет свою. Рост дублирования на 81 процент — это в основном про это.
- Маскировка ошибок. GitClear относит сюда перехват исключений, операторы безопасного обращения к возможно пустому значению и заглушки, которые молча проглатывают неожиданный ввод. Автор исследования Билл Хардинг формулирует последствие так: сопровождающим потом приходится разбираться, какая обработка ошибок имела реальную причину, а какая добавлена для скорости.
- Граничные случаи. Пустой список, отрицательное число, повторный вызов, отсутствующее право доступа. Счастливый сценарий отрабатывает, остальное не проверялось.
- Безопасность. По данным Veracode за 2026 год код почти всегда компилируется и почти в половине задач содержит уязвимость. Компиляция и безопасность — независимые вещи.
- Нарушение договорённостей проекта. Свой способ логирования, свой формат ошибки, свой подход к конфигурации. Каждое такое отклонение по отдельности безобидно, вместе они разваливают единообразие.
- Тесты, которые ничего не проверяют. Тест, написанный тем же генератором, обычно проверяет ровно то поведение, которое генератор и заложил, включая ошибочное.
Что проверять руками, а что можно отдать инструментам
Большинство свежих русскоязычных материалов предлагают отдать проверку другой модели: и журнал «Код» от 3 июля 2026 года с подборкой промптов, и обзоры сервисов автоматического ревью. Часть работы действительно делегируется, но не вся. Проверяющая модель разделяет слепые зоны с генерирующей и не видит контекста проекта, а самые дорогие дефекты живут именно в контексте.
| Что проверяем | Кому поручить | Почему так |
|---|---|---|
| Стиль, форматирование, неиспользуемые переменные | Линтер | Механическая работа, человек здесь только теряет внимание |
| Известные шаблоны уязвимостей | Статический анализатор безопасности | Проверка по базе правил, у человека такой базы в голове нет |
| Черновой обзор большого изменения | Модель | Годится как первый проход, чтобы сузить область внимания |
| Есть ли уже такая функция в проекте | Человек | Требует знания репозитория, которого у модели нет |
| Соответствие задаче, которую реально просили решить | Человек | Модель проверяет код против кода, а не против замысла |
| Обработка ошибок: настоящая или заглушка | Человек | Отличить осмысленный перехват от прикрытия можно, только понимая предметную область |
| Граничные случаи и данные, которых не бывает в примерах | Человек | Модель воспроизводит счастливый сценарий, потому что на нём училась |
Какие тесты писать первыми
Порядок важнее количества. Работающая последовательность выглядит так.
- Тест на то, что код делает не то, что просили. Сформулируйте требование словами, без опоры на готовый код, и проверьте именно его.
- Тесты на пустоту и на границу. Пустой ввод, ноль, один элемент, максимальный размер, дубликат.
- Тест на ошибочный путь. Сломайте то, что снаружи: недоступную базу, неверный ответ сервиса, отсутствующий файл. Здесь всплывают заглушки, которые молча глотают проблему.
- Тест на повторный запуск. Что будет, если операция выполнится дважды.
- Тест на интеграцию с тем, что уже есть. Самая полезная проверка и самая редкая в сгенерированных наборах тестов.
Простое правило: тесты пишет не тот, кто писал код. Если код написала модель, хотя бы первый тест напишите сами, до того как посмотрите на сгенерированные.
Чем это отличается от умения запускать агента
Управление агентом — это постановка задачи, настройка окружения, разбиение работы на шаги и контроль процесса. Ревью и доводка — это способность прочитать результат и найти в нём то, чего там быть не должно. Второе опирается на знание предметной области и проекта, первое на знание инструмента.
Косвенный аргумент в пользу того, что это разные навыки: по разбору издания ADTmag от 20 января 2026 года автономные агенты остаются нишевой практикой, ежедневно ими на работе пользуется меньшинство, большинство остаётся в режиме подсказчика и автодополнения, ссылаясь на опасения по точности, безопасности и приватности. А проблема «почти правильного» кода есть у двух третей опрошенных. То есть проверять приходится всем, а запускать агентов — не всем. Курсы часто продают агентский рабочий процесс как норму рынка, хотя данные пока говорят другое.
Как понять по программе курса, учат ли там ревью
Каталоги курсов по вайбкодингу и курсов по ИИ-агентам за последний год выросли сильно, но программы у них очень разные. Отличить обучение генерации от обучения доводке можно по нескольким признакам.
| Признак программы | Учат генерации | Учат ревью и доводке |
|---|---|---|
| Исходная точка задания | Пустой проект, делаем с нуля | Существующий репозиторий с чужим кодом |
| Критерий сдачи работы | Приложение запускается и работает | Найдены и описаны дефекты, есть тесты на них |
| Есть ли модуль про тестирование | Упоминается в конце одним уроком | Отдельный блок с практикой на чужом коде |
| Разбор безопасности | Нет или общие слова | Конкретные классы уязвимостей и как их искать |
| Работа с техническим долгом | Не упоминается | Есть задание на рефакторинг сгенерированного кода |
| Обратная связь | Автопроверка по факту запуска | Человек читает вашу работу и комментирует |
Практический приём: попросите у школы программу в виде списка тем и поищите в ней слова «тесты», «рефакторинг», «ревью», «безопасность», «поддержка кода». Если их нет, курс про скорость, а не про надёжность. Это не всегда плохо, но вы должны понимать, что покупаете. Для людей без опыта программирования проверка кода вообще пока недоступна, и честнее начинать с базовых курсов по ИИ для начинающих, а не с обещания собрать продукт за выходные.
Что делать дальше
Если вы уже пишете код с моделью, начните с трёх вещей на этой неделе.
- Возьмите последний сгенерированный кусок кода и поищите в проекте, нет ли уже такой функциональности. Это самый частый дефект по данным GitClear за 2026 год и самый дешёвый в исправлении, пока изменение не уехало в основную ветку.
- Найдите в сгенерированном коде все места, где ошибка перехватывается и ничего не происходит. По каждому решите: это осознанное решение или прикрытие.
- Напишите один тест сами, руками, до того как посмотрите на сгенерированные тесты. Сравните, что проверяете вы и что проверяет модель.
Если вы выбираете обучение, смотрите не на список инструментов в описании, а на формат заданий. Разделы курсов по ИИ для разработчиков и курсов по ИИ для программистов в нашем каталоге удобно фильтровать по наличию проверки работ человеком: именно этот пункт отличает программу, где вас научат читать чужой код, от программы, где научат его только получать.
И последнее, что стоит держать в голове. Участники эксперимента METR замедлились на 19 процентов и были уверены, что ускорились на 20. Ощущение скорости — плохой измеритель. Хороший измеритель — сколько времени вы потратите на этот код через три месяца, когда GitClear фиксирует наступление той самой стены технического долга. Данные, приведённые в статье, актуальны на начало 2026 года и могут быстро устареть, поэтому перед принятием решения о покупке курса имеет смысл свериться со свежими выпусками тех же исследований.