Что AI на самом деле написал?

Ты получил свой первый код от AI. Код перед тобой. Прежде чем анализировать его, давайте поговорим о том, что AI на самом деле сделал — и что он НЕ сделал.

Код выглядит правильно — но это так?

Вот в чём дело: код выглядит так, будто работает. У него ясная структура. Отступы верны. Команды на английском и выглядят как «настоящее программирование». Новичок смотрит на этот код и думает: «Выглядит профессионально. Определённо будет работать.»

Иногда работает. Иногда нет. И это именно проблема с AI и кодом.

Представь, ты нанял ghostwriter'а с заданием: «Напиши мне сценарий для боевика». Ghostwriter возвращает тебе 50 страниц. Сценарий имеет диалоги, сцены, описания камеры — всё выглядит как настоящий сценарий. Но есть ли в нём напряжение? Хорошая ли история? Ты узнаешь только когда прочитаешь.

Код похож. AI может заставить код выглядеть как код. Но это не значит, что он работает, что это элегантно, или что он делает то, что ты хочешь.

Три вещи, в которых AI в коде очень хорош

Структура есть. AI организует код как профессионал. Функции чистые названия. Код задокументирован (с объяснениями). Нет синтаксических ошибок, потому что AI знает правила. Когда профессионал пишет код, он выглядит похоже.

Boilerplate быстрый. Это повторяющиеся части — импорты, инициализации, структура. Это скучные 80% кода, которые все должны написать перед интересной логикой. AI делает это за секунды. Программист потратил бы часы, избегая ошибок. Это один из реальных преимуществ AI в коде.

Синтаксис правильный. Код не имеет явных ошибок в самом языке. Программа сможет запуститься. Это уже большое дело — для новичка написать безошибочный код — это самое сложное, и AI освобождает от этого.

Три вещи, в которых AI в коде провалится

Логика может быть неправильной. Синтаксис и логика — не одно и то же. Синтаксис = правила языка. Логика = что код на самом деле делает. AI может написать идеальный код с идеальным синтаксисом — но если логика неправильна, программа делает неправильное.

Ты просишь AI: «Создай скрипт, который вычисляет среднее значение списка.» AI пишет код, который выглядит правильно. Но когда ты его тестируешь, получаешь число, которое не имеет смысла. Почему? Может быть, AI пропустила строку, или формула неправильна. AI не знает, что это неправильно. Она просто добавила самый вероятный следующий символ.

Код может быть над-спроектирован. Это противоположность элегантности. Ты просишь что-то простое, а AI дает 200 строк с классами, интерфейсами, паттернами — всё очень профессионально, но слишком сложно для задачи. Это как попросить рецепт тоста, а кто-то даст концепцию ресторана на пять звёзд.

Код не понимает твоей цели. Это, может быть, самая большая проблема. Ты думаешь: «Хочу скрипт, который переводит мой CSV в JSON.» Это звучит ясно. Но AI не знает: Какие поля важны? Как зовут твои файлы? В каком порядке? Где сохранить результат? AI делает «лучшее предположение» и пишет код для среднего CSV-JSON преобразования. Но твой CSV особенный. Теперь код не подходит.

Три вопроса, чтобы доверять коду

Вот простой чеклист, который ты можешь использовать, чтобы решить, доверять ли коду:

1. Я ясно сказал свою цель? Чем яснее ты описываешь, что хочешь, тем выше шанс, что AI сделает правильно. Если ты в первом промпте не объяснил, что твой CSV имеет особые столбцы, AI не спросит — она предположит. Чем точнее ты, тем лучше код.

2. Я могу проверить результат? Если код ошибается, ты это узнаешь? Или скрипт просто работает в фоне и ты не знаешь, правильный ли результат? Это критично. Если ты можешь тестировать результат (и понимаешь, что «правильно»), то код можно использовать. Если нет, нужна помощь кого-то, кто понимает.

3. Что стоит ошибка? Плохое стихотворение — неважно. Плохой скрипт БД, который стирает данные клиентов — очень плохо. Если код делает что-то критическое (потеря данных, безопасность, финансы), нужен настоящий программист. Если код делает что-то безвредное (скачать данные), можешь попробовать.

Что это значит: метафора «Автопилот»

Думай об автопилоте в машине. Автопилот может ехать далеко без твоих рук на руле. Это удивительно и экономит время. Но ты не спишь. Ты бдителен, и если что-то выглядит странно — острый поворот, пробка, препятствие — ты берёшь управление.

Код AI именно как автопилот. Может довести тебя на 80%. Но ты должен оставаться в сознании. Должен тестировать результат. Должен быть готов к корректировкам. Должен понимать границы.

Это не слабость AI. Это нормально. Профессиональные программисты это делают постоянно — пишут код, тестируют, находят баги, исправляют. AI ускоряет процесс в 100 раз. Но человеческое наблюдение всё ещё нужно.