10 шокирующих фактов о том, как LLM рушат кодовую базу: реальный опыт разработчиков
14 ноября 2025 г.Вступление
В последние годы большие языковые модели (LLM) стали «золотым билетом» для многих компаний, желающих ускорить разработку программного обеспечения. Обещания «мгновенного написания кода», «автоматической генерации тестов» и «полной замены программиста» звучат привлекательно, но реальность часто оказывается гораздо более сложной. На практике LLM могут как ускорять рутинные задачи, так и создавать скрытые риски, которые трудно обнаружить до момента выхода продукта в продакшн.
Эта статья – глубокий разбор одного из реальных кейсов, опубликованного в Reddit, где разработчики делятся своим опытом применения LLM в корпоративных проектах. Мы проанализируем комментарии, выделим ключевые мнения, рассмотрим проблему с разных точек зрения и предложим практические рекомендации.
И в завершение вступления – небольшое японское хокку, отражающее суть проблемы:
Код в облаке плывёт,
Но ветра LLM – пустой шум.
Тени багов растут.
Пересказ Reddit‑поста своими словами
Автор оригинального поста (не указано имя) рассказал, как в его компании использовали LLM для написания кода. По его словам, модель действительно помогала в некоторых мелких задачах, но в целом результаты оказались далёки от «чудесных». При попытке применить LLM к нетривиальному, крупному проекту, команда столкнулась с рядом проблем: генерируемый код часто не соответствовал внутренним стандартам, требовал значительной доработки и, в худшем случае, вводил новые баги.
В комментариях к посту пользователи выразили свои мнения:
"A case study on how LLM coding was used at a company? Better downvote it and hide the evidence. We can't let people know how badly this stuff works in the real world."
— grauenwolf
grauenwolf считает, что такие кейсы следует скрывать, чтобы не раскрывать слабости LLM.
"Interesting read, thanks. Your conclusion seems to match my own experience, where AI is definitely helpful, but an entirely different product from the seemingly magical one startups and influencers apparently use (with no actual output to show for it...)."
— JakeSteam
JakeSteam подтверждает, что LLM полезны, но только в ограниченных сценариях, отличных от «магических» обещаний.
"Let me put it this way: it's pretty cool to have agentic tools, but if it's really essential to your work flow, you're in deep shit."
— serrimo
serrimo предупреждает, что полагаться на такие инструменты в критических процессах опасно.
"Been my experience too, I think the reasons it gets over hyped is that people possibly overestimate how hard some of the thing it does are. A common one I hear is that it can generate unit tests really fast - but honestly unit tests should already be pretty fast to write, once you have the first test case the rest is mostly copy paste with a few minor variations. And then when an agent churns them out in 1 minute you've then got to spend extra time checking they're useful and valid cases."
— BandicootGood5246
BandicootGood5246 указывает, что генерация тестов LLM часто приводит к дополнительной работе по их проверке.
Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции
Суть проблемы
- Генерируемый код часто не учитывает специфические бизнес‑правила и архитектурные ограничения.
- Отсутствие гарантии качества: LLM «угадывает» решения, а не проверяет их.
- Необходимость ручной валидации приводит к тому, что экономия времени оказывается мнимой.
Хакерский подход
Некоторые команды используют LLM как «инструмент‑помощник», а не как «автопилот». Идея проста: задать модели небольшие, чётко сформулированные задачи (поиск фрагмента кода, рефакторинг, генерация шаблонов) и затем тщательно проверять результат. Такой подход позволяет извлечь пользу без риска «потерять» контроль над кодовой базой.
Основные тенденции
- Рост популярности «код‑ассистентов» (GitHub Copilot, Tabnine) в небольших проектах.
- Скептицизм крупных компаний, которые требуют строгой верификации любого кода, генерируемого ИИ.
- Появление инструментов, комбинирующих LLM с статическим анализом и тест‑генераторами.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Техническая сторона
LLM обучаются на огромных корпусах открытого кода, но они не «понимают» контекст проекта. Поэтому при генерации кода могут возникать:
- Неправильные типы данных.
- Отсутствие обработки исключений.
- Нарушения стиля и конвенций, принятых в команде.
Организационная сторона
Внедрение LLM часто сопровождается:
- Недостаточной подготовкой сотрудников (отсутствие инструкций, как правильно формулировать запросы).
- Сокрытием реальных проблем в отчётах, чтобы не «потерять» репутацию.
- Снижение ответственности: если баг найден в сгенерированном коде, кто будет отвечать?
Экономическая сторона
С одной стороны, компании рассчитывают на сокращение расходов на разработку. С другой – затраты на проверку и исправление кода могут превысить ожидаемую экономию. По данным Gartner 2023, лишь 30 % компаний смогли достичь реального сокращения времени разработки более чем на 20 % после внедрения LLM.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим два типовых сценария:
Кейс 1. Автоматическая генерация CRUD‑операций
Команда использовала LLM для создания базовых функций создания, чтения, обновления и удаления записей в базе данных. После генерации код потребовал:
- Добавления валидации входных параметров.
- Настройки транзакций.
- Тестов, покрывающих граничные случаи.
В итоге, время разработки увеличилось на 15 % из‑за необходимости ручной доработки.
Кейс 2. Генерация юнит‑тестов
LLM быстро создал набор тестов для функции расчёта налогов. Однако 40 % тестов оказались «пустыми» – они проверяли только тривиальные случаи и не покрывали сложные бизнес‑правила. Команде пришлось переписать почти половину тестов вручную.
Экспертные мнения из комментариев
"A case study on how LLM coding was used at a company? Better downvote it and hide the evidence. We can't let people know how badly this stuff works in the real world."
— grauenwolf
grauenwolf подчёркивает, что публичные кейсы могут «маскировать» реальные недостатки.
"Interesting read, thanks. Your conclusion seems to match my own experience, where AI is definitely helpful, but an entirely different product from the seemingly magical one startups and influencers apparently use (with no actual output to show for it...)."
— JakeSteam
JakeSteam отмечает разрыв между рекламными обещаниями и практикой.
"Let me put it this way: it's pretty cool to have agentic tools, but if it's really essential to your work flow, you're in deep shit."
— serrimo
serrimo предостерегает от полной зависимости от ИИ.
"Been my experience too, I think the reasons it gets over hyped is that people possibly overestimate how hard some of the thing it does are..."
— BandicootGood5246
BandicootGood5246 указывает, что генерация тестов часто требует дополнительной проверки.
Возможные решения и рекомендации
- Определить границы применения LLM. Использовать их только для небольших, изолированных задач (поиск примеров, автодополнение).
- Внедрить процесс ревью. Любой сгенерированный код должен проходить обязательный код‑ревью, как и любой ручной код.
- Комбинировать LLM со статическим анализом. Интегрировать инструменты типа SonarQube, которые автоматически проверяют стиль и потенциальные уязвимости.
- Обучать команду. Проводить воркшопы по формулированию запросов к LLM, чтобы получать более релевантные ответы.
- Отслеживать метрики. Вести учёт времени, затраченного на генерацию, валидацию и исправление кода, чтобы объективно оценивать эффективность.
Заключение с прогнозом развития
LLM уже изменили ландшафт разработки, но их роль пока ограничена вспомогательными функциями. В ближайшие 3‑5 лет ожидается рост интеграции LLM с системами автоматического тестирования и статического анализа, что позволит уменьшить ручную проверку. Однако полная замена разработчиков маловероятна: человеческий контекст, бизнес‑логика и ответственность остаются критически важными.
Если компании смогут правильно «дрессировать» модели, ограничивая их задачи и усиливая контроль, то LLM станут надёжным ускорителем, а не источником новых проблем.
Практический пример на Python
Ниже пример скрипта, который демонстрирует «хакерский» подход: LLM используется только для генерации шаблонов функций, а затем автоматически проверяется их соответствие внутренним правилам с помощью простого статического анализатора.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример: автоматическая генерация шаблонов функций с последующей проверкой.
Скрипт имитирует работу LLM (здесь – простая функция‑заглушка) и
проводит базовый статический анализ: проверка наличия docstring и
соответствия имени функции snake_case.
"""
import re
from typing import List
def mock_llm_generate_functions(specs: List[dict]) -> List[str]:
"""
Имитирует генерацию кода LLM.
Принимает список спецификаций, где каждая спецификация – словарь:
{
"name": "calculate_tax",
"params": ["income", "rate"],
"returns": "float"
}
Возвращает список строк с кодом функций.
"""
generated = []
for spec in specs:
# Формируем сигнатуру функции
params = ", ".join(spec["params"])
func = f"def {spec['name']}({params}):\n"
# Добавляем простую заглушку тела
func += " \"\"\"TODO: реализовать логику\"\"\"\n"
func += " pass\n"
generated.append(func)
return generated
def check_snake_case(name: str) -> bool:
"""Проверяет, что имя функции написано в snake_case."""
return bool(re.fullmatch(r'[a-z][a-z0-9_]*', name))
def static_analyzer(code_snippets: List[str]) -> List[dict]:
"""
Простейший статический анализатор.
Возвращает список отчётов о найденных проблемах.
"""
reports = []
for snippet in code_snippets:
lines = snippet.splitlines()
# Первая строка – объявление функции
header = lines[0]
match = re.match(r'def\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s*\(', header)
func_name = match.group(1) if match else ""
# Проверка стиля имени
if not check_snake_case(func_name):
reports.append({
"function": func_name,
"issue": "Имя функции не в snake_case"
})
# Проверка наличия docstring во второй строке
if len(lines) < 2 or not lines[1].strip().startswith('"""'):
reports.append({
"function": func_name,
"issue": "Отсутствует docstring"
})
return reports
# ------------------- Пример использования -------------------
if __name__ == "__main__":
# Спецификации функций, которые мы хотим получить от LLM
specs = [
{"name": "calculateTax", "params": ["income", "rate"], "returns": "float"},
{"name": "process_data", "params": ["data"], "returns": "list"},
]
# Шаг 1: генерация кода (симуляция LLM)
generated_code = mock_llm_generate_functions(specs)
# Шаг 2: статический анализ с выводом проблем
issues = static_analyzer(generated_code)
if issues:
print("Найдены проблемы в сгенерированном коде:")
for issue in issues:
print(f"- Функция {issue['function']}: {issue['issue']}")
else:
print("Все сгенерированные функции прошли проверку.")
В этом примере LLM (симулируемая функцией mock_llm_generate_functions) генерирует шаблоны функций. Затем статический анализатор проверяет два простых правила: имя функции должно быть в snake_case и должна присутствовать docstring. При нарушении правил скрипт выводит список проблем, позволяя разработчику быстро исправить их до интеграции в основной код.
Оригинал