Использование ИИ-ассистентов джуниор-разработчиками изменило процесс ревью кода. Если раньше неаккуратный код джуна позволял ревьюеру быстро найти проблемные места, то сгенерированный ИИ код выглядит чистым и структурированным, но может содержать скрытые логические ошибки, требующие полной проверки.
Нагрузка на сеньоров выросла, так как им приходится перепроверять решения, предложенные моделью. Например, при настройке Nginx для SSE-эндпоинтов ИИ может предложить параметры proxy_buffering off и proxy_read_timeout 3600s, которые влияют на работу сервера и обработку соединений, создавая потенциальные риски, если не учитывать контекст инфраструктуры.
Для решения проблемы предлагается изменить требования к сдаче задач. Джуниорам следует прикладывать допущения, результаты тестов, метрики и планы отката. Также рекомендуется ограничивать размер PR и проводить устную защиту решения без использования чата, чтобы убедиться в понимании автором логики кода.
Автор статьи не призывает запрещать ИИ, отмечая, что инструменты заметно ускоряют работу сильных инженеров, которые умеют проверять ответы модели. Обучение джуниоров должно быть сфокусировано именно на навыках валидации сгенерированных решений.
