Всё чаще слышно про подключение ИИ к процессу код-ревью. Звучит круто, но есть нюансы.

AI-ревьюеры сегодня напоминают слишком старательного джуна: пытаются найти проблемы даже там, где их нет. В хорошо написанном коде они умудряются находить множество "проблем", создавая лишний шум. В итоге разработчики тратят больше времени на фильтрацию этих замечаний, чем на исправление реальных проблем.

Кроме того, AI смотрит только на код в текущем PR, не понимая ни архитектуры проекта, ни бизнес-требований. В итоге выдает технически правильные, но часто бесполезные рекомендации. Особенно это заметно в крупных проектах, где каждое изменение влияет на кучу связанных компонентов. Где есть "исторически сложившееся"

Код-ревью — это не только поиск багов. Это обмен опытом и обсуждение подходов. AI не может понять, подходит ли решение для конкретной команды, насколько оно масштабируемо и как впишется в существующую кодовую базу.

Сильные стороны AI все же есть. Он никогда не устает и не пропускает очевидные ошибки. Он быстро проверяет синтаксис, ищет типовые уязвимости, следит за стандартами кодирования. Может быстро проверить форматирование, найти потенциальные утечки памяти, отследить использование устаревших методов API. Это реально экономит время.

Поэтому AI в код-ревью лучше использовать как доп помощника - базовые проверки и очевидные ошибки. А разработчики-люди всё еще нужны для работы с пониманием контекста.

Приглашаю всех подписаться на мой канал https://t.me/crossjoin