Отличная статья, спасибо (подписался на ваш канал) - особенно ценно, что вы поднимаете проблему архитектурной деградации именно в контексте AI-кодинга, а не абстрактного "плохого кода". Из практики: в эволюционно развивающемся боевом проекте LLM ускоряет локальные изменения, но резко увеличивает риск: размытия границ модулей, скрытого дублирования логики, нарушения направлений зависимостей, роста неявной связанности. Мы столкнулись с этим и родился наш побочный open-source проект.
Проблема в том, что ИИ оптимизирует фрагмент, а не архитектуру целиком. В результате технический долг накапливается быстрее, чем при ручной разработке.
Мы как раз решаем это через автоматический архитектурный контроль. В нашем open-source инструменте https://github.com/ArchiCore-Team/archicore мы формализуем архитектурные правила (слои, зависимости, ограничения) и проверяем их статически. Это позволяет: фиксировать нарушения сразу после генерации кода, не полагаться на "архитектурную память" команды, безопаснее интегрировать AI в CI/CD.
По сути, если LLM ускоряет кодирование, то архитектурные инварианты должны быть машинно проверяемыми - иначе система деградирует экспоненциально. Было бы интересно обсудить, как вы видите роль автоматизированных архитектурных проверок в эпоху AI-разработки.
Отличная статья, спасибо (подписался на ваш канал) - особенно ценно, что вы поднимаете проблему архитектурной деградации именно в контексте AI-кодинга, а не абстрактного "плохого кода". Из практики: в эволюционно развивающемся боевом проекте LLM ускоряет локальные изменения, но резко увеличивает риск: размытия границ модулей, скрытого дублирования логики, нарушения направлений зависимостей, роста неявной связанности. Мы столкнулись с этим и родился наш побочный open-source проект.
Проблема в том, что ИИ оптимизирует фрагмент, а не архитектуру целиком. В результате технический долг накапливается быстрее, чем при ручной разработке.
Мы как раз решаем это через автоматический архитектурный контроль. В нашем open-source инструменте https://github.com/ArchiCore-Team/archicore мы формализуем архитектурные правила (слои, зависимости, ограничения) и проверяем их статически. Это позволяет: фиксировать нарушения сразу после генерации кода, не полагаться на "архитектурную память" команды, безопаснее интегрировать AI в CI/CD.
По сути, если LLM ускоряет кодирование, то архитектурные инварианты должны быть машинно проверяемыми - иначе система деградирует экспоненциально.
Было бы интересно обсудить, как вы видите роль автоматизированных архитектурных проверок в эпоху AI-разработки.