Качество кода в эпоху AI: как не утонуть в багах и уязвимостях
habr.comСовременные LLM генерируют код в разы быстрее разработчика, но «быстро» не значит «правильно»: модель может неверно понять задачу, внести логический баг, допустить уязвимость или сломать архитектуру проекта.14 мая в 18.00 приглашаем на бесплатный вебинар от команды Veai, где разберём классификацию таких ошибок и покажем, как ловить их до продакшена — с помощью SDD/TDD, AI-ревью-пайплайнов, тестирования, статического и динамического анализа, а также правил и ограничений, задаваемых на уровне фреймворка.Спикер — Даниил Степанов, разработчик-исследователь, кандидат технических наук Классификация AI-ошибок: баги, галлюцинации, уязвимости Рассмотрим типичные ошибки, которые совершает LLM при генерации кода: неверное понимание задачи, логические баги, уязвимости, проблемы с производительностью и архитектурные нарушения.
Разберём, чем отличаются обычные дефекты от AI-специфичных ошибок: галлюцинаций, невалидных допущений и т.д. Покажем, почему такие проблемы сложно ловить только ручным ревью. Как бороться с этими ошибками Разберём практики, которые повышают качество LLM-сгенерированного кода: Specification-Driven Development, Test-Driven Development, статический и динамический анализ, ревью и ограничения на уровне промптов/настроек.
