ai-engineering

17 статей

15 авг. 2026 г.

LLM могут предлагать metamorphic relations. Но не могут гарантировать их.

Large language models — неплохие партнёры для brainstorming при открытии test oracles, но они hallucinate свойства и упускают domain constraints. Вот как использовать их, не выкатывая фиктивные тесты.

19 июл. 2026 г.

Ваш тред в Claude уже является документацией. Он просто умрёт через двенадцать часов.

Диалоги с LLM содержат намерения, отвергнутые альтернативы и работающий код. Именно это и должна представлять собой документация. Вот как превратить эфемерный чат в долговечные, доступные для поиска документы, не теряя повествования.

literate-programming llm documentation ai-engineering

13 июл. 2026 г.

LLM может провести предварительную инспекцию кода. Но он не может провести собрание.

Инспекции Фагана требуют от четырёх до шести человек и двух часов на проверку 250 строк. LLM может сократить эти затраты, взяв на себя подготовку и соблюдение чек-листа, но не может заменить человеческие роли, которые находят самые дорогие дефекты.

fagan-inspections llm code-review ai-engineering

12 июн. 2026 г.

Пять реализаций и нет большинства: как на самом деле выбрать лучшую

N-version programming звучит просто: запустить несколько реализаций и выбрать лучший ответ. На практике «лучший» определить гораздо сложнее, чем «самый распространённый».

n-version-programming implementation-selection differential-testing ai-engineering

11 июн. 2026 г.

Тот же LLM может написать пять версий вашей функции. Вот как сделать их по-настоящему разными.

N-version programming с LLM не требует нескольких моделей. Можно извлечь разнообразные, корректные реализации из одной модели, варьируя промпты, персоны и ограничения на рассуждения.

n-version-programming llm diverse-implementations ai-engineering

27 мая 2026 г.

Спектр валидации: Почему AI лучше пишет код для бэкенда

Разработка с AI следует градиенту валидации. Бэкенд: миллисекунды. Веб: минуты. Мобильная разработка: часы. Цикл обратной связи определяет, где AI работает.

ai-engineering backend web mobile validation ai-codebase

26 мая 2026 г.

Страх против напора: Две реальности AI-кодинга

AI-кодинг работает для элитных команд, способных восстановиться после любого беспорядка. Все остальные получают страх, упавший CI и заброшенные эксперименты. Разрыв — не в модели.

ai-engineering software-architecture production ai-codebase team-dynamics

24 мая 2026 г.

ИИ-кодинг в продакшене: почему большинство команд сдаётся

Большинство команд пробуют ИИ-кодинг, выпускают код, который проваливает QA, и сдаются. Проблема не в модели — а в отсутствии ограждений, которые делают вывод ИИ надёжным.

ai-engineering software-architecture production autotomy ai-codebase best-practices

23 мая 2026 г.

Fuck-u-code: детерминированный барьер качества, который забыл ваш AI-пайплайн

У вас есть проверка типов, линтинг и архитектурные правила. Но ваш детерминированный стек не видит сложности, дублирования и катастроф с именованием. Вот исправление за $0.

ai-engineering deterministic guardrails code-quality static-analysis ci

22 мая 2026 г.

Почему первая версия никогда не проблема: разработка с AI и долгосрочное сопровождение

Инструменты для разработки с AI отлично создают первую версию. Настоящая инженерная задача начинается на четвёртой версии, когда команде нужно что-то изменить, не ломая всё остальное.

ai-engineering software-architecture refactoring ai-codebase long-term-maintenance

22 мая 2026 г.

Код, сгенерированный AI, и принцип заменяемости

Настоящая мера качества кода, сгенерированного AI, — не в том, работает ли он в первый день. Она в том, сможете ли вы заменить его на тридцатый день, не переписывая всё остальное.

ai-engineering software-architecture replaceability ai-generated-code maintainability

22 мая 2026 г.

Детерминированные guardrails для AI codebases

Проверка человеком непоследовательна. Проверка AI ещё хуже. Единственная масштабируемая защита для codebases, сгенерированных AI, — детерминированное enforcement: правила, которые валят сборку, а не советы, которые игнорируют.

ai-engineering software-architecture guardrails semgrep ci-cd code-review-automation

17 мая 2026 г.

В эпоху AI ревью кода превращается в ревью спецификаций

Когда AI может сгенерировать по спецификации реализацию, тесты и contracts, самая ценная человеческая работа смещается выше по цепочке. Самой пристальной проверки теперь требует сама спецификация.

ai-engineering code-review specifications living-specifications ci

16 мая 2026 г.

AI Safety Stack: types, contracts, property tests и mutation gates

Если вы хотите, чтобы AI-generated code выдерживал production, одного code review недостаточно. Нужен многослойный safety stack: от type constraints до mutation testing и runtime containment.

ai-engineering safety-stack types design-by-contract property-based-testing mutation-testing

16 мая 2026 г.

Meteor development реален. Вашей codebase не обязательно рушиться вместе с ним

Этот мем работает, потому что команды и правда разрабатывают продукты в условиях постоянно меняющихся целей, фиксированных сроков и наполовину определённого объёма работ. Autotomy не исправит фантазийное планирование, но не даст development останавливаться каждый раз, когда снова меняется маршрут.

ai-engineering software-architecture autotomy product-development guardrails

16 мая 2026 г.

Stanford CS146S прав насчет AI coding. Недостающий предмет — архитектура

Этот критический разбор Stanford CS146S показывает, почему курс верно оценивает AI coding, но все еще упускает ключевой урок про AI-архитектуру, границы системы и заменяемость.

ai-engineering software-architecture stanford cs146s guardrails agentic-development

15 мая 2026 г.

Почему сильные инженерные идеи оставались нишевыми, пока AI не сделал их экономически реальными

Design by contract, property-based testing, mutation testing и model checking не были плохими идеями. Их было слишком дорого поддерживать с точки зрения специализированных знаний. AI меняет это уравнение.

ai-engineering software-reliability design-by-contract property-based-testing mutation-testing