Инженер-программист Дэн Лу (Dan Luu) опубликовал анализ работы ИИ-агентов для написания кода, в котором показал, что типичные ошибки таких систем соответствуют уровню нарушений, за которые разработчиков-людей увольняют с работы.
Дэн Лу, инженер с опытом работы в Microsoft, Google и стартапах, провёл сравнительный анализ качества кода, генерируемого ИИ-ассистентами, и ошибок, которые допускают начинающие программисты. В своём блоге он отметил, что распространённые дефекты в коде, созданном моделями вроде GitHub Copilot или Cursor, часто квалифицируются как грубые нарушения в профессиональной среде — например, игнорирование базовых принципов безопасности или неспособность следовать очевидным требованиям спецификации.
По словам Лу, ИИ-агенты регулярно допускают ошибки, которые в реальных командах считаются недопустимыми: от игнорирования edge-кейсов до внедрения уязвимостей, которые легко обнаруживаются статическим анализом. «Если бы junior-разработчик написал такой код, его бы отправили на доработку или уволили», — пишет инженер. При этом, в отличие от людей, модели не способны учиться на своих ошибках в долгосрочной перспективе — каждая новая задача решается «с нуля», без накопления контекста.
Лу подчёркивает, что проблема не в отдельных багах, а в системном подходе ИИ-систем к генерации кода. Модели оптимизированы для скорости и объёма выдачи, а не для надёжности или соответствия стандартам. Это делает их полезными для прототипирования, но непригодными для промышленной разработки без тщательной проверки человеком. В качестве примера инженер приводит случаи, когда ИИ-агенты игнорировали явные требования технического задания, заменяя их собственными предположениями.
Анализ Лу вызвал дискуссию среди разработчиков. Часть комментаторов согласилась с его выводами, отметив, что ИИ-кодеры пока не способны заменить даже джуниоров, не говоря о senior-инженерах. Другие возразили, что сравнивать модели с людьми некорректно, так как у них разные задачи: ИИ — это инструмент для ускорения работы, а не самостоятельный разработчик.
Источники: блог Дэна Лу (Dan Luu), 3 июля 2026 года.