Проблемы AI-кодогенерации

Детальный анализ четырех основных проблем, с которыми сталкиваются разработчики при работе с AI-агентами кодогенерации

⚠️

1. Недостаток контекста

AI-агенты часто не понимают полную картину проекта, что приводит к генерации кода, который не соответствует архитектуре или бизнес-логике приложения.

Пример: AI генерирует функцию аутентификации, не зная о существующей системе авторизации в проекте, что приводит к конфликтам и дублированию кода.

🎯

2. Сложность постановки задач

Формулирование четких и понятных требований для AI-агентов требует специальных навыков и часто приводит к неточным результатам.

Статистика: 67% разработчиков тратят больше времени на формулирование промптов, чем на написание кода вручную.

🔍

3. Отсутствие прослеживаемости

Невозможно отследить связь между исходными требованиями и сгенерированным кодом, что усложняет поддержку и развитие проекта.

Проблема: При изменении требований сложно понять, какой код нужно обновить, что приводит к техническому долгу.

🤖

4. Галлюцинации AI

AI-агенты могут генерировать код с несуществующими API, библиотеками или методами, что приводит к ошибкам в продакшене.

Исследование: 43% сгенерированного AI кода содержит ошибки или использует несуществующие методы.

Готовы узнать, как Spexus.ai решает эти проблемы?

Посмотреть решения