State of Code Developer Survey report by SonarSource (Рубрика #AI) Интересный 57-страничный отчет от производителя SonarQube, средства для верификации качества кода. Отчет вышел еще 8 января 2026 года, а основан был на опросе от октября 2025 года. Если обобщить одной фразой основную мысль, то она такая: AI не снял нагрузку с разработки - он просто перенёс бутылочное горлышко из написания в в верификацию кода. Методология исследования выглядела как количественный онлайн-опрос на 1149 респондентов по всему миру. В выборке - взрослые специалисты в tech-ролях, которые пишут код или управляют разработчиками и использовали AI в работе за последний год. Вопросы были не просто "используете ли вы AI", а как именно он меняет инженерную работу: - Где AI реально помогает - Где есть разрыв между принятием (adoption) и эффетивностью (effectiveness) - Доверяют ли разработчики AI-коду - Как меняются безопасность и технический долг - Что происходит с junior/senior инженерами и есть ли разница в их отношении к AI - Что с использованием AI агентов - Что происходит с управлением всем этим зоопарком инструментов Результаты вышли такие - AI уже не эксперимент, а рутина: 72% тех, кто попробовал AI coding tools, используют их каждый день, а в среднем 42% кода в коммитах уже AI-generated или AI-assisted - Ценность AI распределена неровно: лучше всего AI показывает себя в документации, объяснении существующего кода и генерации тестов; заметно хуже - в рефакторинге и изменении существующего кода (напомню этот опрос был до большого сдвига в возможностях моделей осенью 2025 года) - Параллельно команды жонглируют в среднем 4 AI-инструментами, а 35% разработчиков используют часть из них через личные аккаунты, а не через санкционированный на работе доступ. В итоге, скорость личная выросла, но доверие не появилось. 96% не полностью доверяют функциональной корректности AI-кода. 95% тратят время на review/testing/fixing AI output, 38% говорят, что ревьюить AI-код сложнее, чем человеческий, а только 48% всегда проверяют AI-assisted code перед commit. Неудивительно, что самым важным навыком в AI-era респонденты назвали ревью и валидацию AI-кода на качество и безопасность. Если говорить про больные места, то 57% опасаются утечки чувствительных данных, 47% - появления новых subtle security vulnerabilities. По техническому долгу картина тоже двойственная: 88% увидели хотя бы один негативный эффект AI на долг, чаще всего “код выглядит правильным, но ненадёжен” (53%) и лишний/дублирующий код (40%). Но 93% одновременно увидели и пользу: AI помогает с документацией, тестами/debugging и частью refactoring work. Junior-разработчики чаще опираются на AI и чаще говорят, что проверка такого кода требует больше усилий, чем у senior. Также заметна разница между организациями разного масштаба: - Малые и средние компании (SMB) снимают больше пользы с ускорения поставки и быстрее улучшают time-to-market, а корпораты чаще видят улучшения в качестве кода и поддерживаемости - похоже, за счёт более жёсткой governance и контроля AI-рисков. Выводы авторов отчета простые - процессам разработки нужно понимать происхожение кода, усилить ревью кода, добавить quality gates, статический анализ, и выстроить нормальный governance вокруг AI-инструментов. Иначе ускоряется не поставка, а производство непроверенного кода. Ну и конечно со всем этим может помочь SonarQube от авторов исследования:) #Engineering #Software #DevOps #DevEx #Process #Management #Metrics