ИИ может убрать технический долг и создать два новых 😂 С генеративным ИИ код теперь пишется и меняется быстрее, чем команда успевает его нормально понять. Маргарет-Энн Стори, профессор компьютерных наук Университета Виктории, предлагает смотреть не на один долг, а сразу на три. 🔷Технический долг - это знакомые костыли и временные решения. Здесь ИИ помогает: находит проблемы, пишет тесты, переписывает код, улучшает архитектуру. 🔷Но появляется когнитивный долг. Код работает, тесты проходят, а команда уже хуже понимает, как всё устроено. Из-за этого люди боятся лишний раз что-то менять, новички дольше входят в проект, а знания остаются у нескольких человек. 🔷И ещё один - долг замысла. Все видят, ЧТО делает система, но уже не помнят, ПОЧЕМУ она устроена именно так: какие были ограничения, зачем выбрали такую архитектуру, что было критично для бизнеса. 🔍 Вот здесь AI-агенты могут начать очень быстро улучшать вообще не то. Формально код становится чище, а по факту система уходит от реальных требований: по производительности, приватности, доступности или логике продукта. Что с этим делать: 1️⃣После крупных изменений кто-то в команде должен уметь объяснить, как теперь работает система. 2️⃣Фиксировать не только решение, но и почему его приняли. 3️⃣Разбирать важные изменения вместе, особенно если большую часть кода написал ИИ. Автор как раз советует регулярные разборы, фиксацию бизнес-контекста и обмен знаниями в команде. Если команда стала писать код быстрее, но хуже понимает собственную систему - часть долга остается и это сложно назвать успехом.. 💬 Присоединиться к обсуждению в чате Телеграм канал Андрей Анисимов @ideasforai