ИИ для разработчиков: код-ревью и тесты

ИИ не заменит разработчика, но отлично заменяет «второго ревьюера в пятницу вечером». Рассказываем, как наша команда использует модели для ревью и тестов — и где проходит граница доверия.

Модель хорошо ловит то, на что у человека к концу дня уже не хватает внимания:

• пропущенные проверки на null и пустые массивы;
• необработанные ошибки и промисы без await;
• дублирование логики и слишком длинные функции;
• неочевидные имена переменных и устаревшие комментарии.

А вот архитектурные решения, бизнес-логику и безопасность оставьте людям — модель не знает контекста вашего продукта.

Ты — senior TypeScript-разработчик. Проведи ревью diff ниже.
Сгруппируй замечания: баги, производительность, читаемость.
Для каждого — строка, проблема и исправленный фрагмент.
Не комментируй стиль, который исправит линтер.

Последняя строка важна: без неё половина ответа уйдёт на отступы и кавычки.

Самый быстрый выигрыш — тесты для чистых функций. Возьмём простую утилиту:

export function formatCredits(value: number): string {
  if (!Number.isFinite(value) || value < 0) return "0";
  if (value >= 1000) return `${(value / 1000).toFixed(1)}K`;
  return String(Math.round(value));
}

Попросите модель покрыть граничные случаи — и получите примерно такой набор:

import { describe, expect, it } from "vitest";
import { formatCredits } from "./format-credits";

describe("formatCredits", () => {
  it("returns 0 for negative and non-finite values", () => {
    expect(formatCredits(-5)).toBe("0");
    expect(formatCredits(Number.NaN)).toBe("0");
  });

  it("formats thousands with one decimal", () => {
    expect(formatCredits(3420)).toBe("3.4K");
  });

  it("rounds small values", () => {
    expect(formatCredits(12.6)).toBe("13");
  });
});

Тесты всё равно нужно читать: модель иногда подгоняет ожидания под текущее поведение функции, даже если оно ошибочное.

Для ревью больших изменений подходит Model B — она рассуждает пошагово и реже пропускает связанные ошибки. Для тестов и рефакторинга небольших функций хватит Model A: быстрее и вдвое дешевле.

• Подключите API Haar AI к CI: модель оставит комментарии в пул-реквесте ещё до того, как его откроет коллега.
• Отправляйте на ревью только изменённые файлы и ограничьте размер diff — ответы точнее, а расходы предсказуемы.
• Раз в спринт смотрите, какие замечания модели команда принимает, а какие игнорирует, и уточняйте промт.

1. Не отправляйте в модель ключи, пароли и персональные данные — даже в тестовых фикстурах.
2. Проверяйте лицензии, если модель предлагает скопированный фрагмент.
3. Относитесь к любому сгенерированному коду как к чужому пул-реквесту: сначала ревью, потом мерж.

Хорошее правило: ИИ пишет первый вариант, человек принимает решение.