Программирование с помощью ИИ-помощника стало стандартным способом работы профессиональных разработчиков в 2026 году. Но «установить Copilot» и на самом деле практиковать парное программирование с ИИ — это две совершенно разные вещи. Один из них — плагин. Другое дело — дисциплина.
После нескольких месяцев совершенствования рабочих процессов с помощью Cursor, GitHub Copilot и Continue.dev для разных типов проектов я собрал методы, которые действительно улучшают качество результатов, а также привычки, которые приводят разработчиков прямо к стене незаметных ошибок и проблем с безопасностью. В этом руководстве основное внимание уделяется методологии, а не сравнению инструментов. Независимо от того, используете ли вы коммерческого помощника или автономную модель, принципы применимы.
Что на самом деле означает парное программирование ИИ
Традиционное парное программирование объединяет двух человек: водителя, который пишет код, и навигатора, который думает наперед, выявляет ошибки и подвергает сомнению предположения. Навигатор не пассивен — он видит общую картину, в то время как водитель сосредотачивается на ближайшей задаче.
Парное программирование ИИ имеет ту же структуру. Вы всегда навигатор. ИИ является водителем. В тот момент, когда вы перестанете ориентироваться — перестанете задавать вопросы, перестанете направлять, перестанете проверять — вы передадите штурвал уверенному в себе, но слепому к контексту второму пилоту.
Эта структура имеет значение, потому что она меняет то, как вы взаимодействуете с инструментами ИИ. Вы не просите ИИ решить вашу проблему. Вы просите его реализовать решение, которое вы уже обдумали на соответствующем уровне. Такое изменение позы дает значительно лучшие результаты.
1. Пишите подсказки так, как будто вы пишете спецификацию
Расплывчатые подсказки создают неясный код. Качество кода, сгенерированного ИИ, почти всегда пропорционально качеству предшествующей ему подсказки.
Слабая подсказка:
Add user authentication to this app.
Сильная подсказка:
Add JWT-based authentication to this Express API. Use the existing `users` table
(schema in db/schema.sql). Tokens should expire in 24h. Return 401 with a
JSON error body for unauthorized requests. Don't touch the existing /health
endpoint — it must remain unauthenticated.
Разница: ограничения, существующий контекст, явные границы области действия и ожидаемое поведение на границах. Рассматривайте каждую подсказку как мини-критерий принятия. Если вы не передаете это описание младшему разработчику и не ожидаете правильного результата, не передавайте его и ИИ.
Подсказки, которые хорошо работают:
- Роль + контекст + задача: «Вы работаете в монорепозитории TypeScript, используя NestJS.
AuthModuleнаходится вsrc/auth/. Добавьте ограничение скорости для конечной точки входа в систему, используя существующее соединение Redis». - Негативные ограничения: «Не изменяйте схему базы данных. Не добавляйте новые зависимости».
- Формат вывода: «Вернуть только измененный файл. Никаких объяснений не требуется».
- Цепочка размышлений для сложной логики: «Подумайте шаг за шагом, прежде чем писать какой-либо код».
Потратив 60 дополнительных секунд на приглашение, вы сэкономите 20 минут на отладке сгенерированного кода, который почти, но не совсем соответствует вашим намерениям.
2. Доверяйте ИИ для шаблонов, проверяйте ИИ для логики
Помощники ИИ превосходно справляются с задачами с устоявшимися шаблонами: конечные точки CRUD, преобразование данных, создание тестовых шаблонов, построение регулярных выражений, генерация файлов конфигурации и преобразование кода между языками. В этом случае свободно принимайте предложения — они почти всегда верны, а стоимость проверки невелика.
Порог проверки должен резко возрасти по мере увеличения сложности:
| Тип задачи | Уровень доверия | Подход к проверке |
|---|---|---|
| Шаблон / строительные леса | Высокий | Снимать + бежать |
| Стандартные алгоритмы | Середина | Читайте внимательно + тестируйте |
| Бизнес-логика | Low | Построчный обзор |
| Чувствительный к безопасности код | Очень низкий | Руководство + внешний аудит |
| Шаблоны параллелизма/асинхронности | Low | Тест под нагрузкой |
Что касается аутентификации, авторизации, проверки данных или криптографии, рассматривайте результаты ИИ как черновик предложения, а не как реализацию. ИИ может создавать код, который выглядит правильно и проходит базовые тесты, но при этом содержит незначительные недостатки — ошибки на единицу при истечении срока действия токена, недостаточную очистку входных данных или небезопасные шаблоны десериализации. В статье риски безопасности кодирования vibe рассматриваются конкретные шаблоны угроз, которые стоит изучить перед отправкой кода безопасности, написанного ИИ.
3. Рабочий процесс ИИ, основанный на тестировании: сначала напишите тесты
Один из наиболее малоиспользуемых методов парного программирования ИИ — написание тестов до предложения о реализации. Этот подход окупается несколькими способами:
- Вынуждает вас точно указать поведение — вы не можете написать тест, не зная, что должна делать функция.
- Дает ИИ четкую цель — «Пройти эти тесты» — недвусмысленная инструкция.
- Обеспечивает немедленную проверку — вы знаете, что реализация правильна, когда тесты пройдены.
- Предотвращает расползание объема — ИИ реализует именно то, что требуется для тестов, не более того.
Рабочий процесс выглядит следующим образом:
1. Write failing tests for the behavior you need
2. Prompt: "Implement [function/class] to make these tests pass.
Tests are in [file]. Don't modify the test file."
3. Run tests
4. If failing, share the error output and iterate
Это не просто хорошая практика ИИ — это хорошая разработка программного обеспечения. ИИ, становящийся вашим партнером по парному программированию, делает дисциплину разработки с упором на тестирование более поддерживаемой, а не сложной, поскольку этап реализации обходится дешевле. Руководство по инструментам проверки кода AI естественным образом сочетается с этим рабочим процессом — как только ваш ИИ генерирует код, который проходит ваши тесты, инструмент проверки может обнаружить то, что тесты не охватывают.
4. Управление контекстом: держите ИИ в курсе
Помощники ИИ хороши настолько, насколько хорош контекст, к которому у них есть доступ. В таких инструментах, как Cursor, это означает тщательное рассмотрение того, какие файлы находятся в контексте. В Copilot это означает открытие соответствующих файлов. В Continue.dev это означает намеренное использование ссылок @file и @codebase.
Практические контекстные привычки:
- Открыть соответствующие файлы — если вы изменяете службу, откройте ее тесты, определения ее интерфейса и всех последующих потребителей.
- Вставлять сообщения об ошибках полностью — не суммировать; точная трассировка стека содержит информацию, необходимую ИИ
- Эталонные архитектурные решения — «Мы используем шаблон репозитория для доступа к данным, а не прямые вызовы БД в контроллерах»
- Использовать файлы правил проекта — файлы
.cursorrulesCursor, файлы инструкций Copilot и системные подсказки Continue.dev позволяют определить постоянный контекст (соглашения о кодировании, выбор стека, шаблоны запретов), который применяется к каждому взаимодействию.
Типичный пример неудачи: открытие пустого чата, вставка функции, вопрос «почему это не работает?» без указания вызывающего кода, ошибки или формы данных. ИИ догадывается. Предположение неверно. Вы трижды выполняете итерацию не по той оси. Полный контекст заранее почти всегда решает проблемы быстрее.
5. Парное программирование ИИ в командах: стандарты, а не хаос
Когда парное программирование ИИ переходит от отдельных разработчиков к командам инженеров, возникают новые проблемы координации. Без общих стандартов код, генерируемый ИИ, приводит к стилистической несогласованности, разрастанию зависимостей и дрейфу архитектуры.
Работающие командные практики:
Общие библиотеки подсказок — храните хранилище подсказок, отражающих шаблоны вашей команды. «Создать новую конечную точку API» не должно означать пятнадцать разных действий пятнадцати инженеров.
Нормы проверки ИИ в коде — четко определяют: должны ли рецензенты помечать разделы, созданные ИИ, для дополнительной проверки? Некоторые команды требуют комментариев («//сгенерировано AI: проверено») к нетривиальным блокам AI. Речь идет не о недоверии, а о направлении внимания рецензента.
Управление зависимостями. Инструменты искусственного интеллекта легко предлагают добавить пакеты. Установите процесс: новые зависимости требуют явного одобрения, независимо от того, предложил ли их человек или ИИ. Это предотвращает молчаливое накопление необслуживаемых библиотек.
Ограждения архитектуры в файлах правил — кодируйте свои архитектурные решения в файлах конфигурации инструментов. Если ваша команда решила, что связь между службами осуществляется через внутренний SDK, а не через прямые HTTP-вызовы, поместите это в .cursorrules. ИИ будет следовать ограничению, если вы ему об этом сообщите.
Для команд, выбирающих инструменты, сравнение лучших помощников по ИИ-кодированию охватывает корпоративные функции, такие как соблюдение командной политики, журналы аудита и варианты самостоятельного развертывания, что актуально, когда проблемы соответствия требованиям или IP ограничивают то, что может быть отправлено в облачные модели.
6. Распространенные ошибки, которых следует избегать
Чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта при принятии проектных решений ИИ — сильный разработчик и слабый архитектор. Он будет генерировать код для любого дизайна, который вы описываете, включая плохой дизайн. Не спрашивайте ИИ: «Как мне это структурировать?» прежде чем ты обдумаешь это сам. Используйте его для проверки и реализации решений, а не для их выработки.
Принятие результатов первого прохода без их понимания «Это работает» и «Я это понимаю» — разные вещи. Код, который вы не понимаете, — это код, который вы не можете поддерживать, отлаживать или расширять. Если ИИ создает что-то, что вы бы не написали сами, потратьте время на то, чтобы понять, почему он сделал именно такой выбор перед слиянием.
Быстрое внедрение в сгенерированный искусственным интеллектом код, обрабатывающий ввод пользователя Когда ИИ пишет код, обрабатывающий данные, предоставленные пользователем, следите за закономерностями, в которых эти данные могут влиять на пути выполнения кода. В руководстве по самостоятельному помощнику по кодированию AI обсуждаются вопросы безопасности для моделей, имеющих доступ к вашей кодовой базе.
Игнорирование ухудшения контекстного окна Долгие разговоры с ИИ-помощниками деградируют. После многих обменов информацией модель может противоречить ранее принятым решениям или забыть об ограничениях, которые вы указали заранее. Практический сигнал: если ИИ начнет предлагать что-то, чего вы прямо сказали не делать три ответа назад, контекст сместится. Когда сеанс затягивается и результаты начинают вызывать неприятные ощущения, не продолжайте настаивать — начните новый разговор с чистого, четко написанного контекстного блока, в котором с нуля обобщаются ключевые решения и ограничения.
Использование ИИ для задач, требующих развития навыков Если вы младший разработчик, изучающий новый язык или инфраструктуру, использование ИИ для создания всего остального не позволяет вам развить фундаментальное понимание. Сначала боритесь с проблемами; используйте ИИ, чтобы просмотреть свою попытку, объяснить, почему ваш подход является или не идиоматическим, и предложить улучшения. Эта обратная связь развивает навыки. Генерация первого и чтение второго — нет — вы читаете чужое решение, не разобравшись с проблемой.
Рекомендуемая литература
Углубление вашей методологии вместе с инструментами искусственного интеллекта приносит дивиденды. Эти книги остаются важными, несмотря на (или благодаря) сдвигам в области ИИ:
- Программист-прагматик, издание к 20-летнему юбилею Дэвида Томаса и Эндрю Ханта — основополагающие практики, которые дают суждения, которые ИИ не может воспроизвести
- Разработка программного обеспечения в Google — коллективные инженерные практики, которые помогают управлять кодом, созданным ИИ, на уровне организации.
- Чистый код Роберта К. Мартина — понимание того, как выглядит хороший код, является необходимым условием для оценки того, что производит ИИ.
Последняя мысль: оставайтесь на месте штурмана
Лучшие практики парного программирования ИИ в конечном итоге сводятся к одному: сохранению своей роли навигатора. ИИ быстрый, широкий и неутомимый. Вы привносите суждение, знание предметной области, контекст ваших пользователей и ответственность за то, что поставляется. Ни одно не может быть заменено другим.
Разработчики, которые получают максимальную пользу от написания кода с помощью ИИ-помощника, — это те, кто приходит на каждую сессию с четким определением проблемы, критически думает о результатах и относится к ИИ как к способному сотруднику, которому все еще нужно руководство, а не как к оракулу, дающему готовые ответы.
Такая установка – скептическое партнерство, а не пассивное делегирование – является той практикой, которую стоит развивать.