В мире IT все говорят об искусственном интеллекте, но часто это сводится к спекуляциям и страхам. Я же воспринимаю нейросети как практический инструмент. Но использовать — значит не просто генерировать код и картинки, а встраивать ИИ в рабочие процессы для реальной экономии времени и усилий. Моя команда экономит до 10 часов в неделю — рассказываю, как именно.
ИИ для реальной пользы, а не для красивых демонстраций
Ключевая ценность в работе — создавать системы, которые работают без моего постоянного участия. Если процесс не может функционировать автономно — я сделал его неправильно. Нейросети стали идеальным союзником в этом. Они помогают устранить «узкие горлышки» знаний и сделать информацию доступной для каждого члена команды, повышая её самостоятельность и эффективность.
Я использую ИИ для создания понятных и предсказуемых процессов, а не сложных чёрных ящиков. Эти инструменты помогают наконец-то реализовать принцип «документирование как код» и автоматизировать то, что годами отнимало силы у разработчиков.
Конкретные кейсы и инструменты, которые работают у нас
Я экспериментирую с разными инструментами, выбирая лучший для каждой задачи. Вот мой топ практических применений ИИ прямо сейчас.
- Автоматизация документации с помощью ChatGPT и Claude
Это один из самых больных процессов в любой команде. Раньше уходили часы на написание и поддержание актуальности API-документации, руководств по онбордингу и описаний архитектуры.
Как сейчас: использую связку GitHub Copilot Chat прямо в IDE и Claude 3 для работы с большими объёмами кода. Я просто «подсовываю» ИИ кусок кода с просьбой: «Напиши документацию для этого модуля в формате OpenAPI» или «Сгенерируй краткое руководство для нового разработчика по работе с этим микросервисом».
Результат: ИИ выдаёт структурированный черновик, готовый на 80%. Остаётся лишь проверить точность и внести правки. Это экономит мне лично 3-4 часа в неделю, а команде в целом — ещё больше.
- Декомпозиция задач и прототипирование: Cursor + DeepSeek Coder
Как техлид, я должен разбивать крупные задачи на мелкие и понятные тикеты. Раньше это была чисто ручная работа.
Как сейчас: использую продвинутые IDE с ИИ, вроде Cursor или JetBrains Junie, которые понимают контекст всего проекта. Я пишу в чате: «Нам нужно реализовать аутентификацию через JWT. Предложи план декомпозиции этой задачи на тикеты для бэкендера и фронтендера».
Результат: ИИ выдаёт список шагов: «1. Добавить поле в модель User… 2. Реализовать эндпоинт /login… 3. Написать middleware для проверки токена…». Это не идеально, но это отличный стартовый каркас, который можно быстро доработать. Это ускорило планирование спринтов минимум на 30%.
- Умное код-ревью и генерация тестов: CodeRabbit.ai и Aider
Ревью кода — это необходимость, но оно может быть медленным. ИИ стал нашим «первым ревьюером».
Как сейчас: мы подключили к репозиторию сервисы CodeRabbit.ai и Dependabot. Или Jetbrains AI, если нужно прямо внутри IDE. Они автоматически анализируют каждый пул-реквест, оставляют комментарии о потенциальных багах, возможностях рефакторинга и даже предлагают исправления прямо в коде.
Для тестов: я прошу ChatGPT или Claude: «Напиши unit-тесты на Jest для этой функции на TypeScript, покрывая все кейсы». ИИ генерирует каркас тестов, который разработчик затем доводит до ума. Это не освобождает от ручного тестирования, но закрывает до 70% рутины.
- Анализ логов и интеграция в CI/CD: Bash, Google Gemini 1.5
Мощь современных моделей наподобие Google Gemini 2.5 с его огромным контекстом, идеальна для анализа больших объёмов текста, таких как логи серверов или результаты прогона тестов.
Как сейчас: когда падает сборка или тесты, я копирую логи (иногда на несколько тысяч строк) в Gemini с промптом: «Проанализируй эти логи сборки. Найди причину ошибки и предложи решение».
Результат: ИИ за секунды находит ту самую строку с ошибкой, которую человек мог бы искать полчаса, и часто сразу предлагает исправление. Это экономит нам часы на дебаггинге еженедельно. А если подключить всё к API корпоративного мессенджера, то эта информация добавится и в алерты.
Моя рекомендация: с чего начать прямо сегодня
Не пытайтесь объять необъятное. Начните с малого, интегрируйте один инструмент в один процесс.
- Для личной эффективности. Установите Cursor или активируйте GitHub Copilot. Просто для начала используйте его для комментирования кода или написания простых функций.
- Для документирования. Выделите один устаревший документ в вашем проекте. Загрузите его в Claude 3 и попросите переработать, структурировать и упростить.
- Для код-ревью. Настройте CodeRabbit.ai на своём GitHub-репозитории. Пусть он первый смотрит пул-реквесты и учит команду лучшим практикам.
- Для анализа. В следующий раз, когда упадёт сборка, не копайтесь в логах вручную. Скормите их Gemini или ChatGPT и посмотрите, насколько быстрее найдёте причину.
Первое время будет немного неловко нарушать проверенный годами флоу, но чуть пересилив себя, вы сможете значительно улучшить свою продуктивность.
ИИ — это не замена людям. Это инструмент, который усиливает команду. Он берет на себя монотонные задачи, освобождая время разработчиков для архитектурных решений, проработки сложной логики и, в конечном счёте, — для творчества. Вместо того чтобы писать сотни строк шаблонного кода, моя команда решает задачи, которые действительно приносят пользу бизнесу. И в этом — настоящая сила технологий безо всякого хайпа.
Контакты
Меня зовут Генри Бабенко. Я техлид и IT-эксперт с многолетним опытом. Специализируюсь на создании долгосрочных, поддерживаемых IT-решений, автоматизации бизнес-процессов и построении эффективных команд разработки. Моя философия строится на прозрачности, практичности и ориентации на реальные результаты, а не на «хайп». Я помогаю компаниям оптимизировать затраты, а разработчикам — расти профессионально, избегая карьерных тупиков.
Телеграм-канал: https://t.me/henryhdev
