- 24.09.2025
В этой статье я рассказываю, как AI вошёл в мой рабочий процесс и помог упростить веб-разработку.
Я не буду касаться сервисов для верстки и дизайна вроде Framer AI, Builder или Uizard — они классные (наверное), но выходят за рамки моей специализации.
Далее вы узнаете про:
AI для ускорения разработки
Индивидуальный разработчик — это не просто человек, который пишет код. Это сразу и архитектор, и программист, и тестировщик, и тот, кто потом всё документирует. Архитектор — потому что никто за тебя не придумает, как будет устроен проект изнутри: какие модули, какая структура, как компоненты взаимодействуют между собой. В корпоративных командах эти роли распределяются, в случае же фриланса всё это ложится на одни плечи, вместе с написанием кода, поиском багов и оформлением документации.
Эта многозадачность создает то самое "бутылочное горлышко" (bottleneck), которое ограничивает скорость разработки и дальнейшее масштабирование проекта. И вот тут ИИ действительно выручает. Я не воспринимаю его как замену себе — наоборот, это помощник, который снимает лишнюю нагрузку, ускоряет процессы и позволяет мне сосредоточиться на самом важном. Благодаря этому я быстрее двигаюсь по всем этапам разработки — от продумывания архитектуры до написания финальной документации — и при этом не выгораю.
👉 Я ранее отдельно писала про выгорание и ресурсы. Если интересно, как я сохраняю рабочий ритм без выгорания — загляни сюда💥
Какие задачи можно доверить AI и как это мне помогает работать быстрее:
- Генерация кода и автоматизация рутины. ИИ радикально меняет процесс написания кода, особенно в части автоматизации рутинных и повторяющихся задач. Он помогает мне с так называемым "нулевым" кодом (boilerplate) — шаблонными структурами, которые необходимо создавать в начале каждого проекта. AI-агенты генерируют код на лету, быстро подставляя целые циклы, условия или функции экономя время. Например, можно сгенерировать весь REST API на Node.js или scaffolding для React-компонента, а также добавить базовые операции CRUD (create, read, update, delete) для баз данных.
- Отладка и поиск ошибок. AI-агенты выходят далеко за рамки простого исправления синтаксических ошибок. Они способны выявлять и предлагать решения для сложных логических проблем. Например, Cursor AI может предоставить пошаговое объяснение первопричин ошибки, анализируя не только синтаксис, но и контекст всего файла или даже проекта. Это сильно ускоряет процесс отладки.
- Рефакторинг и оптимизация. ИИ может анализировать существующий код и предлагать более эффективные и чистые решения. Например, можно оптимизировать сложные запросы к БД или сделать алгоритмы сортировки эффективнее. Zencoder, анализируя всю кодовую базу, помогает выявлять "говнокод" и устаревшие практики, автоматизируя процесс рефакторинга и повышая качество финального продукта. Это особенно ценно, так как у меня нет команды для проведения внутренних код-ревью.
- Автоматизация тестирования. Написание юнит-тестов — задача трудоёмкая, а на фоне срочных дедлайнов может показаться второстепенной. Именно здесь на помощь приходят инструменты вроде Qodo. AI-агент автоматически анализирует код, выявляет edge cases и предлагает осмысленные тесты.
- Написание документации. С помощью ИИ можно генерировать docstrings, API-спецификации и файлы README.
Сравнение AI-инструментов — что выбрать под свой стек
Вместо того чтобы стремиться к единому стандарту, рынок AI-инструментов для разработчиков становится всё более разнообразным. Универсальные помощники, такие как GitHub Copilot, Tabnine и Cursor, отлично комбинируются с узконаправленными решениями вроде Qodo (CodiumAI). В итоге каждый может выстроить собственный набор инструментов под задачи проекта.
GitHub Copilot
GitHub Copilot, один из пионеров в области AI-ассистентов, работает на основе моделей GPT-4/GPT-5 и легко интегрируется с ведущими IDE, включая VS Code и JetBrains. Его основной функционал включает интеллектуальное автодополнение, генерацию кода по комментариям и чат для отладки и ответов на вопросы.
В последних версиях появился agent mode, который может выполнять многошаговые задачи, например, миграцию всего проекта на новый фреймворк.
Основные преимущества
- работает с большинством популярных языков программирования, а не только с теми, на которых он был обучен;
- не только генерирует код, но и помогает с написанием юнит-тестов и созданием документации;
- может адаптироваться под стиль моего кода, что делает его предложения более точными и релевантными для конкретного проекта.
Tabnine
В отличие от GitHub Copilot, Tabnine делает главный акцент на конфиденциальности и безопасности. Инструмент использует собственную проприетарную модель, обученную исключительно на коде с разрешительными лицензиями. Ключевым преимуществом Tabnine является политика Zero Data Retention (ZDR) — ваш код никогда не сохраняется на серверах и не используется для дальнейшего обучения моделей.
Tabnine предлагает беспрецедентную гибкость в развертывании: помимо облачной версии, доступна работа в виртуальном частном облаке (VPC), а также полностью локальное развертывание (air-gapped), что идеально подходит для работы с проектами с высокими требованиями к безопасности.
Основные преимущества
- может работать локально на компьютере, не отправляя код в облако;
- модель способна обучаться на вашем коде, предлагая более релевантные и точные подсказки;
- использует оптимизированные модели, не требующие значительных ресурсов, обеспечивая высокую скорость работы даже на менее производительных машинах.
Сравнение GitHub Copilot и Tabnine
| GitHub Copilot | Tabnine | |
|---|---|---|
| Политика хранения данных | Все данные сохраняются. Срок хранения зависит от тарифа | Zero Data Retention |
| Использование кода для обучения ИИ | Пользовательский код может быть использован для улучшения сервисов | Для обучения моделей не использует код клиента |
| Тренировочные данные | Обучен на публичных репозиториях GitHub | Обучен исключительно на коде с разрешительными лицензиями |
| Возможность локального развертывания | Только для тарифа Enterprise | VPC, on-premises, air-gapped |
Cursor
Cursor — отдельная IDE на основе VS Code, где AI глубоко интегрирован в сам рабочий процесс. Инструмент поддерживает широкий спектр моделей, включая OpenAI, Claude, Gemini, Grok и DeepSeek.
Его функционал включает глубокий анализ всей кодовой базы и три режима чата: Agent (для выполнения комплексных задач), Ask (для вопросов) и Manual (для точечных правок).
Основные преимущества
- вы можете задавать вопросы напрямую о коде, выполнять рефакторинг, отлаживать ошибки и генерировать тесты, просто общаясь с AI в чате;
- диалог с ИИ-ассистентом может генерировать новый код, редактировать существующий, находить и исправлять ошибки, объяснять сложные участки кода;
- так как Cursor построен на VS Code, он поддерживает все его расширения и темы, позволяя легко переключаться, не меняя привычный рабочий процесс.
Qodo
Это узкоспециализированный инструмент для генерации тестов. Он анализирует код и предлагает "осмысленные" тесты, находит edge cases и подозрительные поведения. Он отличается от универсальных ассистентов тем, что использует многоступенчатый, итеративный подход с профессиональными промптами.
Самое важное преимущество на мой взгляд — может автоматически создавать юнит-тесты для вашего кода анализируя весь проект и его зависимости.
Zencoder
Легко встраивается в инструменты и сервисы, которыми мы все уже пользуемся: IDE, Jira, GitHub, GitLab и другие. Может работать с CI/CD для автоматизации тестов и ревью. Охватывает весь цикл разработки:
- может генерировать новый код на основе запроса;
- может автоматически создавать тесты для проверки кода;
- может проверять код на ошибки и уязвимости;
- может автоматизировать рутинные задачи.
Основные преимущества
- глубокое понимание кода. Zencoder использует технологию "Repo Grokking", которая позволяет не просто анализировать отдельные файлы, а понимать всю структуру проекта, его зависимости и архитектуру;
- многозадачные агенты. Платформа позволяет создавать специализированных AI-агентов (например, для тестирования или CI), которые будут выполнять многошаговые задачи и автоматизировать сложные рабочие процессы.
Сравнение основных возможностей AI-ассистентов
| Основной функционал | Бесплатный план/триал | Поддерживаемые IDE | |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | Автодополнение, чат, рефакторинг, агент | Да | VS Code, JetBrains, Neovim и др. |
| Tabnine | Автодополнение, чат, генерация тестов и документации | Да | VS Code, JetBrains, Sublime, Eclipse и др. |
| Cursor | Автодополнение, чат, агент, рефакторинг, отладка | Да | Отдельная IDE (на основе VS Code) |
| Qodo | Генерация тестов, анализ кода, QA | Да | VS Code, JetBrains |
| Zencode | Автодополнение, чат, рефакторинг, агент, генерация тестов, документация | Да | VS Code, JetBrains |
Мои рекомендации по выбору
- Для pet или open source проектов GitHub Copilot — находка. Благодаря глубокой интеграции с GitHub он идеально подходит для быстрых экспериментов и ускоренной разработки.
- Для коммерческих и закрытых проектов я выбираю Tabnine. Он делает ставку на конфиденциальность, ZDR и локальное развертывание, что снижает юридические и бизнес-риски.
- Если вы любите экспериментировать с кодом и цените гибкость, стоит обратить внимание на Cursor. Возможность выбора моделей и прозрачная система оплаты помогают подстроить рабочий процесс под себя и выжать максимум из ресурсов.
Управление рисками — как использовать AI безопасно и эффективно
Проблемы безопасности и качества кода
Код, сгенерированный AI, не всегда безупречен: в нём могут встречаться ошибки, неэффективные решения вроде устаревших библиотек и уязвимости. Ассистенты не в состоянии до конца уловить сложную бизнес-логику, поэтому возможны неточности.
Стратегии снижения рисков:
- Ручная проверка. AI стоит рассматривать как автопилот, нуждающийся в постоянном контроле. Любой сгенерированный код необходимо тщательно перепроверять, так же как и фрагменты, полученные из внешних библиотек.
- Статический анализ (SAST). Необходимо подключать инструменты статического анализа, которые выявляют потенциальные уязвимости: от утечек данных до небезопасных зависимостей. Важно учитывать, что AI может выдумывать пакеты, что делает систему уязвимой для Slopsquatting атак.
- Тестирование и отладка. Используйте AI не как замену, а как помощника для генерации тестов и для облегчения отладки. Такой подход не только снижает вероятность ошибок, но и даёт возможность глубже разобраться в коде.
Вопросы интеллектуальной собственности
Закон об авторском праве не успевает адаптироваться к стремительному развитию AI. Тема "человеческого авторства" остаётся нерешённой и вызывает много дискуссий. Судебные иски против OpenAI и Microsoft, поданные программистами, показывают, что использование открытых репозиториев для обучения моделей ИИ до сих пор является юридически серой зоной.
Стратегии снижения рисков:
- Прозрачные контракты. Необходимо указывать в договорах с клиентами, что для выполнения работы используются AI-инструменты. Это снижает долю ответственности с разработчика и формирует у клиента ясные ожидания.
- Выбор инструментов. Приоритет должен отдаваться решениям с прозрачной политикой (например, Tabnine), модели которых обучаются только на лицензированных данных — так минимизируются юридические и коммерческие риски.
- Ручной аудит. Тщательно проверяйте любой сгенерированный код на предмет совпадений или фрагментов, которые могут нарушать авторские права, прежде чем включать его в проект.
Атрофия навыков
Если всё время перекладывать простые задачи на AI, мозг расслабляется. Мы привыкаем, что за нас думает помощник, и со временем это может подорвать навыки анализа, критическое мышление и способность решать нестандартные задачи. А для фрилансера это особенно критично: именно за это нам и платят.
Стратегии снижения рисков:
- AI-детокс. Регулярно практикуйте написание кода без подключения AI-инструментов. Такой подход позволяет не терять форму и держать базовые навыки на рабочем уровне — чтобы в нужный момент не растеряться без виртуального помощника.
- Осознанное использование. Применяйте AI там, где он действительно экономит силы — для генерации типового кода, автоматизации документации и прочей рутины. А вот ключевые архитектурные решения и сложные алгоритмы по-прежнему разрабатывайте самостоятельно.
- AI как инструмент обучения. Вместо слепого копирования — вникайте в то, что предлагает AI. Разбирайте, почему он пишет так, а не иначе. Такой подход не только помогает глубже понять логику решений, но и становится отличным способом освоить новые языки программирования и фреймворки. В этом случае AI работает на прокачку, а не на деградацию.
Умный инструмент в умных руках
Инструменты искусственного интеллекта открывают для веб-разработчика, фрилансера новые горизонты продуктивности. Они берут на себя рутинные задачи, ускоряют написание кода, помогают с отладкой и тестированием, что позволяет одному человеку уверенно справляться со всем циклом разработки — от архитектуры до финальной документации.
Однако внедрение AI требует осознанного и ответственного подхода. Выбор подходящего инструмента зависит от конкретного проекта и готовности разработчика учитывать потенциальные риски. Важно не упускать из виду вопросы безопасности, интеллектуальной собственности и постепенного снижения собственных навыков — всё это требует регулярного мониторинга и вмешательства.
Сегодня AI не заменяет разработчика — он становится его стратегическим союзником, который позволяет освободить ресурсы для по-настоящему сложных и творческих задач. В перспективе роль AI будет усиливаться за счёт появления агентов, способных решать автономные задачи высокой сложности. Это ещё больше подчеркнёт значимость человека как архитектора, стратега и надёжного аудитора.
Для фрилансера искусственный интеллект — не просто удобный инструмент — это ключевой ресурс, который требует грамотного и осознанного использования.
