Практический чек‑лист: как оценить безопасность, производительность и надежность проектов, где часть кода сгенерирована ИИ.
ИИ‑сгенерированный код — это не только «большие» файлы, созданные по запросу. К нему относятся и небольшие фрагменты, вставленные в существующую функцию, и шаблоны инфраструктуры (Dockerfile, Terraform), и автосгенерированные тесты, и конфиги CI/CD. Практичнее считать «AI‑кодом» всё, что появилось в репозитории благодаря подсказке модели, даже если затем было слегка отредактировано человеком.
Главное отличие — скорость и объём изменений. ИИ позволяет коммитить быстрее, а значит уязвимости, просадки производительности и ошибки надёжности могут попадать в кодовую базу чаще и незаметнее.
Вторая особенность — повторяемость. Модель склонна воспроизводить одни и те же паттерны: небезопасные регулярки, слабую обработку ошибок, «удобные», но опасные настройки (широкие права, отключённые проверки), копипасту устаревших примеров. Одна ошибка может размножиться по проекту за один вечер.
Эта статья держится на трёх измеримых целях:
Дальше удобно двигаться двумя «маршрутами»: по этапам жизненного цикла (промпт → генерация → review → тесты → сборка → релиз → прод) и по сигналам качества — метрикам и проверкам, которые быстро показывают, где AI‑код усиливает риск, а где реально ускоряет команду без потерь.
ИИ ускоряет разработку, но не отменяет базовый вопрос: что именно мы защищаем и от кого. Модель угроз для AI‑кода полезно делать «тонкой», но регулярной — на старте фичи и при каждом существенном изменении архитектуры.
Начните не с технологий, а с активов и ущерба. Обычно в «красную зону» попадают:
Для каждой зоны зафиксируйте, что считается инцидентом (утечка, подмена, несанкционированное действие) и какой риск допустим.
У AI‑сгенерированного кода чаще встречаются предсказуемые ошибки «по шаблону», поэтому полезно сразу перечислить вероятных атакующих: внешний злоумышленник, недобросовестный пользователь, компрометированный подрядчик/интеграция, а также «случайный атакующий» (разработчик, который залил секрет в репозиторий).
Типовые векторы, которые стоит проверять в первую очередь: инъекции (SQL/NoSQL/шаблоны), утечки секретов в логах и конфигурации, SSRF и небезопасные вызовы внешних URL, а также подмена зависимостей (typosquatting, вредоносные версии).
Нарисуйте простой поток данных и отметьте, где вход «не доверенный»: пользовательский ввод, внешние API, очередь/шина, база данных (данные в ней тоже могут быть «враждебными»), файловая система и объектные хранилища.
На каждой границе заранее определите обязательные меры: валидация/нормализация входа, авторизация на действие, ограничение исходящих запросов, принцип минимальных прав для сервисных аккаунтов.
Чтобы AI‑код не «изобретал» политику безопасности по ходу дела, зафиксируйте требования до реализации: где и как хранятся данные (шифрование, сроки), какой аудит нужен (кто, что, когда), модель ролей и прав (RBAC/ABAC), правила работы с секретами. Это превращает модель угроз в практический список проверок для review и тестов.
ИИ ускоряет написание кода, но добавляет новый слой процесса: теперь важно управлять не только результатом, но и тем, как он появился. Гигиена начинается в промпте и заканчивается понятным коммитом, который можно безопасно сопровождать.
Если вы используете платформы vibe‑кодинга (например, TakProsto.AI), это особенно важно: в чат‑интерфейсе легко быстро собрать веб/серверное/мобильное приложение и так же быстро нагенерировать изменения. Тем ценнее заранее договориться о правилах (политики, чек‑листы, автоматические проверки) и уметь экспортировать исходники, чтобы применять стандартный инженерный контур контроля качества.
Перед тем как отправлять запрос, задайте рамки так, чтобы модель не «додумывала» опасные детали.
eval, небезопасной десериализации, динамического SQL»).Сделайте происхождение изменений прозрачным — иначе будет сложно расследовать дефекты и регрессии.
ai-assisted / ai-generated.Зафиксируйте правила в CONTRIBUTING.md и в чек‑листе ревью:
eval, небезопасные shell‑вызовы, «склейка» SQL строками).Логируйте не «всё подряд», а идентификаторы и факты: request id/correlation id, ключевые ветки исполнения, коды ошибок, длительности. Для AI‑изменений полезно добавлять в метаданные релиза ссылку на PR и флаг ai-assisted, чтобы быстрее связывать инциденты с источником изменений.
ИИ‑сгенерированный код часто выглядит «правильно», но в нём регулярно встречаются одни и те же уязвимости: секреты в репозитории, доверие входным данным и «временные» обходы авторизации. Хорошая новость: большинство рисков можно отловить быстрыми проверками ещё до ревью.
Быстрый чек: поиск по репозиторию API_KEY, SECRET, token=, BEGIN PRIVATE KEY, а также «примеров» в конфиге.
Правило: ключи не живут в коде и в тестовых фикстурах. Используйте переменные окружения и секрет‑хранилища (например, секреты CI или vault). Добавьте pre-commit/CI проверку на утечки секретов.
Типовая ошибка: «приняли JSON и сразу используем». Минимальный набор:
Быстрый чек: любая точка входа (HTTP, очереди, CLI) должна иметь явный валидатор и понятную ошибку.
ИИ нередко склеивает строки для SQL/NoSQL/LDAP/команд.
Быстрый чек: ищите конкатенацию запросов и передачу пользовательского ввода в интерпретаторы.
Решения: параметризованные запросы, строго типизированные схемы, экранирование по месту (и только там, где это уместно).
Ошибка: проверка «есть ли пользователь», но не «можно ли ему это действие». Принцип наименьших привилегий, роли, централизованная проверка авторизации.
Быстрый чек: в каждом endpoint/use-case должна быть явная проверка прав, а не надежда на UI.
Обязательный минимум: HTTPS, корректные security headers, аккуратные политики CORS (не * с учетными данными).
Быстрый чек: включите базовые проверки конфигурации в CI и держите secure-by-default шаблоны для новых сервисов.
ИИ‑сгенерированный код часто «подсказывает» добавить библиотеку, скопировать команду установки или взять пример из случайного репозитория. Это ускоряет разработку, но увеличивает риски supply chain: уязвимые зависимости, подмены пакетов и небезопасная сборка могут попасть в прод быстрее, чем вы успеете это заметить.
Основные проблемы — случайные пакеты «для одной функции», устаревшие версии и typosquatting (пакет с похожим названием). Правило простое: каждая новая зависимость должна иметь владельца, цель и план обновления.
Закрепляйте версии:
package-lock.json, poetry.lock, go.sum и т. п.) и коммитьте их;^, ~, latest), если это не осознанный выбор;В CI включите сканирование:
Заранее определите реакцию: что блокирует merge/release, а что попадает в техдолг с дедлайном. Например, критические CVE — блок, средние — допускаются на 7–14 дней при наличии компенсирующих мер.
Проверяйте, что вы разворачиваете ровно то, что собрали:
Снижайте радиус поражения:
Эти меры обычно не замедляют команду — они стандартизируют путь от зависимости до продакшена и делают быстрые изменения предсказуемо безопасными.
AI‑фрагменты часто выглядят аккуратно, но это не гарантия безопасности и корректности. Поэтому «достаточно хорошее» ревью — это не попытка понять каждую строку, а проверка ключевых рисков: входные данные, права доступа, обработка ошибок, утечки данных, побочные эффекты и стоимость выполнения.
Сфокусируйтесь на том, что может сломать бизнес или открыть дыру:
Несколько практичных «красных линий», которые AI чаще всего нарушает:
debug=true.Эти правила удобно закрепить в /docs/engineering/review-policy и проверять на ревью как чекбоксы.
Автоматизируйте всё, что не требует контекста:
Минимальный набор: поиск секретов в репозитории, правила на опасные вызовы, проверка конфигураций (IaC, контейнеры) и блокировка мерджа при критических находках.
ИИ‑сгенерированный код часто выглядит «правильно», но ломается в местах, которые человек бы заранее оговорил: на границах входных данных, при необычных сочетаниях параметров и в сценариях отказа. Поэтому тестирование — не формальность, а способ получить доказательства корректности и безопасности до продакшена.
Держитесь классической пирамиды: unit → интеграционные → e2e. Unit‑тесты быстро ловят ошибки логики (неверные условия, перепутанные поля, некорректные преобразования). Интеграционные тесты особенно важны для AI‑кода, потому что он нередко «угадывает» контракты между модулями: форматы JSON, коды ошибок, порядок вызовов. E2e оставьте для критических пользовательских потоков — они дорогие и медленные, но подтверждают, что система работает целиком.
Минимальный набор, который чаще всего вскрывает проблемы:
Эти кейсы стоит фиксировать как таблицу примеров рядом с требованиями, чтобы тесты не зависели от памяти команды.
Если модуль принимает сложный ввод (парсеры, фильтры, преобразования, публичные API), добавьте property‑based тесты: вы формулируете свойства («не падает», «результат всегда в диапазоне», «обратимость преобразования») и генерируете множество входов. Фаззинг оправдан, когда важно находить краши и неожиданные исключения быстрее, чем вручную придумывать примеры.
Проверяйте не только «счастливый путь», но и:
Ориентируйтесь на покрытие опасных веток: обработка ошибок, авторизация, валидация, пограничные условия, преобразования типов. Высокий процент строк не спасает, если не протестированы места, где «дорого ошибиться».
ИИ может быстро нагенерировать рабочий код, но «рабочий» не всегда значит «быстрый». Часто проблемы появляются не из‑за сложных алгоритмов, а из‑за мелких решений: лишних преобразований, неудачных запросов к базе, отсутствия ограничений.
Зафиксируйте 3–5 метрик, по которым команда будет судить о производительности:
Заранее определите, что считается «хорошо» (целевые значения) и «плохо» (границы деградации).
На практике чаще всего встречаются:
Начните с простых рычагов:
IN (...), bulk‑операции, предварительная выборка.Любой внешний вызов должен иметь таймаут, лимит ретраев, бюджет (общий дедлайн операции) и ограничение параллелизма. Иначе при замедлении зависимого сервиса вы получите лавинообразную нагрузку и каскадные таймауты.
Сравнивайте изменения только на одинаковых условиях: тот же набор данных, конфигурация, прогрев кэшей, стабильная среда. Фиксируйте результаты в PR: «было/стало» по p95 и ресурсам.
Хорошее правило: оптимизация засчитывается, если улучшение повторяемо и не ухудшает другие метрики (например, p95 стал лучше, но память выросла в 3 раза).
Надежность — это не «меньше багов», а способность системы предсказуемо работать под нагрузкой, переживать частичные отказы и быстро восстанавливаться. В AI‑кодовой базе риск в том, что сгенерированные фрагменты часто выглядят правдоподобно, но не учитывают крайние случаи: повторы запросов, таймауты, гонки, частичную доступность зависимостей.
Считайте, что любой запрос может выполниться дважды: из‑за ретраев клиента, повторной доставки сообщения из очереди или сетевых сбоев. Минимальный набор:
message_id/offset);При недоступности внешнего сервиса система должна «проседать», а не обрушиваться. Практики:
Ошибки должны быть единообразными: формат ответа, коды, корреляционный ID. Пользователю — минимум деталей; в логах — диагностическая информация без секретов.
Для восстановления заранее подготовьте: регулярные резервные копии с проверкой восстановления, миграции с обратимостью (или чётким планом), и безопасные откаты релизов (feature flags, blue/green или canary). Это превращает инциденты из «пожара» в управляемую процедуру.
AI‑код быстро меняется, и именно поэтому «ощущения» команды не подходят как инструмент контроля. Нужны измеримые цели качества (SLO) и понятные сигналы (SLI), которые показывают, что происходит с продуктом прямо сейчас.
Начните с 2–4 SLI на ключевой пользовательский путь, а не «на всё сразу». Хорошая базовая связка для большинства сервисов:
SLO должны быть связаны с решениями: что команда делает, если цель не выполняется (заморозка релизов, приоритизация исправлений, сокращение объёма изменений).
Минимум, который резко ускоряет диагностику:
request_id, user_id/tenant_id (если допустимо), версией сервиса, причиной ошибки.Договоритесь об именовании и обязательных полях — иначе данные будут, а пользы мало.
Шумные алерты убивают дисциплину. Практичнее строить алертинг от влияния на пользователей:
Для AI‑сценариев добавьте отдельные метрики:
Постмортем — не поиск виноватых, а фиксация причин и изменений: таймлайн, первопричина, где сломалась диагностика, какие действия предотвращают повтор. Завершайте постмортем конкретными задачами и владельцами — иначе он превращается в отчёт ради отчёта.
ИИ ускоряет генерацию изменений, но цена ошибки в проде не падает. Поэтому фокус смещается на «рельсы»: предсказуемый CI/CD, управляемые релизы и быстрый откат.
Отдельно полезно, когда среда разработки и поставки поддерживает «безопасные эксперименты»: например, в TakProsto.AI есть snapshots и rollback, а также режим планирования (planning mode). Даже если вы генерируете код в чате, стоит переносить изменения в привычный репозиторный процесс (PR, проверки, ревью) и использовать откат как стандартную операцию, а не как аварийную.
Зафиксируйте правила, одинаковые для любого PR — не важно, писал его человек или ассистент:
main/master и мердж только через PR;CI должен собирать «доказательства», а не только компилировать:
Важно: результаты должны быть блокирующими. Если сканер нашёл уязвимость — релиз не проходит «вручную всё равно».
Для AI‑изменений особенно полезны фичефлаги и постепенный трафик:
ИИ часто «расползается» по коду. Сдерживайте это процессом:
Лёгкая дисциплина снижает хаос:
Шаблоны ADR и чек‑лист PR удобно хранить в /docs и подключать в описание PR.
Эта секция — практичный «финишный слой»: что проверить прямо сейчас и как за 30 дней превратить разрозненные практики в повторяемый процесс для AI‑сгенерированного кода.
Безопасность
Производительность
Надежность
Ставьте задачи по трём осям: критичность данных (PII/платежи/доступы), частота изменений (где ИИ генерирует больше всего кода), стоимость простоя (деньги, репутация, штрафы). Начинайте с того, где пересекаются все три.
Ориентиры простые: меньше инцидентов и откатов, стабильнее p95 задержки и частота ошибок, быстрее MTTD/MTTR (обнаружение и восстановление), меньше «горячих» правок в проде.
Неделя 1: ревизия репозитория, инвентаризация сервисов/данных, включение сканера секретов, минимальный PR‑шаблон.
Неделя 2: обязательные проверки в CI (линтер, unit, SAST/dep‑scan), запрет мерджа без статуса, базовые таймауты/ретраи по стандарту.
Неделя 3: расширение тестов на критические потоки, контрактные тесты для интеграций, политика версий зависимостей.
Неделя 4: закрепление: метрики и алерты на ключевые SLO, регулярный разбор инцидентов, обучение команды «как писать промпты и принимать AI‑код».
Если вы делаете продукты «с нуля» в средах вроде TakProsto.AI (React на фронтенде, Go + PostgreSQL на бэкенде, Flutter для мобайла), отдельная практичная рекомендация — сразу выстроить путь от прототипа к промышленной эксплуатации: экспорт исходников, единый репозиторий, обязательные проверки и стандартный релизный процесс. Так скорость генерации сохраняется, а контроль безопасности/производительности/надёжности — не теряется.
Следующий шаг: сделайте короткую ревизию «что сейчас блокирует мердж», настройте обязательные проверки и заведите 5–10 типовых правил для PR — это даёт максимальный эффект без перегруза процесса.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.