Как использовать ИИ для проверки кода: галлюцинации и верификация
ИИ-ассистенты меняют написание кода, но верификацию проще не делают — скорее наоборот. Исследователи создали формально верифицированную систему управления конференциями с помощью ИИ и AutoProof для языка Eiffel. Вывод: галлюцинации ИИ делают гарантии корректности более важными. Итеративный цикл «специфицируй — реализуй — верифицируй — исправляй» работает даже для критических систем.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Генеративный ИИ помог разработчикам: ChatGPT, Claude и другие нейросети теперь пишут код по описанию. Но новое исследование показывает реальность: машина решает только малую часть программной инженерии, а самые трудные её части — требования, архитектура и верификация — по-прежнему остаются за инженерами.
Может ли нейросеть полностью заменить программиста?
Нет. Разработчики тратят на непосредственное кодирование от 20 до 30% рабочего времени. Остальное уходит на сбор требований, проектирование и верификацию, которые требуют человеческого опыта.
- 29 окт. 2026 г.pgvector против Qdrant: бенчмарк на 100 000 векторов размерности 1536
- 28 окт. 2026 г.Keystone убрал имя модели из кода: open-source LLM-шлюз добавляет 0,64 мс
- 28 окт. 2026 г.Wired за сутки протестировал 6 ИИ-агентов: Dots лидирует, Gemini Spark провалил обед
- 28 окт. 2026 г.Anthropic превращает Claude Code в платформу: Claude Mods переворачивают обвязку агента
От чтения про ИИ-агентов — к запуску своего агента за вечер
Пошаговая сборка автономных агентов и MCP-связок в Hamidun Academy (academy.hamidun.com) (72 часа бесплатно) или мгновенный запуск готовых мультишаговых агентов в облаке Nomad.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.