Новая профессия в IT: «чистильщик кода» после ИИ. Как она появилась и что из себя представляет

В последние годы искусственный интеллект ^[1] стал активно применяться в разработке программного обеспечения. И тому есть причина, ведь теперь любой специалист может набросать запрос своими словами — и вот вам готовый фрагмент на Python или JavaScript. Звучит заманчиво, особенно когда дедлайны горят. Но реальность добавляет ложку дегтя: такой материал часто требует тщательной шлифовки.

Баги, избыточные конструкции, риски в безопасности — все это превращает «быстрое решение» в головную боль ^[2] для своего создателя. Именно здесь на сцену выходит «чистильщик кода» — эксперт, который берет сырой вывод нейросети и доводит его до ума.

Давайте разберем, почему такая специализация набирает обороты, сколько усилий уходит на доработку ИИ-продуктов и что ждет эту нишу в ближайшем будущем.

От вайб-кодинга к необходимости в уборке

Массовое внедрение инструментов вроде GitHub Copilot или Claude привело к тому, что программисты все чаще полагаются на автоматизированные помощники для рутинных задач. Вы описываете проблему — скажем, «создай REST API для управления пользователями с аутентификацией» — и получаете основу. По оценкам специалистов ^[3], в 2025 году ИИ генерирует уже 41% всего кода в проектах. В прошлом году его объем достиг 256 миллиардов строк. Но вот проблема — результаты работы ИИ далеко не всегда идеальны. Скорее, наоборот. Ведь нейросети черпают знания из огромных датасетов, но не во всех задачах учитывают специфику вашего стека технологий или бизнес-логику. В итоге выходит нечто работающее, но с «костылями» и «шероховатостями»: неоптимальные алгоритмы, дублирующиеся блоки или даже устаревшие зависимости.

Возьмем пример ^[4] из практики. Веб-разработчица с 15-летним опытом ^[5] Карла Ровер (Carla Rover) решила ускорить работу над моделью машинного обучения ^[6] для торговой платформы, обратившись к ИИ. Сгенерированный код при проверке оказался проблемным: некорректные импорты, потеря данных в пайплайне. «Это хуже, чем нянчиться с ребенком, — рассказывает она. — Ошибки ^[7] проявляются в самых неожиданных местах». В итоге проект пришлось полностью перестраивать.

Такие истории не редкость ^[4]. Исследование Fastly этого года подтверждает: не менее 95% специалистов тратят дополнительные часы на правки после генерации. А старшие инженеры, как отмечает ветеран Феридун Малекзаде (Feridoon Malekzadeh) с 20-летним опытом, отдают на это 30–40% рабочего дня. Он сравнивает процесс с наймом «упрямого подростка»: инструмент делает часть дела, но добавляет лишнего и ломает существующее.

Почему это происходит? Генеративные модели по сути предсказывают наиболее вероятные шаблоны кода. Они опираются на данные, но не учитывают нюансы — например, редкие сценарии работы или интеграцию со старыми системами. В результате программа может запускаться в тестовой среде, но давать сбои в продакшне. Добавим сюда вопросы безопасности: по разным исследованиям, значительная часть сгенерированного кода содержит уязвимости, если не проверять его инструментами вроде SonarQube или Snyk. К примеру, модель может вставить ^[8] жестко прописанные ключи или пропустить проверку входных данных, оставляя систему открытой для атак. Поэтому и появляется новая роль специалиста, который не просто просматривает код, а доводит его до рабочего состояния: повышает производительность, делает его понятным и закрывает потенциальные дыры.

Эта эволюция ^[10] напоминает появление DevOps-инженеров, которые возникли как ответ на массовый переход в облако. Сейчас с ИИ-разработкой мы наблюдаем похожий процесс: в LinkedIn и на Reddit уже появляются ^[11] новые должности вроде AI Code Cleaner. В соцсетях над этим шутят ^[4] — «сеньоры 2025 чистят за ИИ, джуны 2028 чистят за сеньорами». Но в реальности новые профессии уже есть, и это направление постепенно развивается.

В Google, например, около четверти кода создается ИИ ^[9], но каждый фрагмент проходит ручную проверку. В стартапах, где важна скорость, это распределяет роли: младшие разработчики сосредоточены на новых идеях, а опытные инженеры — на доведении качества. Так ИИ не вытесняет специалистов, а меняет их задачи, усиливая значение экспертизы.

Практика чистки: от багов к оптимизации и дальше

На деле “чистильщик” — не уборщик в прямом смысле, а скорее хирург кода. Его арсенал включает аудит логики, рефакторинг и интеграцию лучших практик.

Начнем с ошибок. Не так давно исследователи показали ^[12], что код, создаваемый нейросетями, часто получается неэффективным. Модели склонны предлагать самые прямолинейные решения, игнорируя оптимизацию и архитектурные приемы. В результате разработчику приходится дорабатывать такие фрагменты — переписывать алгоритмы, упрощать структуру и приводить их к уровню, пригодному для поддержки в реальных проектах.

Читаемость — отдельная проблема. LLM выдают код, но у него много узких мест: длинные функции, множество вложенных условий, повторяющиеся конструкции. Все это формально работает, но поддерживать его трудно. Здесь на помощь приходят ^[13] привычные практики «чистого кода»: короткие методы, разделение ответственности, единый стиль оформления.

Безопасность — отдельная боль. Основные угрозы хорошо описаны в списке OWASP Top 10 ^[14]: это XSS, CSRF и разные виды инъекций. Автоматические анализаторы находят часть проблем, но полностью полагаться на них нельзя — нужен опытный человек, который заметит уязвимости в контексте проекта. В сообществе появились ^[15] сервисы «клинкодеров»: они берут сгенерированный ИИ-код, прогоняют его через сканеры и дорабатывают. Часто приходится убирать и банальный мусор: неиспользуемые переменные, лишние импорты, раздутые зависимости.

Интересно, что исследования показывают неоднозначный эффект. Результаты противоречивы. В одном эксперименте ^[16] с опытными open-source-разработчиками оказалось, что ИИ замедляет работу примерно на 19%: время на ревью и исправления перекрывает выгоду от генерации. Похожая картина и в опросе Stack Overflow Survey 2025: 66% специалистов признаются ^[13], что тратят больше времени на доведение «почти правильного» кода до рабочего состояния. Тем не менее полностью отрицать пользу нельзя: если учитывать не только написание кода, но и тесты с документацией, «выигрыш» составляет ^[8] 30–60%. Крупные компании вроде Meta и Anthropic решают проблему так: строят пайплайны, где генерация и проверка идут параллельно. Машина предлагает варианты, а человек тут же отбраковывает лишнее и исправляет ошибки. Такой гибридный подход снижает издержки и оставляет экспертизу за разработчиками.

Что в итоге? Спрос на специалистов по «очистке» кода формируется весьма активно: появляются вакансии, обсуждения в профессиональных сообществах и отдельные сервисы, которые берут на себя постобработку результатов ИИ. За мемами и шутеечками в соцсетях стоит реальная тенденция: генеративные модели ускоряют выполнение рутинных задач, но без контроля человека не обойтись.

По сути роль разработчика смещается: меньше времени уходит на ручное написание кода и больше — на проверку архитектуры, поиск уязвимостей, оптимизацию и обеспечение соответствия бизнес-логике. Это не замещение разработчиков ИИ, а, скорее, перераспределение акцентов. Пишите в комментариях, что вы об этом думаете.