А можно ли использовать ИИ (например, платформы Amazon Q Developer и GitHub Copilot) для помощи разработчикам в устранении технического долга?

На первый взгляд, кажется, что да: ИИ-ассистенты обладают потенциалом для автоматизации повторяющихся задач, генерации целых фрагментов кода и обещают освободить разработчиков от рутины, позволяя сосредоточиться на стратегическом уровне. Однако на практике всё оказывается не так гладко.

В докладе GitClear "Coding on Copilot" (источник) говорится, что в 30% случаев ИИ-ассистент не улучшил качество кода вообще. Более того, в двух третях случаев после оптимизации код ломал существующие тесты. Основные проблемы такие же, как при работе с запросами, требующими точных данных: "галлюцинации" и избыточность. Код, частично написанный ИИ, обычно оказывается больше по объёму, чем написанный инженером, что увеличивает риск накопления технического долга.

В одном из подкастов под названием "Рефакторинг с ИИ" (источник) CTO CodeScene, отвечая на вопрос о возможности улучшить качество работы ИИ-ассистентов с техдолгом, отметил, что они пробовали подходы с использованием моделей, работающих на уровне абстрактного синтаксического дерева (источник), а не просто анализирующих код как текст. Он видит потенциал в развитии таких моделей для улучшения качества кода, но пока прорыва в этом направлении нет.

Так что пока, разработчики могут быть спокойны, техдолг кроме них никто не разберет (ну и не создаст тоже))