🤖 Скрытая цена AI-агентов — не в моделях
Главная проблема AI-кодинга — не токены и не выбор LLM, а рассинхронизация требований. Именно она превращает скорость генерации в бесконечный rework.
Агенты пишут сотни строк за секунды, но не уточняют неявные допущения. В итоге появляется «почти правильный» код: проходят тесты, но нарушаются конвенции и ожидания команды. Ошибка в намерении масштабируется в большой PR, долгие ревью и переписывание. Чем быстрее агент, тем дороже неясный скоуп.
CodeRabbit предлагает Issue Planner: инструмент планирования до генерации кода. Он интегрируется с Jira, Linear и GitHub Issues, собирает контекст из PR и базы знаний и формирует структурированный Coding Plan для согласования перед запуском агента.
