Вчера AI-агент нашёл в нашем коде race condition, которую три разработчика пропустили на ревью. Не потому что они плохие — потому что человек устаёт, а AI нет Что AI реально ловит лучше человека: • Security-уязвимости — SQL injection, XSS, небезопасная десериализация. AI проверяет каждую строку, человек пробегает глазами • Race conditions и deadlocks — AI анализирует все пути выполнения, человек строит модель в голове (и ошибается) • Нарушения conventions — именование, структура файлов, паттерны. AI не забывает style guide после обеда • Забытые edge cases — null, пустой массив, таймаут, отмена запроса Что AI пропускает (и будет пропускать): • Архитектурный контекст — «этот сервис скоро выпилим, не надо рефакторить» • Бизнес-логику — AI не знает, что скидка 200% это баг, а не фича • Командные договорённости — «мы решили не трогать этот модуль до Q3» • Человеческий фактор — «джуну важно сделать это самому для роста» Наш workflow: 1. Разработчик пишет код с Claude Code 2. AI-агент делает первый проход ревью (security, patterns, types) 3. Человек ревьюит архитектуру, бизнес-логику и «зачем» 4. AI проверяет финальные правки Результат: время code review сократилось на 40%, а количество багов в production — на 60%. Ключевой принцип: AI не заменяет ревьюера — он делает ревьюера лучше. Человек фокусируется на «зачем» и «правильно ли», а AI на «корректно ли» и «безопасно ли». Используете AI для code review? Что нашёл неожиданного?