Разработчик использовал группу ИИ-агентов для проверки программного обеспечения. Инструменты самостоятельно обнаружили около 100 ошибок и подготовили исправления. Многие исправления уже приняты в основной код.
Результат: найдено 100 ошибок, многие исправления уже в коде
Для кого
Разработчик
Что понадобится
Инструменты
Cursor — Редактор кода со встроенным ИИ-помощником
Devin — ИИ-программист, который сам берёт задачу и выполняет её
Разработчик готовил презентацию для коллег по теме автоматизированного тестирования. Он решил показать, как ИИ-агенты могут находить ошибки в коде. Вместо того чтобы рассказывать о трёх крупных проблемах, он доверил проверку целой группе ИИ-инструментов. Агенты проанализировали проект и нашли около 100 ошибок. Многие из найденных проблем уже исправлены и включены в рабочую версию программы.
Оригинал: bsky.app
bsky.app · англ. · Переведено и упрощено ahamoment
Здесь пересказ своими словами. Подробности, цифры и контекст — у автора.
Автор использовал нейросеть для поиска и исправления ошибок в программном коде. Агент самостоятельно проанализировал проблему, написал исправления и добавил тесты. Результат — два принятых запроса на внесение изменений в открытый проект.
Программист применяет встроенного помощника в редакторе Cursor для решения сложных задач. Агент помогает найти причины медленной работы сайта, добавить функции в мобильное приложение и написать тесты. Разработчик сохраняет контроль над кодом, проверяя каждое решение.
Разработчик доверил роботу проверку и исправление ошибок в приложении. Агент сам нашёл проблему, написал исправление, протестировал его и подготовил файл для обновления. Человек только контролировал процесс удалённо.
Команда поддержки использует ИИ-редактор кода для расследования проблем. Агент сам ищет логи, проверяет базу знаний и чертит ответ клиенту. Скорость работы выросла в 5–10 раз.
ИИ-агент самостоятельно нашёл и исправил критические ошибки в мобильном приложении, пока автор был на работе. Он также усилил защиту браузера для безопасной работы с личными данными и подготовил готовый макет баннера для возврата налога в аэропорту.
Инженер настроил ИИ-агента для анализа упавших тестов. Система сама ищет причину ошибки, классифицирует её и сообщает в чат. Время поиска проблемы сократилось с 45 минут до 6 минут.