Нейросеть пишет код без багов: метод для агентств

В диджитал-агентствах за техническую часть спецпроектов часто отвечает один разработчик. Иногда это сам продюсер с ИИ-помощником. Они запускают креативные чат-боты, промо-сайты или игровые механики. Но если одна нейросеть пишет код, сама его тестирует и одобряет релиз, проект выйдет с багами на проде. На Хабре вышел разбор архитектурного подхода, который решает эту проблему. Автор предлагает разделить роли между двумя ИИ-моделями: Claude и Codex. Этот подход экономит бюджет на разработку интерактивов и защищает проекты от срыва дедлайнов.

Ловушка одинокого исполнителя в креативном кодинге

Я постоянно вижу, как агентства наступают на одни и те же грабли. Возникает соблазн отдать всю техническую реализацию интерактивного проекта одному человеку с подпиской на ИИ. Кажется, что умная модель решит любую задачу: и архитектуру продумает, и код напишет, и тесты прогонит. Но на практике продюсер получает ловушку «одинокого исполнителя».

Нейросеть, которая сама придумала решение, написала код и сама себя проверила, часто защищает свои ошибки. Она не признает неверный выбор библиотек, проигнорирует нестыковку с требованиями клиента и напишет тесты под свои же неверные гипотезы. В итоге на тестах перед клиентом или в день запуска промо-кампании падает сервер или ломается авторизация в Telegram-боте. Решать это деньгами – например, покупать дорогие тарифы продвинутых моделей вроде GPT-5.6 Sol на задачи подряд – неэффективно. На мой взгляд, проблема здесь не в интеллекте моделей, а в отсутствии контроля.

Как распределить роли между Claude и Codex

Решение, которое хорошо подходит для менеджмента спецпроектов, – жесткое разделение обязанностей между моделями. Вместо того чтобы просить одну нейросеть «сделай мне сайт», лучше разделить работу между двумя агентами. Один будет контролировать другого.

В этой схеме Claude выступает в роли технического лида (Tech Lead). Она берет на себя верхнеуровневые задачи: изучает существующий код, продумывает архитектуру, составляет четкий план реализации в формате письменного контракта PLAN.md и проводит финальную приемку работы. Модель не пишет код – она принимает решения и ревьюит результат.

Второй агент, Codex (например, на базе модели GPT-5.6 Terra), выступает как исполнитель. Он берет утвержденный план, пишет код, настраивает тесты и исправляет баги. При этом перед началом работы Codex делает «слепое» оппонирование плана (adversarial review): ищет в нем логические нестыковки еще до первой строчки кода. А после завершения работы Claude лично проверяет изменения через сравнение кода (diff) и сверяет результат с исходными критериями.

Экономика спецпроектов и защита от сбоев на релизе

Для диджитал-продакшена и рекламных агентств этот метод дает три преимущества.

Во-первых, появляется экономия бюджета на API и подписки. Дорогие рассуждения и сложную логику (архитектуру и ревью) берет на себя топовая модель. А рутинный объем работы – написание шаблонного кода, верстку и тесты – выполняет более экономичная модель-исполнитель.

Во-вторых, растет качество разработки. Большинство критических багов на промо-сайтах – это не сложные математические ошибки, а банальная невнимательность: забыли обработать обрыв сети, потеряли пункт из ТЗ клиента или допустили конфликт версий. Двойной контроль силами двух независимых ИИ-агентов вычищает такие проблемы до того, как проект попадет на глаза продюсеру.

В-третьих, это снижает требования к техническому бэкграунду самого продюсера. С четким планом PLAN.md от одной модели и отчетом о тестировании от другой гораздо проще контролировать ход разработки и понимать реальный статус проекта. Для этого не нужно погружаться в чтение кода.

В итоге такой подход убирает фактор «слепого доверия» нейросети. Продюсер выстраивает надежный конвейер, где процесс гарантирует результат, а не случайное вдохновение ИИ.