Как проверить код ИИ без программиста: семь проверок

ИИ собрал сайт или бота за вечер. Всё открывается, кнопки реагируют — кажется, что проект готов. Но после запуска может выясниться, что оплата проходит, а заказ не создаётся. Или что база с телефонами клиентов доступна из интернета.

Перед показом проекта пользователям пройдите один и тот же список проверок. Для этого не нужно разбирать исходный код: важнее убедиться, что проект ведёт себя так, как вы задумали.

И это не лишняя осторожность. По данным исследования Anthropic, в котором изучили 400 000 сессий Claude Code, за семь месяцев доля работы по исправлению сломанного кода снизилась с 33% до 19%. Она уменьшилась, но не исчезла: примерно каждая пятая сессия по-прежнему связана с починкой того, что сломал ИИ.

Создание кода уже не обязательно самое трудное звено. Важнее чётко понимать задачу и уметь оценить получившийся результат.

Дополнительные материалы о работе с инструментами доступны в документации Ailoot.

Зачем проверять код ИИ, если проект запускается?#

Сгенерированный код может выглядеть убедительно при первом просмотре: страница открывается, элементы интерфейса на месте, демонстрация проходит без видимых проблем. Но один лишь запуск не показывает, верно ли считаются платежи, закрыта ли база данных от посторонних и выдержит ли проект рост числа пользователей.

Это подтверждают и оценки качества. В бенчмарке FrontierCode, опубликованном в июне 2026 года, проверяли, насколько результат работы ИИ готов к практическому использованию без доработки. Даже у лучших моделей на самых сложных задачах доля таких результатов составляет около 13%. Значительную часть кода для серьёзных задач приходится дорабатывать, прежде чем ему можно доверять.

Проверить результат может и человек без опыта программирования. В исследовании Anthropic сформулирован такой вывод:

Вы лучше постороннего разработчика знаете, чего хотите добиться. Проверка опирается именно на это понимание, а разбирать строки кода для неё необязательно. Следующие шаги можно выполнить самостоятельно.

Какие неполадки могут возникнуть в коде, созданном ИИ?#

Перед проверкой определите, какие признаки искать. У проекта, созданного ИИ, часто встречаются пять типов неполадок. Их можно заметить по поведению приложения, не читая исходный код.

Далее идут семь проверок. Первые помогают найти ошибки в работе, следующие сосредоточены на безопасности и достоверности, а заключительные готовят проект к публикации. Проходите их последовательно: каждый этап опирается на предыдущий.

Проверка 1: попросите ИИ описать свою работу простыми словами#

Вы описали задачу словами, а ИИ преобразовал её в код. В процессе смысл мог измениться: модель могла иначе истолковать просьбу, что-то додумать или упростить. Чтобы заметить такое расхождение, попросите её объяснить результат понятным языком.

Объясни простым языком, без кода, что именно ты сейчас сделал:

какую задачу решает этот код

что произойдёт, когда пользователь нажмёт кнопку или отправит форму

где хранятся данные и кто к ним имеет доступ

что может сломаться и в каком случае

Пиши так, будто объясняешь человеку, который никогда не программировал. Если в каком-то месте ты сам не уверен, что всё правильно, - прямо скажи об этом.

Сопоставьте ответ со своим представлением о проекте. Если объяснение совпадает — переходите дальше. Если ИИ путается, сомневается в собственной работе или описывает другой результат, попросите внести изменения и уточните задачу.

Когда ИИ часто делает не то, что вы просили, причина может быть в формулировке задания. Подробнее об этом — в разборе «Почему Claude понимает запрос не так, как вы задумали».

Оценка ответа тоже часть работы с контекстом: вы решаете, какую информацию передать ИИ и как проверить его результат.

Проверка 2: пройдите проект по шагам обычного пользователя#

Во время демонстрации ИИ обычно показывает самый простой сценарий: корректные данные, один щелчок и ожидаемый результат. Пользователи могут ошибиться, выбрать не тот пункт или ввести эмодзи вместо номера телефона. Проверьте, как проект справляется с такими действиями.

1. Выполните основной сценарий от начала до конца

   Сделайте то, ради чего создан проект: зарегистрируйтесь, оформите заказ или отправьте заявку. Пройдите весь путь до результата.

2. Отдельно проверьте оплату

   Если проект принимает платежи, проведите минимальную оплату в тестовом режиме. Убедитесь, что заказ создан, его статус изменился, а вам и клиенту пришло письмо. Иногда оплата проходит, но заказ не регистрируется.

3. Попробуйте вызвать ошибку

   Оставьте обязательные поля пустыми. Введите буквы вместо цифр. Нажмите «Отправить» дважды подряд. Загрузите файл неподходящего формата. Хороший проект объяснит, что именно нужно исправить; плохой может остановиться или незаметно потерять данные.

4. Проверьте проект на телефоне

   Многие пользователи откроют проект со смартфона. Убедитесь, что элементы страницы расположены правильно и кнопки работают.

Соберите найденные ошибки в один список и передайте его ИИ: «На этих шагах возникли такие проблемы. Исправь их и объясни, почему они появились». Общий перечень поможет модели учитывать весь результат и снизит риск того, что исправление одной неполадки создаст другую.

Проверка 3: попросите ИИ оценить безопасность проекта#

Неисправную кнопку легко заметить. Уязвимость может долго оставаться незаметной, пока кто-нибудь ею не воспользуется. Среди частых рисков — секретные ключи в коде, открытая извне база данных и формы, уязвимые к вредоносному вводу. Попросите ИИ проверить проект на такие проблемы.

Проведи аудит безопасности этого проекта и объясни каждую находку простым языком, без жаргона. Пройди по списку:

Секретные ключи должны использоваться только на сервере, а локальные настройки вроде .env — исключаться из git. Файл .env и .gitignore не мешают frontend/public-переменным попасть в браузерную сборку. Изучи реально отданные клиенту JavaScript, source maps, HTML и сетевые ответы и проверь отсутствие закрытых ключей.

Открыта ли база данных наружу и кто к ней имеет доступ.

Можно ли сломать формы вводом: инъекции в запросы к базе, лишний код в текстовых полях.

Что произойдёт, если пользователь отправит вредоносные данные.

Не выставлены ли наружу служебные страницы и админка без пароля.

По каждому пункту напиши: есть проблема или нет, чем она грозит на понятном примере, и как её закрыть. Начни с самого опасного.

Также выясните, не выполняет ли проект без проверки команды, полученные извне. При непрямой промпт-инъекции вредоносная инструкция может быть спрятана, например, в письме, комментарии или чужом файле. Если ИИ-агент читает внешние данные и действует на их основе, спросите, что произойдёт, если в этих данных окажется скрытая команда.

Одним запросом все вопросы безопасности не закрыть. Если проект обрабатывает платежи или личные сведения клиентов, прочитайте разбор «Безопасность вайб-кодинга».

Проверка 4: проверьте, не придумал ли ИИ библиотеки и данные#

ИИ может уверенно указать на то, чего не существует. Например, подключить библиотеку с убедительным названием, которой нет, или оставить в проекте тестовые сведения: товар «Пример», адрес example@example.com или текст-заполнитель. Во время демонстрации это может быть незаметно, но в готовом проекте станет причиной ошибки или неловкой ситуации.

Начните с прямого вопроса:

Пройди по проекту и проверь честно:

Все ли внешние инструменты и библиотеки, которые ты подключил, реально существуют и ставятся. Ничего не выдумано?

Не осталось ли где-то тестовых заглушек, примеров и текста-рыбы вместо настоящих данных?

Все ли ссылки, адреса и контакты в проекте - реальные, а не заглушки?

Выпиши списком, что нашёл, и предложи, чем заменить.

Затем запустите проект и осмотрите его. Если нужная библиотека отсутствует, при запуске может появиться ошибка. Тестовые элементы обычно видны сразу: например, на странице осталось название «Товар 1».

Установка неизвестных библиотек может быть связана с рисками: название нового инструмента иногда похоже на название, которое ИИ использует для несуществующей библиотеки. Перед подключением убедитесь, что нужный инструмент существует и подходит проекту.

Проверка 5: попросите вторую модель проверить результат#

Модель может соглашаться с формулировкой пользователя. Если спросить: «Здесь всё хорошо?», она способна подтвердить это, даже когда в проекте есть проблемы. Поэтому полезно получить ещё одно мнение.

Откройте новую сессию либо выберите другую модель. Передайте ей проект и запрос из третьей проверки, добавив: «Этот код написал другой ИИ. Найди слабые места». Новая сессия не будет опираться на предшествующий разговор и сможет оценить результат самостоятельно.

1. Начните новую сессию или выберите другую модель

   Возьмите другую модель или откройте новое окно без истории исходной задачи.

2. Объясните задачу проверяющему

   Скажите прямо: «Этот код создал другой ИИ. Найди ошибки и риски, а не хвали его». Так вы зададите критический настрой проверки.

3. Сопоставьте выводы

   Если обе проверки выявили одно и то же, уделите этому особое внимание. Если мнения расходятся, разберитесь в спорных пунктах.

ИИ можно использовать и для создания кода, и для его проверки, однако окончательное решение принимает человек. Ответственность за результат остаётся за вами.

Проверка 6: подготовьте способ отменить неудачные изменения#

После проверок часто требуются исправления, и они тоже могут нарушить работу проекта. Перед началом исправлений зафиксируйте рабочее состояние в git. Если что-то пойдёт не так, сохранённая версия поможет восстановить проект.

Можно попросить ИИ: «Сохрани текущую рабочую версию в git с понятной подписью, прежде чем что-либо менять». Если результат не устроит, попросите: «Верни проект к предыдущей сохранённой версии».

Если вы пока не знакомы с git, посмотрите разборы «Как отменить изменения в Claude Code» и «Что делать, если ИИ удалил базу данных». Во втором описаны действия на случай, когда обычного отката уже недостаточно.

Проверка 7: что проверить перед публикацией?#

Первые шесть шагов проверяют поведение кода. Последний посвящён готовности проекта к пользователям. Здесь легко упустить переключение платёжного сервиса с тестового режима на рабочий, и клиенты будут платить как будто понарошку.

1. Проверьте оплату в рабочем режиме

   Если принимаете платежи, убедитесь, что подключён рабочий ключ платёжной системы, а не тестовый. Проведите один реальный платёж на минимальную сумму и верните деньги себе.

2. Проверьте хранение секретов

   Спросите ИИ: «Используются ли закрытые ключи только на сервере, исключён ли .env из git? Нет ли закрытого ключа в настоящей браузерной сборке или ответах клиенту, включая frontend/public-переменные и source maps?» Проверьте собранные файлы и сетевые ответы браузера, а не только исходный .env. Исключение Git не предотвращает попадание значения в клиентскую сборку.

3. Убедитесь, что данные резервируются

   Проверьте, что для базы данных предусмотрено автоматическое сохранение резервной копии. О публикации проекта на своём сервере читайте в руководстве по Coolify.

4. Откройте опубликованный проект извне

   Перейдите по внешней ссылке с телефона, а не только с компьютера, где проект разрабатывался. Локально работающий сайт после публикации может вести себя иначе.

Если все четыре пункта выполнены, проект можно показывать пользователям. Обнаруженную проблему проще решить сейчас, чем объясняться с недовольными клиентами позже.

Стоит ли доверять ИИ, если проверка затягивается?#

Проверка может казаться скучной и не той задачей, ради которой вы обратились к ИИ. Но модель не отвечает перед клиентами и не несёт последствий за ошибки. Если платёж не пройдёт, разбираться с клиентом придётся вам.

Создание кода перестало быть единственной сложной частью работы. Теперь особенно важно понимать задачу и проверять результат. Вы знаете, каким он должен быть для ваших пользователей.

Почему проверка должна стать привычкой?#

Семь проверок — базовый способ перейти от надежды, что всё работает, к более уверенной оценке результата. Даже один проход поможет найти часть проблем до того, как их обнаружат клиенты.

Постепенно проверки станут привычной частью работы. Вы будете заранее передавать ИИ нужный контекст, а затем оценивать полученный результат. Этот подход поможет быстрее запускать следующие проекты.

Дополнительные материалы о работе с инструментами доступны в документации Ailoot.