Управление качеством кода в эпоху AI

AI-агенты способны писать код быстрее, чем мы успеваем проверять его вручную. Как при растущем объеме изменений сохранять качество проекта и не превращать ручное ревью в узкое место?

В докладе поделюсь опытом автоматизации контроля качества: от линтинга и тестов до анализа AST и архитектурных проверок. Рассмотрим, какие задачи можно снять с ручного ревью и как дать агентам возможность самостоятельно находить и исправлять проблемы. Поговорим не только об инструментах, но и о процессе разработки. Обсудим работающие подходы, эксперименты и их ограничения: что остается за человеком и как не сделать сами проверки новым узким местом.