Код пишет ИИ. Кто и как его проверяет?

Инструмент внедрили за неделю, а правила приёмки не написали вовсе. Это не преувеличение. За последний год картина в большинстве команд стала одинаковой: ИИ-ассистент стоит почти у каждого разработчика, его код ежедневно уходит в продукт, а общего стандарта «что считать принятым» у компании нет. Проверять успевают не всё, т.к. изменений стало в разы больше , а ревьюеров в лучшем случае осталось столько же. «Выглядит правдоподобно» подменяет «проверено». Ошибка, не пойманная на входе, возвращается переделкой через одну-две недели. Скорость выросла у всех, а дисциплина почти ни у кого. Эта статья про то, почему обычное ревью и обычный SAST в эпоху vibe coding перестают быть достаточным контуром контроля, какой стандарт приёмки ИИ-кода мы считаем минимально рабочим и как устроена проверка, в которой модель, написавшая код, не является тем, кто его принимает. Мы разберём, что именно ломается в инженерном процессе, когда код пишет не человек , и какие слои контроля должны появиться до репозитория, в IDE, в pull request и в CI/CD. Читать далее 💡 Где захостить и как запустить: рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на ServerSales в интерактивном подборщике AI-моделей или каталоге GPU-серверов.