Prosisz AI o naprawienie buga — naprawia jedno, psuje dwa inne. Kolejna iteracja? Jeszcze gorzej. Dowiedz się, dlaczego refaktoryzacja kodu AI nie działa i co z tym zrobić.
Znasz ten scenariusz: prosisz AI o naprawienie buga. AI naprawia go, ale przy okazji psuje coś innego. Prosisz o naprawienie tego nowego problemu. AI naprawia, ale psuje kolejne dwie rzeczy. Z każdą iteracją jest gorzej.
To nie jest wyjątek — to reguła. AI nie rozumie architektury Twojej aplikacji jako całości. Widzi pliki, które mu podajesz, ale nie rozumie, dlaczego kod jest zorganizowany w dany sposób. Wstawia poprawki tam, gdzie nie powinny się znaleźć. Duplikuje logikę. Tworzy zależności, które nie mają sensu.
Przy wielu plikach AI przestaje rozumieć, do czego służy każdy z nich. Wrzuca więc kod tam, gdzie akurat pasuje — technicznie „działa", ale architektonicznie to katastrofa.
Próbowaliśmy wszystkiego. Planowanie refaktoryzacji jednym modelem, wykonanie innym. Robienie wszystkiego jednym modelem. Dzielenie na mniejsze refaktoryzacje. Za każdym razem wychodziliśmy z code review z tym samym nieprzyjemnym uczuciem: nie do końca rozumieliśmy kod, który AI wygenerowało.
Wielokrotnie musieliśmy wyrzucić wszystko i zrobić ręcznie. To nie jest kwestia niewłaściwego narzędzia czy złego promptu. AI po prostu nie jest w stanie obsłużyć kontekstu dużego codebase'u, żeby naprawić buga, dodać funkcję czy zrefaktoryzować. Czasem wszystko jest tak powiązane, że tylko ludzki umysł może to właściwie rozdzielić.
Jeden z developerów, z którymi rozmawialiśmy, stracił na produktywności używając agentów AI w dużym codebase — a co gorsza, przestał rozumieć niektóre części kodu. Musiał później na nowo je zrozumieć, ręcznie. Jak sam powiedział: „AI slop i hype okazały się dobrą pobudką, żeby dokładniej przeglądać to, co jest generowane."
Im większy codebase, tym więcej zrozumienia powinien mieć człowiek. Landing page nie wymaga ludzkiej wiedzy biznesowej, ale prawdziwa, złożona aplikacja — wymaga. AI nie zastąpi zrozumienia kontekstu.
Rozwiązaniem nie jest „lepszy prompt" ani „inny model AI". Rozwiązaniem jest ludzka analiza i świadoma refaktoryzacja. Oto co robimy:
Nie próbuj naprawiać spaghetti code kolejnymi promptami do AI. To jak próba wygaszenia pożaru benzyną. Potrzebujesz człowieka, który rozumie architekturę i potrafi podjąć świadome decyzje o tym, co zostawić, co przepisać i co wyrzucić.
Przejrzymy Twój codebase, zidentyfikujemy krytyczne problemy i zaproponujemy plan naprawy. Żadnego „przepisz wszystko od nowa" — tylko precyzyjne zmiany tam, gdzie to ma znaczenie.
Zarezerwuj bezpłatną rozmowę →