Рефакторинг ИИ-кода
Нейросети помогают быстро собрать прототип, внутренний сервис, дашборд, бота, личный кабинет или даже первую версию продукта. Это работает — до момента, когда система разрастается, начинает ломаться в неожиданных местах и перестает быть управляемой.
Когда нужен рефакторинг ИИ-кода
Возможно, у вас уже есть сильный прототип, который быстро собрали с помощью нейросетей. Сначала всё работало, но проект начал расти — добавили одну функцию, сломалась другая. Попросили ИИ внести правку — стало хуже. Автор решения ушёл, а в коде сложно разобраться без него.
Теперь непонятно, с чего начинать, что можно дорабатывать, а что трогать опасно. Похоже, вы столкнулись с одной из следующих проблем:
- Программа работает, но новые правки всё чаще ломают старый функционал
- Нейросеть перестала понимать проект целиком
- Кодовая база разрослась, но архитектуры как будто нет
- Нет тестов, документации и понятной структуры
- Зависимости ставились по рекомендации модели
- Непонятно, где хранятся ключи, токены и доступы
- Проект уже используется в бизнесе, но его рискованно развивать
- Внешний разработчик смотрит код и предлагает переписать все с нуля
- Основатель или владелец сам собрал продукт на ИИ и теперь хочет передать его команде
Это типичная стадия после вайбкодинга. Быстро собрать получилось. Дальше начинается инженерия.
Что мы делаем
Мы разбираем, стабилизируем и приводим в рабочее состояние код, который был полностью или частично написан с помощью ИИ.
Смотрим архитектуру, зависимости, безопасность, тесты, производительность, документацию и сценарии использования. После этого предлагаем план: что можно оставить, что нужно переписать, где достаточно точечного рефакторинга, а где дешевле собрать модуль заново.
Наша задача — сделать так, чтобы система снова стала управляемой: её можно было поддерживать, развивать, передавать команде и безопасно использовать в работе.
Как проходит рефакторинг
Анализируем
Разбираем кодовую базу и фиксируем реальное состояние проекта, проверяем:
- Архитектуру приложения
- Структуру модулей
- Качество кода
- Дублирование логики
- Работу с базой данных
- Зависимости и версии пакетов
- Конфигурации окружений
- Безопасность ключей и доступов
- Наличие тестов
- CI/CD и процесс деплоя
- Документацию
- Критичные сценарии пользователя
На выходе мы формируем план рефакторинга, после которого приложение станет стабильным, масштабируемым и отчуждаемым.
Приводим в порядок
Фиксируем критичные ошибки, приводим окружение в порядок, настраиваем воспроизводимый запуск проекта, проверяем деплой, убираем очевидные точки отказа.
Если система уже работает и решает задачи бизнеса, мы аккуратно стабилизируем то, что есть, без нарушения текущих процессов.
Перестраиваем
Разделяем ответственность между модулями, убираем лишнюю связанность, выносим повторяющуюся логику, нормализуем работу с данными, приводим API и интерфейсы к понятному виду.
Цель — сократить стоимость изменений, чтобы новые функции и правки можно было делать предсказуемо, без риска ухудшить работающую логику.
Проверяем
ИИ-инструменты часто добавляют библиотеки быстро и без достаточной проверки — это повышенный риск. Мы проверяем зависимости, версии библиотек, уязвимости, хранение секретов, доступы к внешним сервисам и работу с пользовательскими данными.
Отдельно смотрим, нет ли в проекте опасных решений: открытых токенов, небезопасных команд, слабой авторизации, лишних прав у сервисных аккаунтов.
Внедряем
Добавляем базовый набор тестов для критичных сценариев. Настраиваем проверки, которые помогают увидеть проблему до продакшена, а не после обратной связи от пользователя.
Это важно для кода, написанного с помощью ИИ: модель может уверенно предложить правку, которая выглядит логично, но ломает соседний сценарий.
Фиксируем
Делаем код передаваемым — описываем архитектуру, запуск проекта, окружения, основные модули, внешние интеграции, точки риска и правила дальнейшей разработки.
После этого проект можно передать инхаус-команде, развивать с внешним подрядчиком или продолжить работу вместе с нами.
Проекты с которыми мы работаем
Мы работаем с различными системами и решениями:
- Личные кабинеты
- Интеграционные сервисы
- Продуктовый бэкенд
- Внутренние приложения
- Дашборды и BI-интерфейсы
- Оболочки вокруг 1С, CRM, ERP и других систем
- Боты и ИИ-ассистенты
- RAG-системы
- MVP стартапов
- Инструменты автоматизации внутренних процессов
Если проект уже приносит пользу, его выгоднее привести в инженерное состояние и развивать дальше.
Опыт ветеранов IT для работы с ИИ
Сильная экспертиза
Специализируемся на заказной разработке с 1999 года — накопили сильнейшую экспертизу в ИИ-разработке, создании веб-сервисов, личных кабинетов, CRM, автоматизированных систем и сложных продуктов.
Инженерный подход
Смотрим на задачу как инженеры и знаем потребности бизнеса, которому требуется рабочая, развивающаяся система без неконтролируемых рисков.
Оптимальное решение
Сначала разбираемся, затем предлагаем самый рациональный путь: где чинить, где оптимизировать, где усиливать архитектуру, а где дешевле переписать отдельный модуль.
Контроль сроков и рисков
Даем реальную оценку проекта, ответственно подходим к срокам и работаем на результат. Вместе с нами проект можно будет развивать как инженерный продукт: изменения станут предсказуемыми, а риски — понятными.
Оставить заявку
Если вы собрали продукт с помощью ИИ, но столкнулись с пределом хаотичной разработки — покажите нам код.
Мы быстро скажем, что с ним можно сделать: стабилизировать, отрефакторить, передать команде или переписать без иллюзий.
Контакты
124482, г. Москва, г. Зеленоград, к. 305, офис 55