Кто подпишетэтот код?

Отчёт о том, как команда разработки внедрила ИИ-агентов, почти всегда начинается с графика, который идёт вверх. Кода больше, коммитов больше, пул-реквестов больше. Я каждый раз хочу задать один вопрос: а задач закрыли больше? Продуктивность разработки меряют тем, что дошло до пользователей, а до них доходят задачи.

Обычно на этот вопрос в отчёте ответа нет. На прошлой неделе он появился у исследователей Гарварда Фионы Чен и Джеймса Страттона. Они взяли данные Jellyfish, сервиса, который считает работу команд разработки: больше 700 компаний и около 300 миллионов рабочих событий с 2021 по март 2026 года. Потом сравнили, что менялось в каждой компании до и после прихода агентов. С агентами разработчик в среднем пишет за месяц на 30% больше строк кода, делает на 20% больше коммитов и на 23% больше пул-реквестов. А задач и эпиков в Jira закрывается столько же: статистически значимой разницы нет. Код написан, а задачи не закрыты. Значит, он где-то лежит.

Где лежит лишняя треть

Лежит он перед код-ревью, проверкой кода другим человеком. Это видно по цифрам из того же исследования, которые в заголовки попадают реже. До агентов пул-реквест ждал слияния в среднем 7 дней. После — на 49% дольше, то есть около десяти с половиной. Доля пул-реквестов, которые вернули на доработку, выросла с 13% примерно до 25%. Комментариев на каждый стало на 35% больше. А доля сотрудников, которые занимаются ревью, выросла на 14%, хотя пишущих код больше не стало (разбор цифр статьи).

Если без процентов, агенты свою часть сделали, код правда подешевел. Но код, который никто не посмотрел, нельзя выпустить, и он копится перед теми, кто смотрит. Чем больше его приносят, тем дольше ждёт каждый пул-реквест и тем больше людей отрывают от их задач, чтобы разобрать завал. Последнее, я подозреваю, никто не решал отдельно. Просто очередь растёт, и в неё понемногу затягивает людей.

На производстве это знают давно, под названием «теория ограничений»: если ускорить участок перед узким местом, выпуск не вырастет, вырастет склад перед ним. Здесь склад — открытые пул-реквесты. Выгода от агентов не исчезла, она стоит в этой очереди.

Хуже того, руководитель видит её как успех. Строки и коммиты легко посчитать, и авторы исследования прямо пишут, что многие менеджеры опираются как раз на такие промежуточные метрики. Время до слияния и доля возвратов обычно лежат на соседней вкладке, и туда заглядывают реже. На первой вкладке у команды рекорд, на соседней пробка.

Почему код-ревью не ускоряется вместе с агентами

Первое, что приходит в голову, — поставить ИИ и на ревью. Компании так и сделали: к марту 2026 года почти 80% фирм из выборки пользовались ИИ-ревью, и машина писала 23,3% всех комментариев к пул-реквестам. А время до слияния всё равно выросло. Почему одно не компенсировало другое, исследование не разбирает, оно наблюдательное. Но у меня есть догадка, и в обсуждении статьи на Hacker News, где у неё 359 баллов и почти 300 комментариев, её тоже высказывали.

Ревью ищет ошибки, но заканчивается другим: конкретный человек нажимает «одобрить» и этим говорит: я это посмотрел, если в проде что-то сломается, спросите с меня. Комментарий может написать и машина. Подпись пока ставит только человек, и его рабочий день не вырос ни на минуту, сколько бы агентов ни подключили.

Похоже, отсюда и рост возвратов. Тесты проверяют, работает ли код, а тот, кто подписывает, смотрит ещё и на то, нужен ли он такой. В марте исследователи METR дали мейнтейнерам открытых проектов 296 пул-реквестов от ИИ, которые прошли автоматическую проверку бенчмарка. Люди одобрили примерно на 24 процентных пункта меньше, чем автомат: плохой стиль, лишняя сложность, сломанная соседняя логика, решение не той задачи. Про то, почему агент так охотно пишет новое вместо существующего, я писал в заметке про дубли. Каждый такой возврат — ещё один круг через ту же очередь.

Оговорок здесь несколько. Исследование наблюдательное, и что всё это сделали именно агенты, оно до конца не доказывает. Данные кончаются мартом 2026 года, то есть это в основном модели и привычки прошлого года. «Нет значимой разницы» не значит «ноль». В том же треде на HN возражают: дайте командам перестроить процесс, и выпуск догонит. Возможно. Только перестраивать придётся как раз ревью, а не написание кода. Авторы и сами пишут, что выгода от ИИ требует вложений в мощность ревью.

Что я бы смотрел

Если вы руководите командой, которая пишет код с агентами, или только собираетесь купить ей агентов, начать стоит с дашборда. Рядом со строками и коммитами поставьте две цифры: сколько в среднем пул-реквест ждёт слияния и какую долю возвращают на доработку. Снимите их за месяц до агентов и потом каждый месяц. Если код растёт, а эти две цифры тоже растут, выигрыш застрял перед ревью и до задач не дошёл. Считать эффект лучше на закрытых задачах, а не на строках, как и окупаемость любого ИИ-проекта.

Дальше я бы до покупки ответил на скучный вопрос: кто будет всё это подписывать и сколько часов в неделю у него на это есть. Если ответ «те же люди в то же время», агенты просто удлинят очередь к ним. Я бы поставил лимит открытых пул-реквестов на одного ревьюера. Дошли до лимита — новый код не пишем, ни люди, ни агенты: разбираем замечания, дописываем тесты, режем пул-реквесты помельче. Звучит как торможение. Зато через месяц станет видно, сколько кода команда может выпустить, и это число уже можно честно сравнивать с тем, что было до агентов.