Вайбкодинг пошел не по плану: в Amazon инженерам устроили разбор полетов после серии крупных сбоев

В начале марта в компании зафиксировали несколько инцидентов уровня Sev‑1 (максимальный уровень серьезности), причем четыре из них пришлись на одну неделю.

Сначала примерно на 6 часов легли сайт и шоппинг сервис, потом 13 часов не работал счетчик цен, потом не работал фронт и тд.

В официальных документах в числе причин прямо указано «novel GenAI usage».

Например, счетчик цен (для AWS, по крайней мере) не работал конкретно из-за того, что ИИ-ассистент Kiro решил пофиксить мелкий баг, удалив все текущее окружение и пересоздав его с нуля. Без человеческого фактора не обошлось, конечно: обычно действия агентов должны подтверждать двое инженеров, но тут из-за расширенных прав хватило одного, да и тот зазевался.

Короче, по итогам всего этого в Amazon собрали крупную внутреннюю встречу инженеров под кодовым названием «Любишь вайбкодить – люби и выговоры от начальства получать».

На ней провели deep dive по сбоям и обсудили новые меры безопасности. По итогам встречи в Amazon пришли к гениальной и совсем не очевидной любому ежу мысли: видимо, в критических компонентах базы ревьюить сгенерированный код должны опытные разработчики, а перед деплоем AI-кода его все таки должны проверить еще раз ☝️

Вайб-парадокс: ИИ ускоряет кодинг, но не релизы

ИИ уже стал обычным инструментом для кодеров, но его реальное влияние на рабочие процессы оказалось оценить сложнее, чем мы думали. Т-Технологии выпустили занятное исследование AI4SDLC Research 2025, в котором попытались выяснить, что реально происходит с внутрянкой разработки на данный момент.

TL;DR:

➖ 58% инженеров регулярно используют ИИ для генерации или автодополнения кода, а 64% отмечают рост продуктивности. То есть написание кода действительно ускорилось.

➖ Но при этом доверяют сгенерированному коду только 11% разработчиков, а 49% прямо говорят, что не доверяют ему. В итоге команды продолжают тратить недели или месяцы на путь от commit до production.

➖ Самое любопытное, что bottleneck просто сместился. Если раньше основной затык был именно в написании кода, то теперь кодинг ускорился, а узкое место находится дальше в пайплайне – в проверках, интеграции и релизах. Наглядно: если для кодинга ИИ используют 58% инженеров, то к code review или оптимизации его пускают только 24%, а 42% вообще никогда не используют ИИ в работе с легаси.

По сути, классический эффект автоматизации: один этап ускоряется, но система вокруг него не успевает адаптироваться. А это значит, что следующий скачок произойдет не тогда, когда ИИ научиться писать код еще лучше, а тогда, когда агенты смогут надежно закрывать весь цикл от идеи до продакшена.

🤷‍♂️ Автопилот не справился с управлением

Владелица Tesla Cybertruck подала в суд на компанию и хочет взыскать $1 млн из-за аварии, совершённой автопилотом FSD.

А ещё она обвиняет Tesla в «халатном найме и удержании» Илона Маска на посту CEO.

Первое замечательное правило клуба высших математиков 😄