Чекпоинты с участием человека в разработке ИИ: 5‑минутные проверки схемы, прав доступа, деструктивных действий и настроек деплоя, чтобы избежать долгих исправлений.
Создание при помощи ИИ может выглядеть моментально. Вы описываете фичу, получаете рабочий экран, и приложение кажется готовым. Проблема в том, что небольшие детали часто ломаются в пограничных случаях: реальные данные, реальные права доступа, боевые настройки. Именно эти «маленькие» промахи превращаются в неделю исправлений.
Чекпоинт — это короткая человеческая пауза перед тем, как принять или выпустить изменение. Это не встреча и не длинный цикл QA. Это целенаправленный 5‑минутный просмотр, на котором вы спрашиваете: если это неверно, что сломается сильнее всего?
Большая часть болезненных исправлений приходит из четырёх высокорискованных областей:
Короткая пауза помогает, потому что эти проблемы пересекают разные слои. Небольшая ошибка в схеме расходится по API, экранам, отчётам и миграциям. Ошибка в правах может стать инцидентом безопасности. Неправильные настройки деплоя приводят к простою.
Неважно, пишете ли вы код вручную или используете инструмент вроде Koder.ai — правило одно: двигайтесь быстро, но поставьте маленькие предохранители там, где цена ошибки велика.
Чекпоинты работают лучше, когда они предсказуемы. Не проверяйте всё. Проверяйте то, что дорого откатывать.
Выбирайте моменты, которые всегда вызывают чекпоинт: после завершения фичи, прямо перед деплоем и сразу после рефакторинга, который затрагивает данные, авторизацию, биллинг или всё, что выходит в продакшен.
Установите таймер на 5 минут. Когда он закончится — останавливайтесь. Если обнаружили реальный риск, запланируйте более длинное исследование. Если нет — деплойте спокойнее.
Назначьте роль ревьюера, даже если это «будущий вы». Представьте, что вы утверждаете это для коллеги, которого нельзя сейчас прервать.
Небольшой шаблон помогает быть последовательным:
Change:
Risky areas touched:
1 quick test to run:
Decision (proceed / adjust prompt / rollback):
Если вы работаете в Koder.ai, сделайте последний шаг преднамеренно лёгким. Снапшоты и откаты превращают «я не уверен» в безопасное решение.
Самый быстрый путь потерять дни — принять схему БД, которая только «вроде» соответствует задуманному. Маленькие ошибки в данных распространяются по всем экранам, API и миграциям.
Начните с проверки, совпадают ли основные сущности с реальностью. Простой CRM обычно нуждается в сущностях Customers, Contacts, Deals и Notes. Если вы видите расплывчатые имена вроде «ClientItem» или «Record», уже происходит дрейф.
Пятиминутная проверка схемы:
Небольшой пример: таблица Invoices без уникального invoice_number выглядит нормально в демо. Через месяц появляются дубликаты, платежи применяются не к той записи, и вы пишете скрипты очистки и письма с извинениями. Поймать это на проверке — 30‑секундная правка.
Если вы задаёте себе только один вопрос, пусть он будет таким: сможете ли вы объяснить схему новому коллеге за две минуты? Если нет — уточните её до того, как на неё опираться.
Ошибки в авторизации дороги, потому что демо‑сценарии их скрывают. Два типичных провала: «все могут всё» и «никто ничего не может».
Опишите роли простыми словами: admin, staff, customer. Если в приложении есть команды — добавьте workspace member и workspace owner. Если роль нельзя объяснить в одном предложении, правила разрастутся.
Затем примените одно правило: по умолчанию минимум прав. Новые роли должны начинаться без доступа или с правом только на чтение и получать ровно то, что им нужно. Код, сгенерированный ИИ, часто излишне разрешителен, потому что так проходят тесты.
Чтобы быстро проверить, используйте небольшую матрицу доступа и попробуйте её в UI и API:
Проверки владения особенно важны. «Пользователь может читать Task» — мало. Лучше: «пользователь может читать Task, где task.ownerId == user.id» (или если пользователь принадлежит рабочему пространству).
Пограничные случаи — где происходят утечки: приглашённые, но не принявшие приглашение, удалённые аккаунты, члены воркспейса с устаревшими сессиями. Один пропущенный край может вырасти в неделю исправлений.
Если вы используете Koder.ai, попросите ассистента вывести роли и таблицу доступа перед тем, как принять изменения, и затем проверьте с двумя тестовыми аккаунтами на роль.
Деструктивные действия — самый быстрый путь от маленькой ошибки к неделям восстановления.
Сначала перечислите всё, что может стереть или перезаписать данные. Это не только кнопки «удалить». Это reset, sync, import/replace, rebuild index, seed‑действия и широкие админ‑инструменты.
Ищите несколько явных сигналов безопасности:
Для большинства пользовательских данных предпочитайте soft delete. Простой deleted_at плюс фильтрация оставляют возможность отката и дают время, если позже всплывёт баг.
Также относитесь к изменениям схемы как к потенциально деструктивным. Удаление колонок, смена типов и ужесточение ограничений могут привести к потере данных, даже если никто явно не вызывал delete‑эндпоинт. Если ИИ предложил миграцию, спросите: что будет с существующими строками и как мы восстановим данные?
Если вы не можете объяснить план отката в одном предложении — не шипьте деструктивное изменение.
Большинство историй про уборки начинаются одинаково: в dev всё работало, а в проде поведение другое.
Специально разделяйте dev и prod: разные базы, ключи, бакеты и почтовые провайдеры. Если оба окружения указывают на одну базу, один тестовый скрипт может загрязнить реальные данные, а «быстрый сброс» — стереть их.
Далее смотрите на секреты. Если ключи лежат в конфиге, промпте или сообщении коммита — считайте, что они утекут. Секреты должны внедряться при деплое (env vars или менеджер секретов). Продакшен должен падать при отсутствии обязательного секрета — это дешевле, чем тихий fallback.
Проверьте браузерные настройки: allowed origins (CORS), redirect URL, OAuth callback. Их легко почти совпадать — и именно из‑за этого вы получаете «ломаный логин», когда код в порядке.
Пятиминутная проверка деплоя:
Если вы деплоите из Koder.ai, это также хорошее время подтвердить, что вы выбрали нужное окружение и что откат доступен, если что‑то пойдёт не так.
Прежде чем принять AI‑сгенерированное изменение и выпустить его, остановитесь на минуту. Вы не проверяете стиль. Вы охотитесь за ошибками, которые превращаются в долгую уборку.
Один пример: вы мержите фичу «admin delete user». За 60 секунд вы замечаете, что в бекенде нет проверки роли — только скрытая кнопка в UI. Реальный пользователь может вызвать эндпоинт напрямую. Эта одна находка спасает от инцидента.
Завершите вопросом, который приземляет всё к реальности:
Какое худшее реальное действие может совершить пользователь здесь, нарочно или по ошибке?
Если в ответе есть «удалить чужие данные», «увидеть приватные записи» или «сломать продакшен» — остановитесь и ужесточите изменение.
Вы создаёте маленькую CRM и просите ИИ добавить кнопку «Удалить клиента» на странице клиента. За считанные минуты он генерирует UI, бекенд‑эндпоинт и изменение в базе, чтобы убрать связанные записи.
Всё кажется рабочим: кнопка есть, запрос возвращает 200, клиент исчезает из списка. Многие команды двинутся дальше.
5‑минутная проверка ловит две проблемы:
Быстрая проверка на практике:
Небольшая правка в промпте устраняет всё до релиза:
“Сделайте удаление клиента мягким (soft delete). Счета и логи сохраняйте. Удалять может только админ. Добавьте подтверждение с вводом DELETE. Возвращайте понятную ошибку при отсутствии доступа.”
Чтобы это не ломалось снова, задокументируйте три вещи в заметках проекта: правило удаления (soft vs hard), требование по правам (кто может удалять) и ожидаемые побочные эффекты (какие связанные данные остаются).
Выход ИИ может звучать уверенно, скрывая предположения. Цель — сделать эти предположения явными.
Слова‑триггеры: “assume”, “default”, “simple”, “should”, “usually”. Часто это значит «я что‑то выбрал, не подтвердив, что это подходит вашему приложению.»
Полезные шаблоны промптов:
“Перепиши предложение как acceptance criteria. Включи: требуемые поля, состояния ошибок и 5 пограничных случаев. Если были предположения — перечисли их и попроси меня подтвердить.”
Два дополнительных промпта, которые быстро вскрывают риск:
Для авторизации:
“Покажи роли и права для каждого API‑маршрута и UI‑действия. Для каждой роли: разрешённые действия, запрещённые действия и пример запроса, который должен провалиться.”
Решите, что всегда должно проверяться человеком, и держите список коротким:
Большинство долгих исправлений начинается с одной небольшой установки: веры в то, что раз сейчас всё работает — значит ок.
«Работает на моей машине» — классическая ловушка. Фича может проходить локальные тесты и падать на реальных объёмах данных, с реальными правами или в чуть другом окружении. Исправление превращается в гору срочных патчей.
Дрейф схемы — ещё один магнит. Когда таблицы эволюционируют без ясных имен, ограничений и дефолтов, получаются одноразовые миграции и странные костыли. Позже кто‑то спрашивает: «что значит status?» — и никто не знает.
Авторизация, добавленная в последний момент, больна, потому что переписывает допущения. Если вы строите всё так, будто любой пользователь может всё, вы потратите недели на латание дыр.
Деструктивные действия дают самые громкие катастрофы. «Удалить проект» или «сбросить базу» легко реализовать и легко пожалеть без soft delete, снапшотов или плана отката.
Несколько повторяющихся причин многодневной уборки:
Проще всего прижить чекпоинты, привязав их к уже существующим моментам: начало задачи, merge, деплой и верификация.
Лёгкий ритм:
Если вы работаете в Koder.ai, режим планирования может служить чекпоинтом «перед началом»: запишите решения вроде “orders можно создавать залогиненным пользователям, но менять статус могут только админы” до генерации изменений. Снапшоты и откаты делают «не уверен» поводом для отката и переработки промпта.
Пять минут не поймают всё. Но они надёжно ловят дорогие ошибки, пока они ещё дешёвые.
Используйте чекпоинт сразу после генерации фичи, непосредственно перед деплоем и после любых изменений, затрагивающих данные, авторизацию, биллинг или настройки продакшена. Эти моменты имеют наибольший «радиус поражения», поэтому короткая проверка ловит дорогие ошибки заранее.
Держите процесс жёстким: запустите таймер на 5 минут и следуйте одному и тому же набору шагов. Опишите изменение в одном предложении, проверьте, что оно затрагивает (данные, роли, окружения), просканируйте четыре рискованные области, выполните один реальный тест и решите: продвигать, уточнить запрос к ИИ или откатить.
Потому что такие ошибки затрагивают множество уровней: API, экраны, отчёты и миграции. Исправление спустя время часто означает править несколько слоёв одновременно. Поймать проблему сразу — обычно короткая правка вместо долгого проекта по уборке.
Проверьте, что таблицы и поля соответствуют реальным понятиям, имена последовательны, связи полные, а ограничения — осознанные (not null, unique, foreign keys). Проверьте индексы для частых запросов, чтобы рост данных не убил производительность.
Предположите, что UI вводит в заблуждение, и тестируйте серверные правила. Сформулируйте роли простыми словами, начинайте с минимальных прав и проверьте ownership‑правила на сервере, попробовав доступ к записи другого пользователя через изменение ID. Не забывайте проверять list/search/download эндпоинты, а не только видимые экраны.
Перечислите любые операции, которые могут стереть или перезаписать данные: импорты, сбросы, массовые обновления, админ‑инструменты. Требуйте явного подтверждения (лучше — ввод строки подтверждения), сужайте область действия, логируйте, кто запустил операцию, и предпочитайте архивирование или soft delete для пользовательских данных.
В большинстве бизнес‑сцен по умолчанию стоит выбирать soft delete — так можно откатить ошибки и расследовать проблемы, не теряя истории. Hard delete используйте только при реальной необходимости и будьте готовы за одну фразу объяснить план восстановления перед публикацией.
Разделяйте dev и prod базы, параметры и ключи; внедряйте секреты при деплое (env vars или менеджер секретов), а не храните в коде. Проверьте CORS, redirect и OAuth callback URL, соответствие доменов и включённость логирования без утечки чувствительных данных — тихие ошибки самые вредные.
Используйте снапшоты как страховку, но не как замену мышлению. Сделайте точку отката перед рискованными изменениями и немедленно откатитесь, если проверка выявит серьёзный риск. Затем регенерируйте с более точным запросом, включив пропущенные ограничения и проверки прав.
Короткая минутная проверка на самые дорогие ошибки: понятность схемы и ограничения, политика default‑deny и серверные проверки прав, подтверждения и планы восстановления для деструктивных действий, разделение окружений и безопасное обращение с секретами. В конце спросите: «Что худшее, что может сделать реальный пользователь?» — и остановитесь, если ответ включает потерю данных, утечку или поломку продакшена.