Как проверять AI-код перед production: evals и спецификации

Работающий AI-прототип ещё не означает, что его можно надёжно использовать в production. Для production-кода, сгенерированного AI, нужны спецификация задачи и проверки качества — evals.

Почему прототипа недостаточно?Скопировать ссылку

Между демонстрацией и production необходимы проверки: без evals неизвестно, в каких случаях система действительно не работает. Их не стоит пропускать только потому, что современные модели кажутся достаточно умными.

Фраза «код просто работает» зависит от масштаба задачи. Полностью не читать сгенерированный код может быть приемлемо для прототипа, но не для production.

Важно: не запускайте AI-сгенерированный код в production без проверки, даже если прототип успешно работает.

Какой порядок работы использовать?Скопировать ссылку

1. Описать задачу через спецификацию.
2. Сгенерировать или доработать код на основе спецификации.
3. Проверить результат с помощью evals.
4. Только после проверок рассматривать запуск в production.

Чем могут помочь спецификации?Скопировать ссылку

Для spec-driven разработки можно попробовать open-source проект layered-spec. В проекте есть скиллы для более предсказуемой генерации кода.

Layered-spec может дополнять evals, но не заменяет проверку кода перед production.

Как автоматизировать evals?Скопировать ссылку

Для простой автоматизации evals можно использовать open-source CLI Lightassay. По описанию автора, он позволяет получить результат проверки одной командой.

Статья собрана по сообщениям за июнь 2026 года.

Собрано в Sveska из открытых обсуждений сообщества. Авторы сообщений не указываются.