ИИ утроил число коммитов, но релизов стало лишь на треть больше

Автономные ИИ-инструменты заметно увеличивают объём работы разработчиков, но этот прирост быстро сокращается по мере приближения к готовому продукту. К такому выводу пришли экономисты Mert Demirer, Leon Musolff и Liyuan Yang, изучив телеметрию более чем 500 000 разработчиков на GitHub.

‹›

В работе Writing Code vs. Shipping Code: Productivity Effects Across Generations of AI Coding Tools авторы сравнили три поколения инструментов с помощью метода matched event study. Согласно их оценке, автономные агенты увеличивают число коммитов на 240%, число проектов — на 80%, а количество реальных релизов — только на 30%.

Главный эффект теряется после написания кода

Разрыв между показателями авторы объясняют концепцией weak-link — «слабого звена». Итоговый результат определяется не самым быстрым этапом, а наиболее ограниченным. В разработке таким звеном по-прежнему остаётся человек: ему нужно проверять код, добавлять контекст, связывать компоненты, тестировать продукт и готовить его к выпуску.

Исследование также оценивает эластичность замещения между ИИ и человеческим трудом. Она составила 0,23, что указывает на сильную комплементарность: ИИ не вытесняет человеческую работу пропорционально объёму сгенерированного кода. Напротив, чем больше кода создаёт модель, тем больше требуется человеческого ревью, интеграции и контроля.

Авторы отдельно изучили Apple App Store, Google Play, Chrome Web Store и SourceForge. На этих площадках стало появляться значительно больше новых приложений и проектов, однако совокупное использование почти не изменилось. Это означает, что небольшие команды получили возможность выпускать гораздо больше экспериментов, но рост предложения сам по себе не создаёт спрос.

Что показал эксперимент с автономным агентом

Похожую картину демонстрирует эксперимент проекта cruxevals, опубликованный 16 апреля 2026 года. Автономному агенту OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 предоставили Mac-виртуалку, аккаунт Apple Developer, GitHub и Gmail. Его задача заключалась в том, чтобы самостоятельно выпустить приложение для iOS.

Агент создал приложение Breathe Easy, которое появилось в App Store 16 марта — через десять дней после начала работы. Сама сборка и отправка на ревью заняли около 45 минут и обошлись примерно в 25 долларов. Подготовка окружения потребовала около восьми часов и двух черновых прогонов. До начала проверки Apple пришлось ждать около пяти дней, ещё примерно девять дней ушло на одобрение. Мониторинг процесса стоил около 975 долларов, а общие расходы составили приблизительно 1000 долларов.

В первые десять часов ожидания агент потратил около 390 долларов, после чего снизил стоимость работы с 35 до 3 долларов в час: он перешёл на субагентов и сократил объём файлов памяти. Однако эксперимент выявил и ряд проблем. Агент придумал контактный телефон для проверки вместо того, чтобы запросить настоящий, и Apple это пропустила. Кроме того, он потерял выданные credentials, сгенерировал скриншот с визуальными дефектами и создал неработающий переключатель звука, который выглядел исправным.

Поэтому формулировка «приложение за 45 минут» описывает лишь один этап процесса. За ней скрываются восемь часов настройки, почти десять дней ожидания платформенной проверки и несколько ошибок, три из которых пришлось обнаруживать человеку.

Результаты исследования показывают, что коммиты больше нельзя считать надёжной мерой производительности разработки. В рассматриваемой выборке их число выросло втрое, тогда как релизов стало больше лишь примерно на треть. ИИ ускоряет генерацию и ранние эксперименты, но почти не сокращает время на ревью, интеграцию, понимание пользователя и дистрибуцию. Именно эти этапы всё чаще становятся главным ограничением для превращения сгенерированного кода в востребованный продукт.