Почему с AI-агентами код доезжает до main медленнее

Использование AI-агентов для написания кода значительно ускоряет процесс разработки, однако это создает неожиданный парадокс: изменения стали дольше проходить этапы ревью и QA. Согласно данным Faros AI, CircleCI и DORA, рост объема и частоты Pull Request'ов перегружает процессы проверки, что приводит к возникновению «бутылочных горлышек» в жизненном цикле разработки (SDLC). В статье анализируются причины этого явления, где выигрыш в скорости написания кода нивелируется задержками на этапе интеграции. Авторы подчеркивают, что автоматизация генерации кода требует пересмотра подходов к управлению качеством и процессам доставки. Для решения проблемы предлагается сфокусироваться на оптимизации метрик DORA и выявлении этапов, где изменения застревают чаще всего. Статья помогает разработчикам и тимлидам понять, как сбалансировать использование AI-инструментов с эффективностью процессов CI/CD, чтобы ускорить путь кода до продакшена, а не замедлить его.