AI-агент одинаково хорошо ускоряет работу и на здоровой архитектуре, и на плохой — разница в том, что именно он ускоряет. Исследование GitClear (211 млн строк изменений) зафиксировало в 2024 году восьмикратный рост блоков с дублированием в пять и более строк; copy-paste вырос с 8,3% до 12,3% всех изменений, а рефакторинг упал с 25% до менее 10%.
Практический вывод: агент склонен генерировать рабочие фрагменты и копировать их между модулями, не консолидируя. Это создаёт слой технического долга, который растёт молча и позже перекладывает время команды с создания нового на исправление старого. Поэтому AI-native подход работает только поверх инженерного фундамента — слабой связанности, переиспользуемых компонентов и проверок на сборке, — а не вместо него.
