В этом уроке я делюсь практическим опытом обеспечения безопасности и проведения код-ревью при разработке приложений с использованием искусственного интеллекта (вайб-кодинге). Подробно разбираю ключевые инструменты вроде Claude Code, Cursor и CodeRabbit, а также объясняю, почему традиционный аудит кода человеком уступает автоматизированным проверкам нейросетями. Основной упор сделан на превентивные меры: настройку линтеров, логирование ошибок и разграничение прав доступа. Материал призван уберечь разработчиков с небольшим опытом от фатальных ошибок, таких как случайное удаление продакшен-базы данных ИИ-агентом.
00:01–00:35 Чек-лист безопасности — использование готового чек-листа для создания специализированного системного промпта (скилла), проверяющего безопасность приложения. 00:37–02:14 Инструменты для код-ревью и новые мощности Cursor — обзор возможностей встроенных утилит Claude Code и масштабные инвестиции Илона Маска в Cursor для обучения новой модели класса Opus. 02:15–03:55 Независимый аудит через CodeRabbit — организация независимой автоматической проверки кода на этапе создания Pull Request за ~$25 (~2 300 руб.) в месяц. 03:57–05:02 Автоматизация проверок на старте и отказ от человеческого ревью — почему нужно внедрять код-ревью с самого первого дня проекта и почему человеческий аудит теряет актуальность из-за успехов LLM в поиске уязвимостей. 05:03–06:50 Очистка репозитория от…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.