Сервис Slopfix предлагает за $10 000 за неделю очистить ИИ-код от дублирования и галлюцинаций

Рост спроса на очистку кода после ИИ-генерации

Команда разработчиков под названием Slopfix запустила сервис по оптимизации проектов, созданных с помощью искусственного интеллекта. За фиксированную стоимость в $10 000 специалисты берутся за недельный срок сократить объём исходного кода, сохранив при этом работоспособность приложения.

Технические детали предложения

Перед началом работы Slopfix бесплатно анализирует репозиторий клиента, после чего принимает решение о целесообразности проведения работ. В процессе инженеры используют ИИ-агентов для поиска повторяющихся фрагментов и их объединения, подчёркивая, что окончательные решения принимают специалисты, а не автоматизированные инструменты. В результате заказчик получает обновлённую кодовую базу, документацию, набор правил для предотвращения повторного разрастания проекта, а также двухнедельную гарантию. Оплата зависит от том, насколько удалось достичь заранее согласованной цели по сокращению объёма кода.

Как пример эффективности сервиса компания приводит случай, когда проект с 100 000 строк был сокращён до 35 000 строк без потери функциональности. Основатель Slopfix, известный на Hacker News под псевдонимом zie1ony, отмечает, что такие услуги становятся актуальны из-за быстрого роста объёмов ИИ-сгенерированного кода.

Статистика и проблемы ИИ-кода

Согласно данным GitClear Maintainability Gap за 2026 год, опубликованным изданием Tom's Hardware, количество дублирующихся фрагментов кода увеличилось на 81% по сравнелию с 2023 годом. При этом доля операций по рефакторингу сократилась с 21% всех изменённых строк в 2022 году до менее чем 4% в 2026 году. В результате разработчики стали примерно в пять раз чаще копировать код, чем перерабатывать существующий.

Разработчики по всему миру отмечают всплеск неработающих ИИ-проектов: код становится медленным, сырым и опасным из-за ошибок, утечек данных и слабой архитектуры. Как признаются инженеры, большинство моделей обучаются на среднем по качеству открытом коде, что приводит к генерации посредственных решений. ИИ хорошо пишет шаблонный код, но не понимает архитектуру и не способен отличить хорошее решение от плохого.

Новый рынок очистки кода

Многие компании требуют от программистов «ускоряться с ИИ», но не умеют оценивать последствия. В итоге растёт количество ошибок и технический долг — исправление становится дороже, чем ручная разработка. Эксперты советуют ужесточить ревью и использовать ИИ не для написания, а для анализа кода, подчёркивая: не доверять искусственному интеллекту ядро системы, а ограничиваться рутиной.

Парадоксально, но именно этот тренд создаёт новый рынок: спрос на специалистов, способных «расчистить» ИИ-проекты, стремительно растёт. Это означает, что мы вступаем в эпоху, когда за чистый код снова будут хорошо платить.