Недавно мы стали свидетелями того, как языковые модели, такие как Claude Code от компании Anthropic, справляются с задачами, которые долгое время оставались неразрешёнными. На этот раз внимание было сосредоточено на криптографии, где инженер, работающий с реализацией ML-DSA на Go, столкнулся с проблемой: его тесты давали сбой с ошибкой “invalid signature”.
После долгих часов отладки, Filippo, автор кода, решил обратиться к Claude за помощью. Всего через несколько минут языковая модель предоставила ответ: “Ты дважды взял high bits”, и это оказалось верным. Интересно, что Claude действовал, как настоящий разработчик: добавлял printf, проводил тесты и искал закономерности, в итоге обнаружив ошибку быстрее, чем человек.
В конце Filippo предложил идею создания инструмента, который автоматически запускал бы LLM при падении тестов и сообщал бы о причинах. Если модель находила ошибку быстрее, это было бы замечательно, а если нет — разработчики могли бы продолжать работать самостоятельно. Такой подход кажется более реалистичным, чем традиционные методы решения задач.