Итеративное улучшение кода через статический анализ: качество LLM-кода за пределами «работает/не работает»

40% кода от GPT-4o содержит уязвимости безопасности, 80% нечитаем, 50% ненадёжен. Но тесты проходят — модель решила задачу, но не написала код как инженер. Метод Static Analysis Loop позволяет довести LLM-код до production-ready качества через итеративную проверку с явной маркировкой проблем. Линтеры находят косяки → проблемы помечаются прямо в коде тегами с номером строки → LLM видит ГДЕ именно проблема и исправляет. Результат: безопасность 40% → 13%, читаемость 80% → 11% за 10 итераций.