Нейро-символический AI-ревьюер: как подружить LLM и Prolog для дешевой детерминированной проверки кода в CI/CD

Сейчас мы находимся в стадии, когда компании массово внедрили AI-ассистентов (Copilot), что привело к лавинообразному росту кодовой базы. Теперь это уже сложно отвалидировать человеком, поэтому проблема с этапом ревью. Классические SAST «слепы» к сложной бизнес-логике и архитектурным паттернам, а чистые LLM в роли ревьюеров обходятся слишком дорого, галлюцинируют и выдают вероятностные, недетерминированные вердикты. Для энтерпрайза с высокой стоимостью багов все это ну такое.... Но существует коммерчески эффективная альтернатива — нейро-символический (Neuro-Symbolic) подход. В этой связке легковесная и быстрая локальная LLM решает только одну задачу — парсит контекст кода и переводит его в атомарные семантические факты (JSON). Дальше управление переходит к символьному слою — движку Prolog (или его модная урезанная версия - Datalog), который на основе жестких правил (дерева онтологий компании) за микросекунды строит графы вызовов любой глубины и выносит бескомпромиссный булев вердикт (True/False).На мастер-классе мы «на пальцах» разберем эту архитектуру, напишем рабочий прототип на Python + Prolog и покажем, как масштабировать это решение под нагрузку в тысячи пул-реквестов.