Я все чаще вижу одну и ту же ловушку: ИИ может дать рабочий код, но это еще не значит, что он предложил правильный уровень решения.
И вот здесь начинается самое важное. Не «сгенерировал ли он функцию», а «не переусложнил ли задачу». В вебе это критично.
Три типичных примера:
— импорт товаров из Excel: вместо нормального сценария вам могут собрать хрупкий костыль;
— мобильное меню на MODX: решение работает, но потом его страшно трогать;
— Schema.org: ИИ легко напишет компонент, но забудет, что иногда достаточно простого и надежного способа разметки.
Мой вывод простой: сначала проверяйте архитектурный уровень ответа, потом уже читайте код. ⚙️
В проекте ценнее не «умный» результат, а тот, который легко поддерживать, масштабировать и не чинить каждую неделю. ИИ полезен именно там, где он ускоряет здравое решение, а не подменяет его.
Tilda Brief
@TildaBriefPro
Я все чаще вижу одну и ту же ловушку: ИИ может дать рабочий код, но это еще не значит, что он предложил правил
Этот пост опубликован в Telegram-канале Tilda Brief. Подписаться можно по ссылке: @TildaBriefPro.