ИИ в коде не всегда ошибается. Чаще промах начинается раньше — на уровне выбора решения.
Для релокации и работы в новой среде это особенно знакомо: формально задача решается, но не тем способом, который потом выдержит жизнь, сроки и поддержку. В веб-разработке это видно на простых примерах: импорт товаров из Excel, мобильное меню на MODX, компонент для Schema.org-разметки. Ответ ИИ может выглядеть рабочим, но это ещё не значит, что его стоит тащить в проект.
Что проверять до кода:
1. Какой уровень решения нужен: быстрый патч, модуль, архитектурный блок.
2. Есть ли у задачи ограничения: CMS, производительность, поддержка, SEO.
3. Не предлагает ли ИИ «красивое» решение там, где нужен самый скучный и надёжный вариант.
4. Понимаете ли вы цену ошибки: переделка, техдолг, зависимость от одного разработчика 🤖
Полезный принцип простой: сначала оцениваем задачу, потом смотрим на код. Это экономит время, нервы и деньги — особенно когда проект уже на ходу.
Relocate IT
@RelocateITPro
ИИ в коде не всегда ошибается. Чаще промах начинается раньше — на уровне выбора решения.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Relocate IT. Подписаться можно по ссылке: @RelocateITPro.