ИИ в разработке чаще ломает не код, а логику выбора решения.
И вот где начинается драма: модель может собрать рабочий ответ, но выбрать не тот уровень задачи. Формально всё запускается. По факту — команда тащит в проект лишнюю сложность, потом переписывает и теряет время, бюджет и доверие.
Три типовые ловушки:
— импорт товаров из Excel: вместо простого парсинга рождается «универсальный сервис»
— мобильное меню на MODX: вместо локальной правки — тяжёлый костыль
— Schema.org: вместо нужного компонента — архитектурный оверкилл
Что это значит для бизнеса:
1. Сначала проверяем, какой уровень решения нужен: патч, компонент, модуль, сервис.
2. Потом уже оцениваем код.
3. И только после этого решаем, можно ли брать ответ ИИ в прод.
Главный риск не в том, что ИИ ошибся в синтаксисе. Риск в том, что он убедительно продал вам неправильную стратегию решения. А потом за этот выбор платит команда. 🔧
Performance Memo
@PerformanceMemoPro
ИИ в разработке чаще ломает не код, а логику выбора решения.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Performance Memo. Подписаться можно по ссылке: @PerformanceMemoPro.