ИИ в коде чаще ломается не на синтаксисе, а на уровне решения.

ИИ в коде чаще ломается не на синтаксисе, а на уровне решения.

Вот где обычно прячется баг: вы просите модель «сделай фичу», а она честно строит не ту архитектуру. Код может быть рабочим. Но для проекта — мимо.

Три типичных кейса из веб-разработки:

— импорт товаров из Excel
Можно быстро накидать парсер и форму загрузки. Но если объемы растут, нужны очереди, валидация, дедупликация, лог ошибок, откат. ИИ часто дает «рабочий» MVP, который умирает на реальных данных.

— мобильное меню на MODX
Модель легко собирает меню на глаз. Но забывает про состояние, доступность, поведение на разных брейкпоинтах и конфликты с шаблоном. В итоге не код плохой — решение слишком плоское.

— Schema.org-разметка
ИИ пишет JSON-LD быстро. Но если не проверять тип страницы, каноникал, вложенность и соответствие контенту, вы получаете красивую разметку с нулевой пользой для поиска.

Вывод простой: сначала спрашивайте не «как написать код», а «какой уровень решения нужен».
Потому что хороший ответ на плохой запрос — это не помощь. Это технически аккуратная ошибка.