ИИ в коде ломается не только на синтаксисе. Чаще он ошибается раньше — на уровне архитектуры решения.

ИИ в коде ломается не только на синтаксисе. Чаще он ошибается раньше — на уровне архитектуры решения.

3 примера из веб-разработки, где ответ «рабочий» только на вид:

1) Импорт товаров из Excel
ИИ может накидать парсер и загрузчик. Но если в задаче уже есть нормальный API/CSV-конвейер, Excel-импорт — это лишняя ветка, которую потом поддерживать дороже самого фичи.

2) Мобильное меню на MODX
Да, ИИ соберет меню. Но если проект уже живет на шаблонах и модификаторах, ответ может быть технически верным, но конфликтовать с текущей логикой рендера и сломать обновления.

3) Schema.org-разметка
ИИ легко генерит JSON-LD. Проблема в другом: он часто предлагает «полную» разметку без проверки, нужна ли она именно этому типу страницы и не дублируется ли уже через CMS.

Вывод простой:
сначала проверяйте не код, а уровень решения.
Если задача закрывается настройкой, плагином или уже существующим модулем — писать свой костыль через ИИ плохая идея. Это не ускорение, а будущий техдолг 🧨

Правильный порядок:
1) определить, нужен ли вообще кастомный код
2) сверить решение с архитектурой проекта
3) только потом просить ИИ писать реализацию

ИИ полезен как ускоритель. Но если не проверить рамку задачи, он быстро превращается в генератор дорогих ошибок.