ИИ в веб-разработке полезен не потому, что «пишет код», а потому что иногда быстро даёт рабочий черновик. Но в performance-подходе важен не черновик, а уровень решения.
Три типовые ошибки, которые потом съедают бюджет:
1) Импорт товаров из Excel. ИИ может собрать парсер, но вопрос раньше: нужна разовая загрузка, регулярный sync или нормальный pipeline с валидацией? Если выбрать не тот уровень, потом перепишете логику дважды.
2) Мобильное меню на MODX. Код может открываться и закрываться, но это ещё не значит, что решение не создаст долгов по вёрстке, доступности и поддержке.
3) Компонент для Schema.org. Разметка может быть валидной, но если компонент не вписывается в архитектуру сайта, вы получите не ускорение, а ещё одну точку отказа.
Логика простая: сначала оцениваем задачу по уровню сложности, потом смотрим на код. ИИ хорошо ускоряет реализацию. Но если ошибка в декомпозиции, деньги уйдут не на разработку, а на переделки 🧾
Для команды это вопрос юнит-экономики: дешевле один раз правильно выбрать класс решения, чем потом платить за rework, простой и технический долг.
Spend & Profit
@SpendProfitPro
ИИ в веб-разработке полезен не потому, что «пишет код», а потому что иногда быстро даёт рабочий черновик. Но в
Этот пост опубликован в Telegram-канале Spend & Profit. Подписаться можно по ссылке: @SpendProfitPro.