ИИ в разработке часто ломают не на коде, а на уровне решения. И это куда опаснее.

ИИ в разработке часто ломают не на коде, а на уровне решения. И это куда опаснее.

Контекст: задача «просто сделать фичу» — импорт товаров из Excel, мобильное меню на MODX, компонент для Schema.org-разметки. Казалось бы, ИИ выдает рабочий код. Но рабочий код ≠ правильный выбор архитектуры.

Действие: вместо того чтобы радоваться первому ответу, надо сначала спросить:
— это вообще тот уровень абстракции?
— не проще ли закрыть задачу готовым модулем, шаблоном, CMS-механикой?
— не тащит ли ИИ в проект лишнюю сложность, которую потом придется поддерживать руками?

Результат: в каждом из этих кейсов ошибка была не в синтаксисе, а в решении «с нуля там, где нужен был более простой или более стандартный путь». ИИ отлично пишет куски кода. Но если не проверить уровень решения, вы получите не ускорение, а дорогой технический долг.

Запомните: сначала валидируем подход, потом — реализацию. Иначе это не automation, а масштабирование халтуры 🤖