🤯 Проблемы качества AI-кодинга — завышенные ожидания от инструмента

Одни говорят, что AI-кодинг решает задачи с минимумом усилий. Другие — что результат сырой, код плохой, толку мало. И те, и другие правы.

Причина таких разных впечатлений банальна: ожидания и компетентность того, кто использует инструмент. Мне помогло разложить это по полочкам:

1️⃣ ИИ решает ровно ту задачу, которую вы описали. Всё, что не указано явно — будет опущено. Он не будет угадывать детали и додумывать контекст, который вы не дали.

2️⃣ Нерабочее решение — это норма, а не поломка. ИИ генерирует текст, а не проверенный ответ. Нужен цикл: написал → проверил → поправил → повторил. Как с любым новым человеком в команде.

3️⃣ИИ не понимает "сделай качественно". У него нет ваших стандартов — пока вы их не передадите, он работает по своим. Давайте конкретику: примеры, ограничения, критерии.

Из коробки ИИ - это потенциал, а не готовый инструмент. Его нужно настраивать под свои процессы, планки качества и ожидания. Чем больше у вас примеров и чётких критериев — тем лучше работает. Не потому что стал умнее, а потому что получил с чем сравнивать.

Когда я посмотрел на это честно — понял, что проблема не новая. Размытые задачи, отсутствие стандартов, знания передаются из уст в уста — всё это было и до AI. Просто с людьми договаривались на ходу. ИИ так не умеет.

💬 А у вас как? Сразу зашёл AI-кодинг или пришлось перестраивать подход?

#ИИ #AI