Итак, прошло 10 дней, сделано 80 пул-реквестов через OpenAI Codex.
Локально работал, используя инструменты из поста выше.

Если вкратце, ничего не изменилось с апреля, когда я писал “О навыках в современном мире“.

‣ Просить сделать задачу и надеяться на хорошее решение нельзя.
‣ Детально формулировать ТЗ и надеяться на хороший код — тоже нельзя.
‣ Доверять построение архитектуры — тем более.

Даже если у вас есть полноценный CI/CD, куча тестов, детально сформированные тикеты с ТЗ — агенты всё равно превратят систему в свалку, которую невозможно поддерживать.
Сильный программист нужен, чтобы контролировать рост сложности проекта. Возможно, техническим менеджерам это не всегда очевидно из-за отсутствия компетенций — неумения распознать ловушки, которые ИИ расставит для самого себя.

С чем LLM справляется лучше всего?
Задачи по аналогии в проекте с хорошими абстракциями.
Но вот организовать такой проект и поддерживать “чистоту“ LLM не может.

Если вы новичок в использовании ИИ-агентов, могу посоветовать такую метафору и подход к делегированию:

LLM — это не интеллект, а переводчик. Наивно говорить — реши такую-то проблему или задачу. Если знаете, как решить, пишите детальную структурированную инструкцию с примерами и даже названиями сущностей. LLM переведет в код. Лень писать инструкцию — попросите об этом LLM, а потом правьте.

Не знаете, как решить задачу, спросите варианты у LLM, погуглите немного, задайте вопросы “поумнее“. Не стоит ожидать, что LLM как опытный разработчик соберет требования и реализует “по красоте“.