Наткнулся на интересный пост:
Каждый день меня спрашивают: "А правда ли ИИ помогает инженерам с большими/сложными/legacy кодовыми базами?"
И знаете что? Однозначно да, если всё делать правильно!
Студенты курсов AI  для разработчиков поделились со мной своим опытом, как они это делают на практике:

Инженер 1:
Первым делом — разберитесь, как устроена кодовая база, спрашивая об этом ИИ. При этом ИИ заодно тоже её изучает.
Например, в Cursor вы можете @ Codebase (или @ какую-то часть кода) и попросить:
• "Сделай Mermaid-диаграммы последовательности и потоков для понимания связей между всеми важными файлами проекта"
• "Результат можно загрузить в  https://mermaid.live/ для просмотра"
• "Дай мне команды для терминала — как запускать, тестировать и останавливать приложение локально и в проде"
• "Расскажи, как ещё можно использовать это приложение, и где найти документацию"
• "Напиши документацию, чтобы я мог начать работать с этой кодовой базой. Сделай это рекурсивно — по директориям, поддиректориям, и пусть всё связывается между собой"
Дальше используйте обычный процесс разработки, но с помощью ИИ:
• Тикет в Jira → ИИ читает, ищет важную информацию, делает выжимку
• Изучение кода → ИИ читает код и пишет саммари на важные части
• Создаем branch → ИИ анализирует код и предлагает исправления
• Тесты → Дайте ИИ взглянуть на существующую инфраструктуру тестов и попросите создать новые тесты для вашей фичи
• Запустите тесты  → ИИ помогает исправить несостыковки
• Сделайте PR, при необходимости воспользуйтесь услугами ИИ
• И так далее
 
Сам пост тут, там еще от 4 инженеров есть советы  по использованию AI.

PS: Думаю на английском промты будут лучше работать