Некоторые наивно верят в то, что модель умеет читать мысли.

В весах любой LLM зашита своя онтология — некая "средняя по больнице" картина мира и общепринятая терминология. Когда нейросеть пытается писать код или править баги в вашем проекте, она опирается именно на эту базу. Единственное окно в вашу реальность для модели — это названия сущностей, методов и переменных.

Если в команде годами забивали на Domain-Driven Design, изобретали свой "птичий язык", а архитектура существует только в виде устных преданий тимлида — у вас проблемы. Модель будет постоянно мазать мимо контекста, галлюцинировать и порождать несусветную дичь. Не потому что она тупая, а потому что ваше локальное "исторически так сложилось" в корне противоречит общепринятому смыслу слов.

В такой ситуации есть два пути:

• Признать проблему семантического техдолга. Взять ту же LLM в зубы, выяснить, где ваша внутренняя сказка расходится со "общепринятым", и заняться внятным рефакторингом доменной модели.
• Продолжать воевать с ветряными мельницами, убеждая себя и коллег в том, что "AI — ерунда и ничего сложнее ToDo-листа написать не может".

Единый язык и прозрачный нейминг теперь нужны не только для того, чтобы новые разработчики не сходили с ума на онбординге. Язык сегодня — это базовый интерфейс разработки.