Я с большой неохотой погрузился в тему программирования с помощью генеративного ИИ. Само по себе это направление меня не смущало, но утомляло то, как его пиарят. Стоило ChatGPT научиться по текстовому описанию выдавать что-то похожее на рабочий код, как СМИ дружно стали трубить: «ИИ уже скоро заменит программистов». Это казалось странным, ведь код, который тогда генерировал ИИ, был далёк от ожидаемого результата и даже не всегда был рабочим(причем могла быть просто опечатка). Было видно, что он годится разве что для автоматической «копипастилки», за которой нужно убирать ошибочный мусор.

ИИ неплохо генерировал обычные тексты и он исполнил мою мечту превращая письма из «Вы что совсем там ох...» в «Добрый день, коллеги! …».
В сети я часто натыкался на заголовки: «С помощью ChatGPT я автоматизировал свой бизнес», «С помощью ИИ я написал проект по текстовому описанию». До недавнего времени я не мог ни подтвердить, ни опровергнуть эти заявления. Коллеги и ученики присылали мне статьи о некоем «ИИ, который уже умеет писать код», но проекты оказывались либо скаком, либо обёрткой над ChatGPT, выдающей код посредственного качества.

С восторгом ребёнка мне показали Cursor. Я попробовал и действительно увидел нечто намного лучшее из того, что пробовал раньше. Но чтобы получить что-то близкое к адекватному коду, мне всё равно приходилось тщательно контролировать процесс и тратить много времени на пояснения контекста.

Не могу сказать, что я провёл часы за официальными руководствами, но мне так и не встретилось много людей, которые могли бы внятно объяснить, что конкретно они делали с помощью Cursor.

Мне удалось развернуть Laravel-проект: автоматически сгенерировались миграции и модели. Когда дело дошло до бизнес-логики и алгоритмов, требующих сложной логики (например, запись к врачу с учётом фильтров), — остались лишь комментарии "// TODO". Уверен, что при более чётких инструкциях ИИ справился бы лучше, но подробностей требовалось много. Полученный код был неподдерживаемым, хотя я описывал, каким хочу его видеть. Возможно, есть специалисты, которые смогли бы ставить запросы лучше, но я не располагаю историей переписки, чтобы это показать.
После такого опыта я перестал активно пользоваться Cursor и вернулся к генерации шаблонного кода и автоматизации поиска решений в Google — это уже проверенный и надёжный инструмент.

Недавно я решил дать шанс Junie от JetBrains, который меня впечатлил на презентации. Опыт оказался гораздо более удачным.

В новом проекте я пошагово описывал задачи:
- У меня есть такие-то сущности с такими-то полями — сделай миграции и сиды.
- Создай сервис (Service layer), который будет обращаться к репозиторию, дергающему модели, и возвращать DTO.

Результат:

- По моим ощущениям, за гораздо меньшее число запросов я получил код, близкий к желаемому.
- Были места, где генерация шла «в полный трэш» — например, при создании enum он использовал устаревшие обёртки над классами (возможно, это особенность JetBrains: у меня по-дефолту выставлена пятая версия PHP, хотя некоторые фишки с 7+ (типизированные свойства) доступны).
- Ошибки фиксились одним-двумя уточняющими запросами, но код всё равно требовал рефакторинга, что, честно говоря, меня впечатлило.

Однако для реального проекта он всё ещё далёк от идеала: создаётся ощущение, что задачу решают «самым костыльным способом». На серьёзном ревью такой код не прошёл бы.
+Все же я достаточно подробно описывал что хочу.

В готовом проекте: