Это вы ёмко описали. Я так понял, что ИИ, в настоящий момент, способен лишь быть помощником уровня "принеси-подай". Написал кусок элементарного кода, избавил от рутины - свободен, а компилировать уже лучше спецу. Или вообще ИИ лучше не доверять и простейшего?
Спросить у ИИ "напиши часть кода для проверки статуса `Jenkins job` с контекстом (...)" - этому можно довериться, внести в прод.
Но вмандить весь проект в ИИ и потребовать сгенерировать доп. фичу - это ружжо над коленом. Потому что скорее всего критичная база данных с историей за N лет будет обнулена ради консистентности "по мнению" ИИ
Тут есть нюанс "а насколько он `другой`?"
Галлюцинации ИИ в том и опасны, что они для ИИ они имеют под собой свою под-основу, не воспринимаются за ошибку, хотя ломают продуктовые версии разработки.
Я лично ИИ воспринимаю как начитанного интерна, которому можно давать только атомарные задачи, в которых главное - следовать мануалу. Остальное, включая архитектуру, есть ответственность человека, потому что опыт и когнитивные функции для ИИ недоступны в текущей реализации. "Я ошибся, признаю, давайте сделаем лучше" - это альфа и омега ИИ, что чаще всего приводит к многозначным по сумме факапам
Хм... А разве нельзя написать промпт для ИИ на поиск "факапов"? Я не спец, но логика мне именно это подсказывает.
И тракторы нынче вполне современные имеются и внедорожник может существенно дальше упиздохать, чем трактор на 4 десятилетия назад (видимо что то типа мтз82)
Чем дальше уедет внедорожник, тем больше солярки сожжёт трактор, который поедет его доставать. Аксиома.
С вайбкодингом то же самое - чем его больше в инфраструктуре продукта, тем больше по количеству голов и рабочему времени потребуется ручного труда, чтобы хотя бы понять, в какой части произошёл факап.
