ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки

[@nikulin_krd]

Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами.

Весьма спорное утверждение. Код после LLM выглядит как код джуна, который не читает документацию, придумывает велосипеды и уходит «не в ту степь». LLM хороши для проверки жизнеспособности идеи, но никак для продакшен разработки. И это касается всех без исключения LLM, в том числе и последних из серии Claude.

[@ogregor]

Ну как сказать... Стоит добавить статического контекста, описывающего архитектуру и правила реализации компонентов приложения, то часто код становится сильно чище. А если этот документ ещё и обновлять периодически. То в итоге можно придти к достаточно качественным результатам.