StringConcat - разработка без боли и сожалений

Мнения об ИИ разделились: одни в восторге, другие разочарованы. Мы решили проверить сами. С подельниками взяли небольшой условно-заказной проект, чтобы на практике оценить потенциал ИИ. Бизнес-логика — среднего уровня: не примитивная, но и не запредельно сложная.

Что понравилось:
• Скорость. Код писался в 5–7 раз быстрее, чем вручную.
• Экономия когнитивных сил. Меньше рутины — больше внимания для сложных задач.
• Сложные конструкции. ИИ хорошо работал с Either находил граничные случаи и правильно представлял их ошибками в sealed-классах (не все мои коллеги так умеют), даже объяснять ничего не нужно.
• Декомпозиция. Четкая структура и инкапсуляция упростили генерацию. В анемичной модели это было бы кошмаром с непредсказуемым качеством.

Что требует внимания:
• Предварительная подготовка. Без нормальной аналитики, продуманной структуры, инфры, типовых узлов ничего никуда не поедет
• Слабые места. Например, валидация или другие душные задачи — электромозг часто ошибается, и без навыков написания таких же душных тестов баги можно пропустить.
• Оптимальный дизайн. На некоторых участках даже люди не справились с первого раза.
• Поддержка. С поддержкой и изменеием уже сгенерированного кода есть вопросики, но вроде бы решаемо.

Итог: ИИ — как смышленый джун: экономит время, но не заменяет экспертизу. Вцелом, получили то, чего и ожидали, а имеено ускорение этапа набора кода. Сходить к заказчику, добрым словом и пистолетом выяснить что ему нужно ИИ пока не может

www.tg-me.com/jp/StringConcat разработка без боли и сожалений/com.stringconcat/307

1.5K viewsЕвгений, Apr 14 at 12:04

Мнения об ИИ разделились: одни в восторге, другие разочарованы. Мы решили проверить сами. С подельниками взяли небольшой условно-заказной проект, чтобы на практике оценить потенциал ИИ. Бизнес-логика — среднего уровня: не примитивная, но и не запредельно сложная.

Что понравилось:
• Скорость. Код писался в 5–7 раз быстрее, чем вручную.
• Экономия когнитивных сил. Меньше рутины — больше внимания для сложных задач.
• Сложные конструкции. ИИ хорошо работал с Either находил граничные случаи и правильно представлял их ошибками в sealed-классах (не все мои коллеги так умеют), даже объяснять ничего не нужно.
• Декомпозиция. Четкая структура и инкапсуляция упростили генерацию. В анемичной модели это было бы кошмаром с непредсказуемым качеством.

Что требует внимания:
• Предварительная подготовка. Без нормальной аналитики, продуманной структуры, инфры, типовых узлов ничего никуда не поедет
• Слабые места. Например, валидация или другие душные задачи — электромозг часто ошибается, и без навыков написания таких же душных тестов баги можно пропустить.
• Оптимальный дизайн. На некоторых участках даже люди не справились с первого раза.
• Поддержка. С поддержкой и изменеием уже сгенерированного кода есть вопросики, но вроде бы решаемо.

Итог: ИИ — как смышленый джун: экономит время, но не заменяет экспертизу. Вцелом, получили то, чего и ожидали, а имеено ускорение этапа набора кода. Сходить к заказчику, добрым словом и пистолетом выяснить что ему нужно ИИ пока не может

BY StringConcat - разработка без боли и сожалений