Хаотичный код от AI - новая реальность или старая проблема на стероидах

Хаотичный код от AI - новая реальность или старая проблема на стероидах

Наткнулся на отличное обсуждение в Reddit про то, что происходит когда разработчики активно используют AI для кодинга без дисциплины

Типичная история - разработчик приходит в стартап и открывает кодовую базу. Тысячи строк кода, которые работают, но архитектура отсутствует. Каждый модуль сам по себе имеет смысл, но вместе - Франкенштейн. Главная боль - на вопрос "почему это сделано так" ответа нет. Предыдущий разработчик ушел, контекст решений остался где-то в истории чата с Cursor

Интересный вывод из обсуждения - это не проблема AI, это проблема дисциплины

AI просто усиливает все аспекты разработки - и хорошие, и плохие. Те же самые разработчики, которые делали хаотичный код вручную, теперь просто делают его быстрее. Инструмент изменился, но философия осталась прежней - итерироваться максимально быстро к работающему решению, не думая о последствиях

Решение оказалось простым - обсуждать план ДО того как AI начнет писать код:

- Сначала детальное обсуждение подхода с AI без имплементации

- Генерация нескольких вариантов решения

- Критическая оценка каждого варианта

- Документирование финального решения и причин выбора

- Только после этого - реализация

Как организовать документацию решений

Многие разработчики используют папку .dev/ в корне репозитория для хранения документации решений:

.dev/

session/ # логи рабочих сессий

adr/ # Architecture Decision Records

user-stories/ # пользовательские сценарии

ADR (Architecture Decision Records) - это формат документирования архитектурных решений. Каждое решение описывается структурированно:

- Контекст - какую проблему решаем

- Рассмотренные варианты

- Принятое решение и почему

- Последствия этого выбора

Session logs - логи рабочих сессий с AI. Фиксируется:

- Цель сессии

- Ключевые решения и их обоснование

- Что пошло не так и чему научились

- С чего начать следующую сессию

Такая документация отвечает на главный вопрос "почему это сделано так" для следующего разработчика - или для вас самого через полгода

AI ускоряет разработку, но устойчивые практики становятся важнее, а не менее важными. Когда можно сгенерировать неделю кода за день, можно так же быстро сгенерировать месяц технического долга

Детальный разбор техник эффективной работы с AI агентами я делал в этом видео

А тут можно скачать книгу с лучшими практиками разработки на Python, который поможет структурировать процесс

Поддержать на Boosty

Посмотреть на Youtube