Да это не быстрая разработка но местами качественее, там где я ленился бы писать более правильно, теперь этого аргумента нет. Я теперь сам учусь у ии каким-то вещам, стараюсь чтобы навык чтения и понимания кода не атрофировался, а вот с написанием конечно все хуже, если честно.

Это все пока как эксперимент, может я иду не по правильному пути, но если честно мне он больше импонирует, чем подход:

Куплю самую крутую ии - скажу ей сделать круто такой то проект, без конкретики , без уточнения, и скачать готовые скилы, и все.

В чем проблема этого подхода? В том про что ты не контролируешь проект вообще, даже если ии пишет близко к идеалу, ей тяжелее не делать ошибок потом, и ты туда уже не залезешь и не поймешь что там происходишь. Потеря контроля - это , на мой взгляд, самая большая проблема проекта в долгую.

Но тут конечно комплексно все работает, мы уже по сути не просто разработчики, а свое рода архитекторы и дирижеры.

Для пример:

• Документация отлично пишет
• Проверка багов и типизации (но тут важно отдавать не весь проект, а только область кода)
• Со SQL, если нету ничего сложно и требуется написать какой-то запрос то тоже можно поручить ИИ

Я бы выделил такие качества как опыт в целом, если мы поручаем задачу:
Вот файл с функционалом таким-то таким, надо сделать вот так и вот так используй метод map или filter для корректно работы и т.п.

Можно конечно попросить: я хочу что бы было вот так и делай так - то вот как раз от сюда и лезут будущие ошибки проекта.

Важным еще хочу выделить это длина контекста нейросети, минимум и максиму 1 млн токенов - вот с этим можно работать. А еще обязательно использовать систему RAG, если проект не большой, то можно создать файл memory.md где нейросеть должна писать по проекту - о чем он, что сделано, что не сделано, где важные файлы, какая архитектура и прочее.

Как-то так