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