Опыт IT-инженера в разработке с помощью ИИ выявляет распространённые ошибки.

От «виб-кодинга» к пониманию архитектуры программного обеспечения
ИТ-инженер с опытом в системной инженерии и автоматизации недавно поделился своим опытом перехода к разработке полного стека с помощью ИИ. Начиная с «виб-кодинга» с использованием инструментов ИИ, он сначала создавал скрипты, а затем перешел к полноценным приложениям без формального обучения программной инженерии.
Хотя код, сгенерированный ИИ, изначально работал, по мере роста приложений возникли значительные архитектурные проблемы:
- Чрезмерная загрузка данных на стороне клиента, приводящая к большим объемам передаваемых данных и медленной загрузке страниц
- Отсутствие четкого разделения между логикой клиента и сервера
- Неструктурированные запросы к базе данных без должной организации
- Неожиданное поведение при реализации безопасности на уровне строк (RLS)
- Агрегация данных на стороне клиента, вызывающая несоответствия
- Общее отклонение от архитектуры и возрастающая сложность отладки и поддержки
Инженер отмечает, что эти проблемы не проявлялись сразу, но стали очевидными по мере масштабирования приложений. Он подчеркивает, что хотя инструменты ИИ могут генерировать рабочий код, они часто упускают архитектурные решения и компромиссы, которые учитывают опытные разработчики. Этот опыт заставил его относиться к ИИ скорее как к младшему разработчику, требующему контроля, а не как к полностью надежному решению.
Имея опыт в ИТ-инфраструктуре, инженер по-новому оценил сложность решений в программной инженерии, особенно в отношении поддерживаемости, безопасности и чистой архитектуры. Его опыт подчеркивает разрыв между функциональным кодом и системами, готовыми к эксплуатации.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Пользователь OpenClaw предлагает «Сжатие памяти по циклам сна» для ИИ-агентов.
Пользователь OpenClaw, не являющийся разработчиком, описывает реализацию подхода «цикл сна» для управления памятью, вдохновлённого человеческим забыванием и исследованиями в нейронауке о снах как сжатии памяти. Пользователь столкнулся с проблемами растущих баз данных, затрат на токены и противоречиями агента.

Создание агентной исследовательской системы с помощью Claude Code: практическая реализация
Разработчик рассказывает, как с помощью Claude Code создал шесть специализированных агентов для построения живой карты из более чем 250 реальных внедрений ИИ, используя паттерн оркестрации с участием человека.

Пользователь Reddit сообщает о 30% потере бюджета из-за «налога на перезапуск» ИИ-агентов и делится решением через контрольные точки.
Разработчик на r/LocalLLaMA обнаружил, что его команда тратит 30% бюджета на ИИ на перезапуски, когда рабочие процессы прерываются на середине задачи. Они внедрили создание контрольных точек для каждого вызова инструмента, что сразу же сократило расходы на API, исключив избыточную обработку.

Клод Соннет 4.6 оценивает отчёты об ошибках от четырёх локальных моделей Qwen3.5.
Разработчик протестировал четыре варианта Qwen3.5, поручив им составить отчёты об ошибках для проблемы в iOS-игре, а затем попросил Claude Sonnet 4.6 оценить эти отчёты. Модели правильно определили ошибку в Swift, из-за которой цвет границы снаряжения не сбрасывается, но тестовый код имел проблемы с компиляцией.