Правило 80/20 в написании кода с помощью ИИ

ИИ написал 80% моей фичи за 10 минут. Код выглядел чистым. Логика была понятной. Всё заработало с первой попытки. Я был в восторге.

Но ИИ полезен в первые 80% и бесполезен в последние 20%.

ИИ оптимизирует код под «счастливый путь» (happy path). Он создает решения для мира, где всё идет по плану. Настоящее программное обеспечение существует в мире, где всё идет не так.

Недавно я создавал Sol Email Worker. ИИ сгенерировал основную логику, многопоточность и маршрутизацию за 20 минут. Это была самая легкая часть.

Последние 20% потребовали моих реальных знаний:

• Дедупликация: обработка дубликатов сообщений. • Логика пропуска отправителя: предотвращение обработки собственных сообщений. • Восстановление после ошибок: обработка непредвиденных ответов API. • Логирование: возможность отладки в 2 часа ночи.

ИИ сделал то, что я просил. Я не попросил учесть граничные случаи, потому что еще не продумал их сам.

У нас проблема с метриками. Мы отслеживаем количество строк кода и закрытые тикеты. Эти показатели поощряют быстрые 80%. Никто не учитывает время, затраченное на обработку ошибок или проверки на null.

Эти 20% не видны на дашбордах, но именно здесь происходит настоящая работа. Теперь я отслеживаю время «от промпта до релиза» (prompt-to-ship time). Это время от первого запроса до стабильной фичи в продакшене. Это число всегда как минимум в 4 раза превышает время генерации ИИ.

Вот как я работаю теперь:

  • Я закладываю в бюджет в 4 раза больше времени, чем требуется ИИ на каждую задачу.
  • Я пишу промпты для «несчастливого пути» (unhappy path). Я говорю ИИ исходить из того, что сеть может упасть или API вернет null.
  • Я отношусь к первому черновику как к отправной точке, а не как к финишной черте.

3 часа, которые я потратил на обработку ошибок после 30 секунд генерации, не были потрачены впустую. Это и была настоящая работа. ИИ сместил фокус с написания структуры на то, чтобы сделать код настоящим.

Делать код настоящим — это медленно. Это требует вашего контекста, понимания ваших пользователей и истории вашей кодовой базы. В этом и заключается экспертность.

ИИ работает на знакомой территории. Граничные случаи — это всегда неизведанная территория.

В следующий раз, когда демо ИИ вас впечатлит, спросите себя: а что произошло после того, как демонстрация закончилась?

Источник: https://dev.to/amrree/the-8020-rule-of-ai-code-id

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi