Ошибки в проекте после правок от AI — как не наступить на грабли?
 

Короче, заметил, что чем короче и чётче даёшь задачу ИИ, тем меньше шансов получить сломанный код. Вот что для себя вычленил:

1. Всегда добавляй контекст — где и как этот код должен работать, что уже есть. Без этого AI начинает фантазировать.

2. Чётко оговаривай ограничения — например, какую библиотеку использовать или язык, версию.

3. Каждую ревизию сразу запускать через тесты, а ещё лучше своими руками прогонять, а не просто "выглядит нормально".

4. Если что-то странное выдал AI — не исправляй автоматом. Лучше создать задачу и дизассемблировать логику пошагово.

5. Не шлёпай большие куски кода одним запросом — лучше разбивай на мелкие задачи, с промежуточной проверкой.

6. Иногда проверяю у пары разных AI (Copilot, Cursor и т.п.) — если совпадает решение, шансов лучше.

У меня вот периодически ломается проект после автофиксов, хоть и стараюсь придерживаться этого. Как у вас с этим? Какие свои правила есть?

Я тоже заметил, что лучше меньше слов, но чётче, особенно если код со сложной логикой. Порой AI выдаёт что-то, что «выглядит» норм, а под капотом ошибки, поэтому всегда ручная проверка и небольшие шаги — спасают. И да, тесты прямо на лету — это must.

Ну, не всё так однозначно с этими AI. Они могут и полезные куски скинуть, но часто код получается как из лего — вроде сложено, но как-то не держится. Ручная проверка — это, конечно, святое, но и она не панацея, иногда проблемы вылазят спустя время, особенно в реальных нагрузках. Так что просто верить автозаменам AI — тоже не выход.

Сравниваю с тем, что пишут выше — реально разбивать задачи на мелкие куски спасает. Если кидать большой код сразу, потом искать, где ошибся, становится болью. И тестировать надо даже простые изменения, даже если кажется, что исправление мелкое. А то AI иногда подкидывает любопытные баги, которые не сразу заметишь.