Пишешь задачу для AI — и в итоге получаешь код, который ломает проект. Было такое? Чтобы такого не было, перед отправкой в AI или перед коммитом надо пройтись по нескольким простым пунктам.

Первое — чётко формулируй, какую часть системы нужно менять, не давай общий запрос типа «улучши код». Лучше конкретно, например, «оптимизируй функцию, которая парсит JSON и не меняй обработку ошибок». Так AI не полезет куда не надо.

Второе — всегда проверяй совместимость с текущей версией фреймворка или библиотек. Если AI предлагает что-то новое, а у тебя стоит старый стек, может полететь вся логика.

Третье — тесты. Пусть AI даже пишет код, главное — прогнать unit/интеграционные тесты и, если нужно, вручную проверить кейсы. Это моментально выявит баги и поможет не ломать ветку.

Четвёртое — смотри на стиль и архитектуру проекта. Если AI вдруг переворачивает логику или пишет неходовые решения, лучше откатиться или поправить код.

Пятое — не доверяй AI слепо. Используй автоматизацию, но помни, что за каждым кодом стоит человек, который должен его контролировать.

Лично я всегда сначала пишу задачу AI как можно конкретнее, указываю ограничения. Например, запретить изменения в основных модулях или не менять интерфейс функции. А потом обязательно спокойно проверяю всё руками.

Кто как защищает проект от неожиданностей после AI? Что ещё добавите в этот список?