Использование ИИ в клиентской разработке сделало экономически оправданным создание небольших кастомных функций. Ранее такие задачи требовали многочасовой ручной работы, из-за чего от них часто отказывались или заменяли сторонними плагинами. Теперь ИИ позволяет адаптировать инструменты под конкретные нужды проекта, сокращая затраты на рутину.
Эффективность работы с ИИ зависит от баланса между стоимостью токенов и временем разработчика. Чрезмерная оптимизация промптов ради экономии одного доллара часто оказывается невыгодной. Оптимальный подход предполагает использование обычного чата для знакомых участков кода и привлечение агентов только для задач, требующих глубокого исследования.
Автономные агенты склонны к избыточной активности: они могут без запроса менять структуру кода или проводить рефакторинг. Это вынуждает разработчика тратить время на проверку всех внесенных изменений. Кроме того, агенты могут игнорировать правила проекта, возвращаясь к ранее забракованным способам решения задач.
Технические сбои, такие как зависание серверов, провоцируют агентов на нецелевые расследования. ИИ может тратить ресурсы на анализ неактуальных логов или ошибок, не связанных с текущей проблемой. При этом агенты остаются эффективными в поиске связей между модулями и отладке сложных систем, где требуется анализ больших объемов данных.
Универсальной схемы работы с ИИ не существует. Разработчик самостоятельно определяет контекст для чата или делегирует исследование агенту. В текущих реалиях процесс разработки с применением ИИ напоминает управление деятельным джуном, которому требуется постоянный присмотр, чтобы избежать лишних правок и ошибок.
