Попробовал несколько моделей на одном из своих проектов (да, раньше я с ними только в чатах общался). Лучше всего разобрался с общей идеей, структурой и строительными блоками devin.ai Я бы даже сказал, что ему одному мог бы доверить развитие, если бы в первых же изменениях он не продолбал несколько важных моментов, созданных для устойчивого развития. Он (как и все остальные, в общем-то) решал задачу по месту, никак не учитывая стратегию развития, которая уже была отражена в коде.

И проблема в том, что код рабочий, он решает задачу и в целом выглядит убедительно. Его вполне мог бы отправить на ревью опытный разработчик. Но живому мозгу можно сказать “здесь мы делаем так ради великой цели” и он помнил бы цель, а железке это каждый раз напоминать придётся

Кто-то может сказать “да чё ты, дед, ворчишь?! Твоё место на свалке истории!”. Но именно об этом явлении недавно писали Amazon и Anthropic.

Но если пользоваться ими как советчиками и только просить идеи накинуть, а не готовый код, то здесь, конечно, впечатляет. Для одной из сложнейших задач, он предложил два решения — одно нормальное и одно костыльное. И сам же рассказал, почему стоит использовать нормальное.

И, да, стоит сказать, что у проекта нет готовых аналогов (не то, чтобы это что-то пробивное, просто никому особо не надо, поэтому и нет), а значит это точно не “позаимствованные” где-то идеи.

Выводов два: 1) если вам нужно сделать не прототип/MVP, а решение, которое вы планируете развивать долгие годы, то писать код через ИИ не вариант, но советоваться с ним очень полезно 2) требования к скилам разработчиков не снизились, а, наоборот, выросли. Раньше им надо было либо знать, либо уметь придумывать решения для задач, а сейчас знать, придумывать и ещё и видеть недостатки тех решений, которые вообще в голову раньше не приходили