Хорошо работает, если у него примеры перед глазами есть

Не понятно, вопрос про рзработку или про применение

Использую AI-first подход каждый день в продакшене уже больше года. Главный инсайт: AI-first работает только если у проекта есть чёткая архитектура. Я завёл файл CLAUDE.md в корне каждого проекта — там описаны архитектурные границы, правила именования, слои (Clean Architecture). AI-агент читает этот файл и генерирует код, который реально вписывается в систему. Без такого контекста AI генерирует "работающий" код, который через месяц превращается в неподдерживаемый хаос. Так что AI-first — это не "дай AI написать всё", а "построй систему так, чтобы AI мог эффективно в ней работать".

Отлично отношусь, использую в разных проектах. Единственно что:

1. надо работать с тем, чтобы понимание решение "не утекло"
2. понимать, что конкретно делается

Есть несколько очень нестандартных решений на базе LLM, ну и обычные так же: транскрибация -> интенты + суммаризация, ризонинг, итд.

Делать конвеер из заполнения договорённостей (вручную, саммари из встреч) в crm, в том числе внутренних акторов. Настроить зоны ответственности, оставить нужные алерты для каждой роли (чтобы не утонуть), вывести инфографику соответственно договорённостям с проектной команды для честного пульса ситуации. Можно сделать металлического коня в сферическом вакууме, был бы смысл

А в чем вопрос? Пишишь как есть, предлагаешь как улучшить, задаешь вопрос построить оптимальный процес или алгоритм, он предлагает варианты, вв смотрите на сколько это релевантно вам. Таблетку счастья или пилюлю успеха пока не придумали. Но мозг заставит рассмотреть варианты про которые вы не задумывались.