Или почему ИИ - это отличный джун-помощник, но пока плохой сеньор.

Недавно я глубоко закапывалась в принципы ООП в Java, в частности, разбирала тонкости полиморфизма. Академическая теория в лекциях показалась суховатой, и мой внутренний Архитектор потребовал интерактива.

Я решила задействовать современные технологии 🧠 Скормила промпт Gemini: попросила объяснить тему на нестандартных примерах и сгенерировать сложный тест с подвохами по коду.

Прохожу тест, вчитываюсь в логику… и на 8-м вопросе ловлю себя на мысли: "Стоп. А я не согласна с правильным ответом. С точки зрения архитектуры приложения тут должно быть иначе" 🤔

Отправляю Gemini теорию, расписываю свою логику построения классов и спрашиваю: "А как так-то?"

И знаете что? Модель полностью подтвердила мою правоту. И подробно расписала, почему именно моё (человеческое) понимание контекста здесь оказалось корректнее алгоритма 🙈

Мой инсайт как инженера: Генеративный ИИ - потрясающий ко-пилот. Он отлично ускоряет рутину, генерит тестовые данные и помогает брейнштормить.

Но главное правило разработки никто не отменял - никогда не доверяй сгенерированному ответу вслепую.

Нейросеть не несет ответственности за архитектуру вашего продакшена. Её несет разработчик.

Коллеги, а вы часто ловите ChatGPT, Claude или Gemini на галлюцинациях в логике кода? Верите им на слово или всегда проводите жесткое код-ревью за нейронками?

(Больше разборов ИИ-инструментов, алгоритмов и изнанки IT - в моем канале @KsenKitsu)