Жму руку. В точку. LLM сейчас в каждый чайник пихают, хотя можно обходится гораздо более дешевыми средствами автоматизации. Мне ИИ помогает, когда нужно поработать не в своём стеке, но головной боли от его ошибок гораздо больше, чем профита от выдачи, слишком сложные вещи просто не помещаются целиком в контекст и свёрточная нейронная сеть просто сжимает контекст, тем самым отбрасывая важные вещи, так появляются дополнительные слои всё больше и больше миллиардов параметров и пожирание дорогих серверных ресурсов. Самое классное, что может нейросеть это категоризировать, прогнозировать и имитировать. И то, от неполноты данных, прогнозы часто ложны. Хороший результат выдают такие мощности, которые использовались для суперкомпьютеров, меня не покидает стойкое ощущение, что вся эта волна 🌊 ИИ- оптимизации нужна только чтобы OpenAI и прочие гиганты начали уже хоть что-то отбивать от вложений, чтобы инвесторы их не обанкротили и американская экономика с фондовым рынком не понесли триллионные убытки по цепочке причинно-следственных связей. ИИ прикольная игрушка уровня -junior, но творит она страшные регрессивные вещи в коде и архитектуре. А вот автоматизация генерации тестов по документации - это действительно снятие рутины. Там код проще некуда, сами кейсы логики сложные, скармливаешь пример как нужно и получаешь 100500 покрытых случаев. Внедряли 2 недели, сэкономили времени где-то в половину от написания тестов. А половина всего времени разработки это тесты отладка и сборка. Тут жирный лайк 👍 в общем стандартное обучение с оператором) показал как нужно и проконтролировал результат.

Дежавю очень точное: без качества процессов ИИ действительно сводится к дорогой автоматизации хаоса. Но я бы всё же разделил контуры - где нужен черновик, где нужна проверка человеком, а где проще сразу чинить регламент. Это у вас уже формализовано?