Раньше, когда появлялось желание автоматизировать рутину, собрать PBN-сетку или спарсить данные хитрее, чем это делают готовые решения, тебе всегда приходилось лезть в код. Долгие годы мы (и я в том числе) ковырялись в синтаксисе, дебажили скрипты и тратили часы на то, чтобы заставить очередной костыль просто работать.

Сейчас правила игры изменились. Для разработчиков ИИ стал ускорителем — они и так знают, что делают, просто теперь делают это быстрее. А вот для нас он распахнул двери, которые раньше были заперты за сложным синтаксисом. Сегодня достаточно понимать логику языка на базовом уровне, чтобы отсекать галлюцинации нейронки, а код напишется по промпту.

И вот здесь кроется ловушка. Когда код магическим образом генерируется сам, появляется коварная иллюзия: кажется, что машина заодно продумает за тебя и логику работы всего приложения. Но на практике это совершенно не так.

У каждого сеошника есть своё кладбище пет-проектов. И сейчас, собирая очередной инструмент под рабочие задачи, я чётко осознал: написание кода можно делегировать, но без понимания архитектуры дальше двигаться просто невозможно.

За 12 лет практики, состоящей из бесконечных технических аудитов, разбора разных CMS и настройки VPS под свои нужды, я привык к определённому контролю над процессами и пониманию, как всё работает под капотом. Но с ИИ всё иначе. Ты просишь LLM написать парсер — она пишет. Работает как надо. Потом ты решаешь прикрутить к нему Telegram-бота для уведомлений. Затем понимаешь, что данные нужно складывать в базу. После этого появляется идея накинуть сверху веб-интерфейс и дать доступ коллегам.

И вот тут пет-проект, изначально собранный на кривом фундаменте из кусков ИИ-промптов, начинает скрипеть. Его физически больно развивать. Каждая попытка расширения ломает то, что уже работает, просто потому, что на старте не закладывалось никаких адекватных способов подключения новых модулей. Не продуманы связи, нет понимания, как компоненты должны общаться между собой.

ИИ дал нам в руки бесконечный запас кирпичей и бесплатных каменщиков. Но он не дал нам чертежей. Если ты не понимаешь принципов проектирования, твоя идеальная сгенерированная нейросетью кодовая база превращается в неуправляемого монстра, которого проще пристрелить и написать заново, чем масштабировать.

Собственно, именно по этой причине я сам начал глубже погружаться в архитектуру приложений и засел за профильную литературу. Сейчас в процессе чтения «Фундаментальный подход к программной архитектуре» Марка Ричардса и Нила Форда. Хочется закрыть этот пробел и научиться изначально закладывать правильный фундамент, чтобы не сносить весь сервис при первой же классной идее по расширению.

И признавайтесь: сколько своих пет-проектов вам уже пришлось переписывать с нуля, потому что ИИ-код оказался не готов к вашим новым идеям?