Как мы на самом деле используем AI в студии

Сначала честная позиция: мы не продаём AI-продукт и не собираемся приводить по нему цифры. Что у нас есть — это студия, где языковые модели ежедневно участвуют в том, как здесь пишется софт, и мнения, заработанные на этом опыте.

Отдача есть там, где работа механическая, но не тривиальная: прочитать незнакомую кодовую базу и сказать, где живёт поведение; пройтись по репозиторию и найти все места, где повторяется шаблон; сгенерировать первый черновик миграции или набора тестов; посмотреть на диф свежим взглядом в три часа дня. Код, написанный моделью и не прочитанный человеком, мы не выпускаем.

Отдачи нет там, где нужно решить, что именно строить. Модель с удовольствием выдаст уверенный ответ на вопрос, который бизнес ещё не решил, а уверенный ответ на нерешённый вопрос хуже молчания.

Практика, к которой мы пришли, узкая: дать модели задачу с проверяемым результатом, дать ей поработать, затем проверить. Тесты проходят или нет. Страница рендерится или нет. Находка аудита воспроизводится или отбрасывается. То, что нельзя проверить, мы не автоматизируем.

Когда мы встраиваем AI в клиентский продукт, мы описываем задачу так же — через конкретную работу, которую он заменяет, и проверку, доказывающую, что он сработал. Если проверку невозможно сформулировать, это признак того, что перед нами демо, а не продукт.