Досвід інтеграції ШІ у виробничі процеси
https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage
Автор використовував 18 місяців Cursor для генерації коду, а останні 6 тижнів – Claude Code. Перехід до Claude Code зайняв лише години щоб зрозуміти як з ним працювати.

Ментальна модель автора: ШІ це молодший розробник, який ніколи не вчиться. Витрати на Claude Code можуть становити значний відсоток від місячної зарплати інженера (1000-1500 доларів на місяць).

Висновки:

• Правило трьох спроб: Забудьте про ідеальний код з першої спроби - там буде 95% сміття, що допомагає виявити агенту справжні задачі та обмеження. Друга спроба може на 50% видати добрий код, а от на третій раз скоріше за все він реалізує щось, що можна ітерувати та вдосконалювати.
• Зберігати знання між сесіями: дописувати Claude.md архітектурними рішеннями, типовими шаблонами коду, "підводними каменями" та посиланнями на документацію. Та налаштувати MCP для отримання даних з Linear, Notion/Canvas, Git/GitHub історії та інш.
• Команди та ШІ-агенти: використовує linear. Важливо ніколи не запускати декілька агентів на один і той же проблемний простір. Явно позначати правильний код, редагований людиною.
• Рев'ю коду: агенти --> наглядачі за агентами --> команда. Завжди перевіряти, особливо для складного управління станом, критичних до продуктивності та безпеки секцій.

Головна проблема на сьогодні, що ШІ не вчиться на помилках. Рішення: краща документація, чіткіші інструкції.

Автор статті підкреслює, що відмова від "володіння" кодом (оскільки його написав ШІ) призводить до більш об'єктивних рев'ю, швидшого видалення невдалих рішень та відсутності его при рефакторингу.

Обговорення на ХН
https://news.ycombinator.com/item?id=45107962
LLM стали вже стандартним інструментом для інженерів. Підтверджується, що кілька ітерацій з LLM (3 і більше) для досягнення прийнятного результату – це типово. LLM не дуже добре пишуть складний код самостійно, якщо це не надзвичайно проста або шаблонна задача. Код, написаний LLM, завжди потребує ретельного моніторингу та редагування.

Існує занепокоєння, що надмірне використання LLM може зменшити власні навички "мислення" розробника. Якщо молодший розробник просто "вайбить" код за допомогою LLM без глибокого розуміння, це підриває довіру старших колег.

Постійно згадується важливість створення дуже детальних запитів та використання контекстних файлів (наприклад, Claude.md) для передачі архітектури, стилю та "підводних каменів". Розбиття складних завдань на малі, керовані частини є ключовим для успіху. Використання TDD з LLM дуже добре працює.

Деякі користувачі створюють додаткових "критичних агентів" (LLM, натренованих на пошук помилок), щоб перевіряти код, написаний основним агентом.

#claudecode