Не весь код, который ИИ пишет быстро, так же хорошо переживает реальную разработку

🔄 Обновили устаревшую статью (ссылка).

ℹ️ В новой статье на Хабре наш CTO Илья разбирает DatePicker как удобный пример большой инженерной развилки:

🔼 Развилка 1

Когда можно взять ИИ как быстрый черновик.

🔽 Развилка 2

Когда без жесткой системы, проверок и архитектурных рамок дальше лучше не идти.

ℹ️ Материал будет полезен frontend-разработчикам, тимлидам, тем, кто собирает UI-компоненты, работает с accessibility и пробует внедрять ИИ в продакшн-разработку.

В статье - по делу:
➡️ где ИИ-драфтинг ускоряет работу, а где начинает копить техдолг;
➡️ почему доступный интерфейс не рождается только из хорошего промта;
➡️ как команда выстроила для ИИ внешний контур проверки с тестами, типизацией и сборкой;
➡️ зачем раскладывать компонент на ядро, представление и связующий слой;
➡️ как понять, какой подход подходит именно вашей задаче.

🔗 Читать статью на Хабре!

Как дела с агентами? AI-агенты чаще всего ломаются не потому, что «глупый»

Потому, что контекст был собран как попало:
❌ В задаче есть цель, но нет границ.
❌ Есть код, но нет причины, почему он такой.
❌ Есть issue, но нет истории решений.
❌ Есть тесты, но неясно, какие из них правда защищают от регресса.

С Claude, Codex и другими агентами проблема становится заметнее: они могут дольше работать автономно, ходить по файлам, запускать команды, дробить задачу на подзадачи, но если входной контур мутный, агент просто быстрее уедет не туда.

Рабочий минимум перед запуском агента:
➡️ Что нужно изменить.
➡️ Что нельзя трогать.
➡️ Как проверить результат.
➡️ Где риск отката.
➡️ Что делать, если контекст противоречит сам себе.

⚠️ LLM - усилитель сигнала, но плохой судья, если сигнал грязный.

🖥 Что еще почитать? «ПЯТЬ УРОВНЕЙ ПРОДАЮЩЕГО САЙТА» в нашем блоге!

Вредный совет из болотца рабочей культуры

🔥 Вредный совет оставили на картинке, а ниже - хороший совет от нас.

Берегите себя… и фиксируйте критерии до того, как задача превращается в ящерицу с языком.

Уже почти закрыли неделю

Не героически, не идеально, просто как смогли.

В голове аккуратно сложены задачи, переписки, созвоны, правки, уточнения.

🔔 И тут приходит оно:
«Можете глянуть одним глазом?»

Одним глазом уже нельзя, оба глаза в режиме энергосбережения:

Как разгрести хаос из дублей в базе данных и ничего не поломать?

ℹ️ Когда пользователи регистрируются с опечатками, база данных постепенно превращается в свалку.

ℹ️ Если к профилям привязаны истории бронирований и заказов, то просто удалить «лишнее» не получится - можно случайно стереть важные данные.

Короче говоря:

В новой статье CTO компании «Исходный код» делится кейсом дедупликации базы данных с артистами.

ℹ️ Главная сложность была в том, что дубли образуют цепочки. Например, у Артиста 1 и 2 совпадает телефон, а у Артиста 2 и 3 - email. Напрямую 1 и 3 не связаны, но это один и тот же человек, и все их связи нужно объединить вокруг одного «мастер-профиля».

⚠️ Спойлер:
Команда разработала и протестировала на реальных данных два разных алгоритма на SQL.

🔼 Алгоритм 1

Рекурсивный обход неориентированного графа.

🔽 Алгоритм 2

Итеративное сжатие временных таблиц (без рекурсии и блокировок производственной БД).

Какой вариант в итоге победил? Ответ в статье.

🔗 Читать статью на Хабре!