TG Telegram Group & Channel
Midov trip | United States America (US)
Create: Update:

Использовали AI для ускорения разработки в 2 раза.

В итоге потратили в 3 раза больше времени на исправление багов.

AI-инструменты (Lovable и Cursor) изменили процесс разработки 2pr.io.

Видно как мы потратили $300 на lovable в рамках полного редизайна.

Функции, которые раньше требовали недели, иногда создавались за часы.

НО есть большое но:

После запуска появились баги (оч стремные). При исправлении одной проблемы через AI часто возникали новые в несвязанных частях кода.

Выявленная закономерность:
• AI эффективен для задач 0→70% (прототипы, новые фичи)
• AI менее эффективен для задач 90→91% (доработка существующих систем)
• Финальная доводка может затронуть другие части системы

Код, сгенерированный AI, требует значительно больше тестирования. Кардинально я бы сказал.

Практические выводы:

✓ AI оптимален для прототипов и новых функций
✓ Требуется осторожность при работе со сложными кодовыми базами
✓ Необходимо закладывать дополнительное время на тестирование
✓ Экономия времени на написании кода компенсируется часто временем на отладку

Продолжаем использовать вайб кодинг, но трезвее.

Это инструмент, требующий понимания его ограничений и скиллов.

Использовали AI для ускорения разработки в 2 раза.

В итоге потратили в 3 раза больше времени на исправление багов.

AI-инструменты (Lovable и Cursor) изменили процесс разработки 2pr.io.

Видно как мы потратили $300 на lovable в рамках полного редизайна.

Функции, которые раньше требовали недели, иногда создавались за часы.

НО есть большое но:

После запуска появились баги (оч стремные). При исправлении одной проблемы через AI часто возникали новые в несвязанных частях кода.

Выявленная закономерность:
• AI эффективен для задач 0→70% (прототипы, новые фичи)
• AI менее эффективен для задач 90→91% (доработка существующих систем)
• Финальная доводка может затронуть другие части системы

Код, сгенерированный AI, требует значительно больше тестирования. Кардинально я бы сказал.

Практические выводы:

✓ AI оптимален для прототипов и новых функций
✓ Требуется осторожность при работе со сложными кодовыми базами
✓ Необходимо закладывать дополнительное время на тестирование
✓ Экономия времени на написании кода компенсируется часто временем на отладку

Продолжаем использовать вайб кодинг, но трезвее.

Это инструмент, требующий понимания его ограничений и скиллов.


>>Click here to continue<<

Midov trip






Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)