💻 ИИ меняет экономику переписывания кода
Качество работы нейросетей напрямую зависит от чистоты и предсказуемости кодовой базы. Популярные стеки технологий получают преимущество благодаря обилию обучающих данных, тогда как работа с устаревшими или проприетарными языками требует больше контекста и токенов, что повышает стоимость и снижает качество.
🌍 Стратегическое планирование архитектуры ПО должно учитывать «AI-readiness». Создание кодовых баз с четкими, стандартными паттернами становится конкурентным преимуществом, позволяющим быстрее и дешевле внедрять автоматизацию.
👤 При выборе стека технологий или планировании рефакторинга стоит учитывать, насколько хорошо ИИ-помощники понимают ваш код. Избыточный или хаотичный legacy-код делает работу нейросетей дороже и менее эффективной.
Источник 1: https://thetruthasiseeitnow.com/ai-slop-starts-with-the-codebase-itself/