🏛️ Почему хороший код приходится выбрасывать? Виноват AI или архитектура?

Программисты обожают красивые архитектуры, быстрый код и оптимизацию производительности. Но что, если весь этот код вообще никому не нужен? Почему иногда лучше выбросить прототип, чем превращать его в production? Как измерять эффективность AI при работе с большой кодовой базой? Когда нужны эксперименты, бенчмарки и оптимизация, а когда всё это лишь бессмысленная трата времени и денег? Как проверить, действительно ли архитектурные карты помогают AI писать код. Почему правильный нейминг становится особенно важным в эпоху LLM. Как проводить инженерные эксперименты и ограничивать их бюджет. Чем отличаются Prototype, Proof of Concept и MVP. Почему разработчики привязываются даже к плохому коду. Когда стоит выбрасывать код, сгенерированный AI. Почему проверять востребованность продукта нужно раньше, чем оптимизировать память и производительность. Главный вопрос: мы создаем хороший код или хороший продукт? 00:00 Как измерить эффективность архитектурных карт для AI 01:03 Почему нейминг и терминология стали ещё важнее 02:35 Как AI помогает придумывать правильные названия 03:56 Инженерные эксперименты: гипотезы и измерения 04:36 Почему эксперименты нужно ограничивать по времени и токенам 06:25 Прототипирование против экспериментов 07:05 Выбрасывать прототип или превращать в production? 08:42 Proof of Concept, MVP и Prototype: в чём разница 10:01 Почему AI-прототипы часто содержат мусорный код 11:04 Бенчмарки, производительность и потребление памяти 11:42 Когда действительно пора оптимизировать 13:08 Сначала продай, потом программируй! А как вы поступаете с прототипами и MVP? Переписываете с нуля или постепенно доводите до production? Пишите в комментариях. #Программирование #АрхитектураПО #AI #ArtificialIntelligence #SoftwareEngineering #РазработкаПО #Программист #LLM #MVP #Прототипирование #Оптимизация #CodeReview #SoftwareArchitecture #TechLeadership