Именно поэтому нужно не бездумно его использовать, а:

- нормально декомпозируя задачу с ограниченным контекстом;
- задавать правила написания кода с стилем, ограничениями и т.д.;
- писать, блин, тесты (особенно для Python), чтобы на каждое изменение всё не ломалось;
- разбивать код на модули, чтобы ИИ не меняло сразу всё и изменения были локальными.

Мне дипсик помогал в траблшутинге в популярных инструментах, помогал быстро понять задачу и способы решения, обучаться и решать задачи. Но иногда он выдает непреемлемую по качеству портянку или не соответствующую запросу, иногда врет или выдает нерабочий код (не знает специфический инструмент).

«Мы отказались от молотков, лучше по старинке гвозди камнем забивать»

Квены отлично работают с кодом, и стоят дешевле клодов. Клод, конечно, на пару голов выше, но квен очень достойная альтернатива

Во времена gpt-5-mini , nano и grok-fast реально получать достойное качество кода, особенно если придерживаться этих правил:
https://t.me/bezsmuzi/11445?comment=302789

И повышать уровень если не тащит до gpt-4-low, high

Теперь Cloude Sonnet 4 очень редко запускаю когда уже совсем затык, часто по моей же невнимательности. Тогда сонет свежим взглядом проходит и находит варианты. Правда любит имитировать результат и тут надо его ловить за руку)) и выводить на чистую воду (реальное решение). А у gpt-5 никакой имитации бурной деятельности нету. Он точен как швейцарские часы

Экспериментировал с промтами. Начал применять психологию в промтах, качество ответов выросло примерно на 30-40%

Claude code и gpt-5 codex все напишет и исправит в умелых руках, они просто не слышали наверно о них😉