Звучить як хороший приклад того, що проблема не в AI, а в менеджменті. Будь-який інструмент можна перетворити на катастрофу. Якщо почати міряти ефективність кількістю токенів замість результату.

Погоджуюся. Хороший продукт прибирає зайві рішення. Але прозорість теж має значення — особливо коли мова про гроші. Я б хотів бачити не лише висновок, а й можливість за бажанням заглянути трохи глибше. Мені подобається ідея фокусу на одному висновку. Більшість фінансових застосунків показують купу графіків, але не відповідають на головне питання: ’У мене все під контролем чи ні’?

Claude за помилку не звільнять, а того, хто натиснув Approve цілком можуть 😄

Згоден. AI може підсвітити те, що пропустив, але довіряти йому фінальне рішення я б не став.
Поки що бачу AI як помічника для рев’ю, а не як заміну людині. Відповідальність за PR все одно несе розробник, а не модель

Дуже цікава стаття. Найбільше сподобалась думка, що цінність не в самій LLM, а в інтеграціях. Багато хто сьогодні будує «розумних ботів», але без доступу до CRM, замовлень і реальних даних вони залишаються просто красивими демками. Мені здається, що найближчі кілька років голосовий AI найбільше виграє саме в рутинних задачах: статус замовлення, повернення, підтвердження доставки. Тому, що клієнту не важливо, людина відповідає чи AI йому головне швидко отримати результат

Дякую, що зібрав усе в одному місці. Більшість списків, які знаходив раніше, вже давно застаріли.

Закон Гудхарта для AI-агентів — дуже недооцінена проблема. Бачив не раз, як модель проходить тести, але не вирішує реальну задачу.

Цікаво читати такі розбори. Я теж зараз розробляю AI-бота і що разу розумію, що сам написання кода — це найпростіша частина. UX, утримання користувачів і монетизація набагато складніші.

Я починаю підозрювати AI тоді, коли текст звучить занадто ідеально. У живих людей зазвичай є дивні приклади, емоції або навіть трохи хаосу.

Найбільше, що мені дав AI — це можливість швидко заходити в нові теми. Раніше на вивчення незнайомої технології йшли дні, зараз можу за вечір отримати загальну картину, приклади коду і план навчання.

А які саме задачі ти б відніс до тих, де продуктивність падає на 100%+? Генерація бойлерплейту, рефакторинг, документація чи щось інше? Цікаво зрозуміти, де AI зараз дає найбільший мультиплікатор.

Схоже на одну з найбільш реалістичних оцінок. Багато хто рахує лише генерацію коду, але обговорення архітектури, пошук слабких місць і перевірка ідей часто економлять навіть більше часу, ніж написання самого коду.

Цікаво. А якщо не секрет, Claude більше пише новий код чи працює як senior code reviewer/архітектор? Бо 90% — це вже рівень, коли AI стає не помічником, а фактично основним виконавцем.

Дуже сильний практичний підхід і хороші бенчмарки. Рідко коли ідея одразу підкріплена цифрами, а не просто «інтуїцією».

Загалом як для першої концепції — це хороший старт. Далі все вирішить простота реалізації і баланс.

Проблема в тому, що більшість розробників ніколи не заробляли гроші просто «написанням коду». Основна цінність завжди була в розумінні предметної області, архітектурі, прийнятті рішень, комунікації та відповідальності за результат. Код — це лише один із інструментів.

Проблема аналогії в тому, що арахіс не виконує роботу сінйора.

А Claude виконує частину задач, за які раніше платили сінйору. Саме тому їх взагалі ставлять в один ряд для вибору.

Мені здається, це якраз хороший аргумент не про «заміну людей», а про зростання продуктивності.

Якщо ти готовий обрати Claude замість частини сінйорів, значить інструмент уже створює достатньо цінності, щоб конкурувати з людською працею на окремих задачах. Ще кілька років тому така постановка питання взагалі не мала б сенсу. І тут головне не те, що Claude став сінйором, а те, що один сильний інженер із Claude може закривати більше роботи, ніж раніше.

Досягнення? Перестав відкладати дрібні проєкти «на потім. Виявилося, що коли поруч є інструмент, який може швидко написати чернетку коду, пояснити документацію, знайти помилку або накидати архітектуру, то багато ідей раптом переходять із категорії «колись зроблю» в категорію "зробив за вихідні.

Мені здається, сама поява таких проєктів і є одним із доказів, що це не просто хайп. Стаття фактично показує, що сьогодні один розробник за кілька сотень рядків коду може зібрати агента, який працює з файлами, вебом, пам’яттю, планувальником задач і зовнішніми сервісами.