Запрос «скорость разработки с AI» звучит как обещание сжать квартал в неделю. Часть обещания правда: черновик модуля, тесты, миграции, документация появляются быстрее. Другая часть — иллюзия, если никто не отвечает за архитектуру, безопасность и сопровождение.

Где AI реально ускоряет

• Каркас. CRUD, формы, типовые API, конфиги CI.
• Перевод и документация. README, комментарии к публичному API, черновик ТЗ.
• Тесты. Генерация кейсов по спецификации — с обязательной проверкой граничных условий.
• Разбор чужого кода. Быстрее войти в легаси, чем читать его неделю.

Это не замена инженера. Это сжатие рутины. Сложные места — гонки, распределённые транзакции, промышленные протоколы — модели часто «угадывают красиво и неверно».

Где скорость превращается в долг

Сгенерированный код без тестов, секреты в репозитории, зависимость от непроверенных пакетов, копипаст уязвимых паттернов. Ускорение спринта ценой месяца инцидентов — плохая экономика.

Практичное правило OtherCode: AI пишет черновик, человек принимает ответственность. Ревью, линтеры, CI, threat modeling не отменяются.

Смежная культура — вайбкодинг. Для продукта в проде см. также разработку с AI.

Как считать эффект

Сравнивайте не «строки в час», а время до рабочего инкремента: прототип у заказчика, закрытый сценарий, прохождение регрессии. Если AI сократил набор текста, но удвоил ревью — скорость не выросла.

Мы используем модели внутри студии и в продуктах заказчика, но держим конвейер: ТЗ → прототип → тесты → релиз. Обсудить проект.