Вопросы и ответы

Q: Какая модель сейчас лучшая по соотношению цена/качество для разработки? A: Однозначного ответа нет. Claude 3.5 Sonnet показывает отличные результаты для кода. Из opensource сильна DeepSeek Coder-V2. Важно тестировать на своих задачах. Скорость и стоимость токенов — ключевые факторы.

Q: Сложно ли интегрировать это в большой legacy-проект? A: Да, сложность интеграции напрямую зависит от размера кодовой базы и количества кастомных инструментов. MCP — лучший друг в этом случае. Терминальные агенты (aider) часто справляются с большими проектами лучше, чем GUI-ассистенты.

Q: Может ли ИИ породить нестандартное решение, как джуниор-разработчик? A: Нет, в этом его ограничение. ИИ оперирует усредненными паттернами из своих тренировочных данных. Он гениален в шаблонных задачах, но не в изобретении принципиально новых парадигм. Его сила — скорость и объем, а не креативность.

Q: Как начать использовать это эффективно в научных проектах? A: Начните с малого:

  1. Поручите ИИ писать шаблонный код (парсеры логов, скрипты для предобработки видео).
  2. Используйте его для документирования вашего кода.
  3. Попробуйте сгенерировать визуализацию для ваших данных.
  4. Постепенно внедряйте агентов для автоматизации рутины (например, запуск расчетов, сбор результатов).