Шпаргалка: как отличить реальный код от AI-сгенерированного

AI уже умеет писать код, но не всегда делает это так, как человек. Иногда в репозитории появляется подозрительно идеальный код: чистый, структурированный, но почему-то не вписывающийся в проект. Или на собеседовании кандидат приносит решение, которое выглядит академично, но не может объяснить, как оно работает.

Часто AI-код можно узнать по шаблонным названиям переменных, избыточным комментариям и непониманию контекста. Он может быть технически верным, но логически слабым. А еще есть риск, что он просто не подходит под архитектуру проекта или нарушает лицензионные ограничения.

Как научиться отличать такой код и не попасть в ловушку? В статье разбираем главные признаки и реальные примеры.

#статья #general #ai #ru

AI для фронтенда: модели для генерации интерфейса

Интерфейсы больше можно не верстать вручную пиксель за пикселем — нейросети берут это на себя. Пока дизайнеры обсуждают тени и шрифты, AI уже генерирует готовые компоненты по текстовому описанию.

Теперь даже эскиз на салфетке можно превратить в рабочий код, а рутинную верстку — делегировать помощнику вроде GPT-Engineer или Locofy. Всё больше фронтендеров переходят от “кодинга кнопок” к архитектуре интерфейсов — и делают это быстрее, чем когда-либо.

В статье собраны лучшие инструменты и примеры — чтобы посмотреть, как это уже работает на практике.

#frontend #ai #ru