Как не дать курсору галлюцинировать: 5 правил производства, которые нужны каждому инженеру по искусственному интеллекту

Как не дать курсору галлюцинировать: 5 правил производства, которые нужны каждому инженеру по искусственному интеллекту Если вы используете Cursor, Claude Code или GitHub Copilot в нетривиальной базе кода, вы, вероятно, столкнулись с проблемой смещения кода AI. Модель: Изобретает методы, которых нет в вашей версии платформы. Сочетает запросы к базе данных или сторонние API непосредственно внутри обработчиков маршрутов HTTP. Генерирует свободные типы, такие как Any или Object, для обхода ошибок TypeScript или Pydantic. Пишет хрупкие модульные тесты, которые имитируют все, не проверяя реальных граничных сбоев. При построении производственных систем ручное исправление отклонений, вызванных ИИ, может быстро свести на нет прирост производительности от разработки с помощью ИИ. Решение заключается не просто в «улучшении разговорных подсказок». Это явные инженерные правила, которые ограничивают агента кодирования до того, как он напишет код. Вот пять правил, которые вы можете добавить в свой каталог .cursor/rules/. 1. Ограниченный контекст и изоляция слоев Не позволяйте ИИ смешивать доступ к базе данных, бизнес-логику и проблемы HTTP: - Обработчики маршрутов ДОЛЖНЫ только выполнять проверку запроса и делегировать его службам приложений. - Логика предметной области ДОЛЖНА оставаться независимой от ORM базы данных и внешних API. - доб.