Что точно не стоит автоматизировать в начале

Что точно не стоит автоматизировать в начале

Коротко: в начале автоматизация чаще мешает, чем помогает. Она создаёт ощущение прогресса, но забирает главное — понимание того, что вообще происходит. Есть вещи, которые важно сначала прожить руками, даже если ИИ умеет делать их быстрее.

Откуда вообще появляется желание всё автоматизировать

Когда ты только начинаешь работать с ИИ, очень быстро появляется мысль: раз он умеет писать код, значит можно сразу автоматизировать всё. Настройку проекта, логику, проверки, деплой, структуру. Хочется нажать кнопку и получить «готовую систему».

Это желание понятно. Автоматизация выглядит как признак взрослости и правильного подхода. Кажется, что если что-то делается автоматически, значит ты всё сделал правильно. Особенно если ты не из технической среды и хочешь опереться на ИИ как на костыль.

Почему автоматизация в начале даёт ложное чувство контроля

Проблема в том, что автоматизация скрывает процесс. Она убирает шаги, которые тебе сейчас как раз важно видеть. Когда что-то происходит автоматически, ты не замечаешь, в каком порядке идут действия, где возникают ошибки и от чего вообще зависит результат.

В итоге ты вроде бы «управляешь системой», но на самом деле просто смотришь на результат, не понимая, как он получился. Пока всё работает, это не чувствуется. Как только что-то ломается, автоматизация превращается в чёрный ящик.

Почему не стоит автоматизировать саму логику задачи

Самая частая ошибка — сразу автоматизировать бизнес-логику или основное поведение программы. Ты просишь ИИ сделать всё целиком, настроить связи, обработку данных, реакции на события, и получаешь готовый механизм.

Проблема в том, что ты не понимаешь, где именно принимаются решения. Логика становится размазанной по коду, и любое изменение превращается в риск. В начале важно наоборот — видеть, где именно происходит выбор, расчёт или проверка, даже если это выглядит примитивно.

Почему опасно автоматизировать «починку»

Ещё одна ловушка — автоматизировать исправление ошибок. Когда что-то не работает, легко снова и снова просить ИИ «почини», не разбираясь, что именно сломалось. Формально проблема исчезает, но понимания не появляется.

Со временем ты теряешь связь между причиной и следствием. Ошибка перестаёт быть сигналом, а становится просто шумом, который нужно заглушить. В начале гораздо важнее хотя бы попытаться понять, что произошло, и только потом использовать ИИ как помощника, а не как волшебника.

Почему не стоит автоматизировать проверку результата

Парадоксально, но автоматическая проверка в начале тоже может навредить. Если ты сразу полагаешься на тесты, логи и проверки, сгенерированные ИИ, ты начинаешь верить им на слово.

Пока ты не понимаешь, что именно считается правильным результатом, любая автоматическая проверка — это просто ещё один слой магии. В начале полезнее вручную смотреть на результат и задавать себе простой вопрос: это вообще то, что я хотел получить.

Где автоматизация начинает быть полезной

Автоматизация начинает работать на тебя тогда, когда ты уже понимаешь процесс. Когда ты знаешь, какие шаги повторяются, где часто ошибаешься и что именно хочешь ускорить. В этот момент она перестаёт скрывать смысл и начинает экономить время.

До этого момента автоматизация почти всегда преждевременна. Она делает работу внешне аккуратной, но внутренне пустой.