80% кода от ИИ — ловушка: как мы строили доступный DatePicker и почему агент с верификатором победил

DatePicker — казалось бы, простая UI-задача, но когда нужна поддержка keyboard navigation, screen reader'ов, управляемого состояния и реальных проверок доступности, всё усложняется. Автор попробовал два пути: дать Claude чёткий запрос и получить 80% готового кода, а остальное доделать руками — и потратил на доработки 3 дня. Второй подход — системное проектирование с AI-агентом: PRD, декомпозиция задач, правила агента, внешняя верификация (The Verifier), Vitest, Playwright, Vite, строгий цикл без пропуска шагов.

В первом случае модель генерирует структуру календаря, ARIA-атрибуты, базовую навигацию и логику дат, но на этапе интеграции возникают проблемы: нестабильное поведение фокуса, конфликты обработчиков, сбои при изменении логики дат. Код выглядит нормально, но компонент ненадёжен. Во втором — агент работает в жёстких рамках: не может перейти к следующему шагу, пока текущий не пройден, а The Verifier проверяет каждый этап.

Вывод автора: основная задача инженера при разработке с AI — не писать код, а контролировать замысел, архитектуру, контракты и стоимость изменений. Одиночный большой промпт не справляется со сложностью production-компонента, а системный подход с верификацией даёт предсказуемый результат.