Почему «хороший» ответ ИИ может завалить весь проект: как не попасться на удочку быстрых правок

На Хабре вышла статья, которая бьёт в больную точку: хороший ответ ИИ — ещё не гарантия хорошего результата. Автор разбирает сценарии, когда прямое исправление видимого участка кода или текста только усугубляет проблему, а правильный ход — сначала открыть «рамку» и понять, где на самом деле лежит корень.

Суть подхода: вместо того чтобы просить ИИ переписать конкретный кусок, стоит переформулировать саму задачу или контекст. Смена рамки часто автоматически решает то, что казалось ошибкой модели. Материал — не про абстракции, а про конкретные приёмы, как избежать ловушки «красивого, но бесполезного» ответа.