Viteza de execuție nu oferă direcție
Un generator poate implementa convingător cerința primită, dar nu știe automat dacă funcționalitatea aparține acestui serviciu, dacă datele au deja o sursă sau dacă există o convenție care trebuie păstrată. Fără context, optimizează soluția imediată și poate transfera complexitatea către restul sistemului.
Arhitectura decide unde trăiesc responsabilitățile
- Cine deține și validează fiecare tip de date.
- Ce module pot depinde unele de altele.
- Unde sunt permise efectele externe și schimbările de stare.
- Cum sunt gestionate autentificarea, erorile și permisiunile.
- Ce interfețe trebuie să rămână stabile când implementarea se schimbă.
- Cum poate fi observat, testat și recuperat sistemul.
Aceste decizii nu sunt o diagramă făcută înainte de lucru. Ele sunt constrângeri practice care permit mai multor oameni și agenți să schimbe produsul fără să ghicească efectele în fiecare fișier.
Generarea rapidă poate accelera și complexitatea
Este ieftin să generezi încă un helper, un endpoint sau o abstracție. Devine scump să descoperi ulterior că există patru moduri de a valida aceeași entitate și trei surse de adevăr. Volumul de cod poate crește mai repede decât capacitatea echipei de a-l înțelege, iar fiecare variantă mărește suprafața de testare și mentenanță.
O arhitectură clară face AI mai util
Modelele lucrează mai bine când repository-ul exprimă reguli vizibile: tipuri stricte, directoare cu responsabilități clare, scheme la granițe, componente mici și teste relevante. Contextul devine mai ușor de inspectat, iar schimbările pot fi limitate. Arhitectura funcționează ca un set de instrucțiuni executabile.
Practici care păstrează viteza controlabilă
- Începe cu o schimbare verticală mică, nu cu infrastructură anticipată.
- Folosește scheme și tipuri la limitele dintre sisteme.
- Păstrează o singură sursă de adevăr pentru date și reguli.
- Verifică dependențele înainte să adaugi o bibliotecă sau abstracție.
- Testează comportamentul important, nu forma internă a implementării.
- Elimină codul generat care nu aduce valoare sau claritate.
Optimizează pentru decizii reversibile
Nu toate alegerile au nevoie de un proces lung. O componentă locală poate fi schimbată ușor; modelul de date, contractul unui API sau furnizorul de identitate au efecte mai largi. Revizuirea trebuie concentrată acolo unde o eroare se propagă, iar restul poate avansa prin iterații scurte și măsurabile.
Cu cât putem produce mai multe schimbări, cu atât avem nevoie de limite mai clare pentru a ști care schimbări aparțin sistemului.