Уже давно практикую это дело, пока можно сказать новый зверь и никто толком не знает шо оно такое.

Сразу оговорюсь, самый лучший такой кодогенератор из проверенных GPT o3. Обычная GPT5 подходит только для простых случаев, поэтому когда что-то нужно сделать — то задаю именно o3 через https://platform.openai.com/ И тут вроде и то и другое чат — но одно выдает смех и фигню а другое что-то более-менее осмысленное. После этого другие использовать не хочется, хотя, возможно, платные от других производителей тоже норм., но все-же не проверишь. Бесплатные фигню выдают.

Далее из интересного. Есть вещи, которые вроде бы не сложные — но оно не может делать никоим образом. А именно — не умеет строить объектные модели для той или иной задачи. К примеру была задача сделать кодогенератор по WSDL (на Dart, для которого нет готового). Задачу разбиваем на две — парсинг в объектную модель и потом генерация из объектной модели. Оно смогло построить и парсинг и кодогенератор — но не смогло объектную модель никоим образом, хотя вроде бы с нашей гуманоидной точки зрения это самое простое

Т.е. нужно принять что есть вещи, которые легко даются нам — но не достижимы для LLM. Т.е. оно попытается сделать — но выдаст фигню

Лучше всего оно умеет дополнять — т.е. пишите некий скелет с пустыми функциями, в функциях комментариями пишите что нужно — оно генерит.

Далее, код генерится "одноразовый", скажем так. Оно может работать, как вот парсинг — но будет сделано на сложных регулярных выражениях, там где можно сделать намного проще. Т.е. часто имеет смысл стратегия черного ящика — чтобы вам не поплохело — лучше не заглядывать в код. Если одноразово он свою задачу выполнил — то ОК, что еще нужно.

Размер кода — около 500 строк еще норм, дальше начинаются проблемы. По этому разбиваете на независимые куски с четко оговоренными интерфейсами взаимодействия и оно еще более-менее напишет. Т.е. нужно уменьшать связность.