Как не потерять контроль, когда AI пишет 80% вашего кода

Чистая архитектура (Clean Architecture) в эпоху AI: как правильно структурировать код с LLM В этом видео разбираем принципы чистой архитектуры Роберта Мартина и показываем, как применять их при работе с AI-инструментами генерации кода. Вы узнаете, почему правильная архитектура критически важна для проектов, где используются ChatGPT, Claude и другие LLM для написания кода. В видео рассматриваем: Чем Entity в Clean Architecture отличается от ORM-моделей и почему это важно для AI Как Use Cases помогают LLM генерировать качественный код Правило зависимостей (Dependency Rule) и поток данных между слоями Почему Spring, Django и другие фреймворки противоречат чистой архитектуре Практический пример создания заказа через все слои архитектуры Стоит ли возвращать доменные Entity из Use Cases — разбор холивара Ролик про полные и анимичные модел:    • Полные vs Анемичные модели: ошибки и лучши...   Таймкоды: 00:00 Парадокс AI-разработки: скорость vs контроль 02:12 План видео: что разберем 02:55 История Clean Architecture от Роберта Мартина 03:18 Entity — это НЕ ORM модели! 07:08 Use Cases — дирижеры системы 10:00 Границы и DTO 12:35 Поток данных между слоями 13:16 Dependency Rule — железное правило 17:39 Четыре слоя Clean Architecture 17:51 Слой Entity — центр вселенной 18:22 Слой Use Cases — бизнес-сценарии 18:48 Слой Interface Adapters — переходники 19:33 Слой Frameworks & Drivers 20:36 Почему фреймворки — это не чистая архитектура 21:46 Когда что выбрать? 22:47 Путешествие данных через все слои 25:23 Преимущества изоляции слоев 27:19 Clean Architecture в эпоху AI 27:50 Когда применять чистую архитектуру 28:03 Когда НЕ применять