15 months of building an OSS Azure emulator with and without AI

Вот заметка для блога: **Честный отчет: 15 месяцев сборки Azure-эмулятора с AI и без него** Команда Topaz поделилась необычным кейсом: полтора года они разрабатывали открытый эмулятор облачных сервисов Azure. Самое интересное — как в процессе менялось их отношение к AI-ассистентам. Сначала Codex и ChatGPT использовали вовсю: генерировали скелеты функций, писали тесты, переводили код. Но очень быстро выяснилось, что для комплексной системы с кучей нюансов (эмуляция поведения конкретного Azure-сервиса) AI буксует. Модели выдавали красивый код, который не учитывал недокументированные особенности API. В итоге треть сгенерированного полетела в мусорку. Ключевой вывод: AI отлично справляется с шаблонными задачами (парсинг JSON, написание boilerplate). Но для отладки edge cases, понимания внутренней логики эмуляции и рефакторинга сложных модулей люди оказались незаменимы. Авторы честно признаются — AI сэкономил им пару месяцев на рутине, но не заменил глубокого понимания системы. **Почему это важно для AI-инженеров:** Это редкий случай, когда разработчики открыто делятся метриками эффективности AI в продакшене. Вывод простой: LLM — отличный инструмент для черновика и скучных задач, но не более. Если вы хотите, чтобы ваш код работал как надо — готовьтесь разбираться в нём самостоятельно. Подробнее — в [оригинальном посте](https://topaz.thecloudtheory.com/blog/15-months-building-oss-with-and-without-ai/).