AI pisze plany, ale to Ty trzymasz kurs - o weryfikacji planów generowanych przez AI

Lubię czytać plany generowane przez AI. Ale nie puszczam ich bez sprawdzenia.

Zazwyczaj są sensowne. Czasem wymagają drobnych poprawek. A czasem robią nie to, czego się oczekuje.

Case study: plan SEO, który wyglądał dobrze

Plan poprawek SEO dla projektu Next.js wyglądał poprawnie. Checklisty. Best practices. Na pierwszy rzut oka - wszystko grało.

Do momentu, gdy zobaczyłem:

• 27 ręcznych edycji plików
• Custom middleware do obsługi canonicali
• Własna logika redirectów zamiast wbudowanych mechanizmów frameworka

Co by się stało, gdybym tego nie sprawdził?

Pewnie nic spektakularnego. Nie byłoby crasha. Nie byłoby alertu.

Byłoby gorzej:

• Kilka godzin dłubania w plikach rozlanych po całym repo
• Code review, którego nikt nie chce robić
• Większe ryzyko regresji
• „Dlaczego to jest w tylu miejscach?” za 3 miesiące

A potem klasyczny maintenance nightmare:

• Zignorowane feature’y frameworka, które już to rozwiązują
• Własne custom patterny „bo tak wyszło z planu”
• Naprawianie objawów zamiast root cause
• Coraz więcej kodu tylko po to, żeby obsłużyć wcześniejszy kod

I w końcu: „Nie ruszaj tego, bo SEO się rozsypie.” Nie dlatego, że problem był trudny - tylko dlatego, że został rozwiązany w zły sposób.

Jedna technika, która ratuje sytuację

Zamiast implementować, zrobiłem jedną rzecz. Kazałem agentowi sprawdzić własny plan:

Please review this plan to ensure it is sound,
kept as simple as possible (avoiding over-engineering),
and aligns with Next.js best practices.

Odpowiedź była jednoznaczna:

CRITICAL CORRECTION - REVISED PLAN

• Overengineered - 27 ręcznych edycji to nie jest droga Next.js
• Zły root cause - canonicals powinny być ustawione centralnie
• Ignorowanie platformy - metadataBase rozwiązuje to systemowo
• 307 redirects - to poprawne i18n behavior, nie bug

Efekt końcowy

Jedna zmiana w konfiguracji. Czyste repo. Rozwiązanie zgodne z frameworkiem. Zero „SEO refactor sprintu”.

Dlaczego AI robi takie błędy?

AI rzadko psuje produkcję od razu. AI psuje ją powoli. Dokłada:

• Zbędne kroki
• Rozproszoną logikę
• Techniczny chaos, który „wydaje się OK”

Bez nadzoru AI zachowuje się jak junior: robi dużo, ale nie rozumie architektury. Agent doskonale odpowiada na pytanie „JAK to napisać?” - ale to Ty musisz wiedzieć „CZY w ogóle powinniśmy to pisać?”.

Praktyczny prompt do weryfikacji planów

Używam tego wzorca za każdym razem, gdy agent generuje plan z więcej niż kilkoma krokami:

Review this plan for:
1. Over-engineering - can it be simpler?
2. Framework alignment - does it use built-in features?
3. Root cause - are we fixing the actual problem or symptoms?
4. Maintenance cost - will this be easy to maintain in 6 months?

To trwa 30 sekund, a potrafi zaoszczędzić godziny pracy i tygodnie maintenance’u.

Wniosek

Nie oddawajcie AI sterów nad architekturą. Niech wiosłuje, ale to Wy trzymajcie kurs.

Różnica między seniorem a „klepaczem kodu” nie polega na tym, kto szybciej pisze. Polega na tym, kto wie, czego nie pisać.