Этот вопрос ближе всего к вашей просьбе, и именно здесь сейчас больше всего практических обсуждений. Сама проблема хорошо задокументирована. Ox Security проанализировали 300 репозиториев и описали ИИ-код как функциональный, но систематически лишённый архитектурного суждения. Отдельно жалуются на дублирование: ИИ часто генерирует решение заново вместо того, чтобы переиспользовать существующие абстракции.

Ответ сообщества называют инженерией контекста (context engineering): это файлы AGENTS.md, CLAUDE.md, правила и скиллы. Есть интересный практический вывод: если просто перечислить SOLID, KISS и YAGNI в заголовке CLAUDE.md, на результат агента это почти не влияет. Работают конкретные указания, например «используй валидатор из core/validation, не пиши новый», а также ADR: подкладывать в контекст нужное архитектурное решение вместе с обоснованием, например «здесь репозиторий, а не прямой доступ к БД, потому что X». Сюда же относятся вопросы о размере файла. Рекомендации держать CLAUDE.md в пределах 200 строк, потому что содержимое отправляется с каждым запросом, и каждая лишняя строка ослабляет важные.