Инструменты для написания кода с использованием ИИ работают гораздо лучше в контролируемых демонстрациях, чем в сложных проектах Unity, из-за отсутствия полного контекста проекта. Успешная интеграция ИИ требует предоставления явной информации о проекте, включая версии Unity, сведения о пакетах, архитектурные границы и требования к платформе. Инженерия контекста включает организацию проекта таким образом, чтобы сделать невидимые зависимости видимыми для ИИ, обеспечивая полезные и проверяемые изменения. Небольшие, сфокусированные задачи с четкими критериями приемки более эффективны, чем широкие запросы на новые функции. ИИ никогда не должен угадывать критически важные детали, такие как версии Unity, владение сценой, порядок выполнения или поведение, специфичное для платформы. Автоматизированные тесты необходимы для проверки кода, сгенерированного ИИ, превращая предложения в проверяемые доказательства. Хорошо структурированное техническое задание должно описывать существующие решения, запрещенные изменения и четкое определение "готовности". Задачи должны быть разбиты на проверяемые единицы, с запросом плана перед написанием кода для межсистемных изменений. Разработчики должны измерять принятые изменения и анализировать затраты, а не только количество строк кода. Цель состоит в том, чтобы сделать ИИ эффективным помощником, а не источником непроверенного экспериментального кода.