Почему ИИ терпит неудачу в OAuth и как я выбрался из тупика

Автор рассказывает о своем опыте использования ИИ для настройки OAuth с Supabase, Google и Expo. Хотя ИИ преуспевает в задачах кодирования, он испытывал трудности со сложностью и требованиями к конфигурации OAuth. Основная проблема заключается в фрагментированном характере OAuth, включающем взаимосвязанные системы со скрытыми конфигурациями, к которым ИИ не может получить доступ. Незначительные несоответствия в этих конфигурациях, невидимые для ИИ, приводят к постоянным ошибкам "invalid_grant" и разочаровывающей отладке. Различные реализации OAuth в зависимости от версий и настроек еще больше сбивают с толку ИИ. Проблемы во время выполнения, такие как обработка ссылок и потеря памяти, также способствуют проблемам, которые ИИ пытается идентифицировать. Автор изначально сомневался в своих способностях, но понял ограничения ИИ в решении такой многогранной проблемы конфигурации. Он пересмотрел свой подход, сосредоточившись на понимании всего процесса OAuth, а не только на коде, сгенерированном ИИ. Этот сдвиг привел к более обоснованным вопросам, лучшему пониманию и, в конечном итоге, к успешному решению. Автор заключает, что ИИ эффективен для проблем, ориентированных на код, но испытывает трудности с задачами, требующими сложной конфигурации, где точки отказа находятся за пределами кода. Он научился распознавать эти ограничения и обходить их, используя сильные стороны ИИ, избегая его ловушек.