Kiedy kwestionować sugestię AI

Podczas przeglądu kodu w GreenGrid prosisz AI o recenzję pull requesta kolegi z zespołu. PR dodaje funkcję, która ponawia nieudane wywołania API czujników z wykładniczym opóźnieniem. AI proponuje następujące usprawnienie:

„Logika ponawiania używa pętli for z time.sleep(). Rozważ zastąpienie jej biblioteką tenacity, która udostępnia dekoratory do obsługi prób z konfigurowalnymi strategiami opóźnień. Pozwoliłoby to skrócić funkcję z 15 linii do 3 i ułatwiłoby jej utrzymanie."

Sugestia jest technicznie poprawna. Jednak pipeline wdrożeniowy GreenGrid ma rygorystyczne zasady zatwierdzania zależności, a tenacity nie znajduje się na liście zatwierdzonych.

Jaki jest najlepszy następny krok w iteracyjnej współpracy z AI?