Concordo plenamente, e acho que a tese fica ainda mais forte quando você percebe que a "geração determinística" que você tá procurando já existe há 20 anos: chama-se framework.

O erro da maioria das ferramentas de código com IA é tratar o LLM como se ele estivesse escrevendo numa folha em branco. Aí sim ele precisa reinventar auth, RBAC, migrations, roteamento, e reinventa diferente toda vez. Mas se a fundação já é opinativa, o LLM não gera boilerplate: ele preenche lacunas dentro de uma convenção. É uma tarefa completamente diferente, e muito mais barata.

Na prática, o framework que mais tenho gostado nesse cenário é o Laravel, por três motivos:

1. Convenção forte = menos entropia. Eloquent, migrations, policies, form requests, filas, jobs. O LLM não decide onde as coisas moram, ele só escreve a regra de negócio. Isso mata boa parte das "implementações inconsistentes" que você citou.

2. Scaffolding determinístico de verdade. artisan make:*, Breeze/Fortify/Jetstream, Filament pra painel. Auth e CRUD saem prontos e iguais, sem token nenhum de LLM.

3. O ecossistema já veio pra IA. O Laravel Boost expõe guidelines e skills próprias pro agente (docs versionadas do teu projeto, convenções, tinker, leitura de schema). É literalmente a documentação do framework virando contexto executável.

Com pouquíssimo harness próprio, eu consigo consistência absurda entre projetos, MVP saindo em horas e o que pra mim é o ponto mais subestimado, legado gigante continuando de pé. Manutenção de projeto antigo é onde o "IA gera tudo" mais quebra a cara, porque ali o valor não está em gerar código novo, está em respeitar as decisões que já existem. Framework opinativo dá esse contrato de graça.

Um adendo à sua tese: não é só custo de token e latência. É superfície de revisão. Cada linha que o LLM gera é uma linha que alguém precisa revisar. Código que veio de um make:policy eu não reviso — eu confio na convenção. Então geração determinística não economiza só inferência, economiza atenção humana, que é o recurso realmente escasso.

Onde eu colocaria a fronteira, resumindo: determinismo pro que tem resposta certa conhecida; LLM pro que tem resposta certa desconhecida. Regra de negócio, workflow, edge case, UX, refatoração de legado sem doc, isso é onde o modelo paga o próprio custo.

Você não tá deixando passar nada. Tá redescobrindo, via LLM, o motivo pelo qual frameworks opinativos ganharam de "monte tudo do zero" na década passada. A IA só aumentou o preço de não ter convenção.