Sa miaging duha ka tuig, ang akong team sa Work & Co ug ako nagsulay ug hinayhinay nga naghiusa sa AI coding tools sama sa Copilot, Cursor, Claude, ug ChatGPT aron matabangan kami nga ipadala ang mga kasinatian sa web nga gigamit sa kadaghanan. Tinuod, pagkahuman sa pipila ka una nga pagduhaduha ug pipila ka mga gutlo nga aha, lainlaing mga gamit sa AI ang nakit-an sa akong adlaw-adlaw nga paggamit. Sa paglabay sa panahon, ang lista sa mga aplikasyon diin among nakita nga makatarunganon nga tugotan ang AI nga mopuli nagsugod sa pagtubo, mao nga nakahukom ako nga ipaambit ang pipila ka praktikal nga mga kaso sa paggamit alang sa mga himan sa AI alang sa gitawag nako nga "responsable nga developer". Unsa ang akong gipasabut sa usa ka responsable nga developer? Kinahanglang siguroon nato nga maghatod mig kalidad nga code sama sa gipaabot sa among mga stakeholders ug mga kliyente. Ang among mga kontribusyon (pananglitan, mga hangyo sa pagbitad) kinahanglan dili mahimong palas-anon sa among mga kauban nga kinahanglan magrepaso ug magsulay sa among trabaho. Usab, kung nagtrabaho ka sa usa ka kompanya: Ang mga himan nga among gigamit kinahanglan aprobahan sa among amo. Ang mga sensitibo nga aspeto sama sa seguridad ug pribasiya kinahanglang dumalahon sa hustong paagi: Ayaw idikit ang mga sekreto, data sa kustomer (PII), o proprietary code ngadto sa mga himan nga walay pagtugot sa polisiya. Tagda kini sama sa code gikan sa usa ka estranghero sa internet. Kanunay nga pagsulay ug pag-verify. Mubo nga sulat: Kini nga artikulo naghunahuna sa pipila ka mga batakang pamilyar sa AI coding tools sama sa Copilot sulod sa VSCode o Cursor. Kung kining tanan ingon bag-o ug dili pamilyar kanimo, ang Github Copilot nga mga video tutorial mahimo’g usa ka maayong pagsugod nga punto alang kanimo.
Makatabang nga mga Aplikasyon Sa AI Coding Tools Mubo nga sulat: Ang mosunod nga mga pananglitan mag-una sa pagtutok sa pagtrabaho sa JavaScript-based web applications sama sa React, Vue, Svelte, o Angular. Pagkuha ug Pagsabot Sa Dili Pamilyar nga Codebase Kasagaran ang pagtrabaho sa natukod nga mga codebase, ug ang pag-apil sa usa ka dako nga legacy codebase mahimong makahadlok. Ablihi lang ang imong proyekto ug ang imong ahente sa AI (sa akong kaso, Copilot Chat sa VSCode) ug magsugod sa pagpangutana sama sa imong ipangutana sa usa ka kauban. Sa kinatibuk-an, ganahan kong makigsulti sa bisan kinsa nga ahente sa AI sama sa akong gusto sa usa ka isigkatawo. Ania ang usa ka mas dalisay nga pananglitan nga prompt: "Hatagi ko ug taas nga lebel sa arkitektura nga kinatibuk-ang panan-aw: entrypoints, routing, auth, data layer, build tooling. Dayon ilista ang 5 ka mga file nga basahon sa han-ay. Tagda ang mga pagpatin-aw isip hypotheses ug kumpirmahi pinaagi sa paglukso ngadto sa reference nga mga file."
Mahimo nimong ipadayon ang pagpangutana sa mga follow-up nga mga pangutana sama sa "Giunsa ang paglihok sa ruta sa detalye?" o "Sultihi ako pinaagi sa proseso sa pag-authenticate ug mga pamaagi" ug kini magdala kanimo ngadto sa makatabang nga mga direksyon aron sa pagdan-ag sa pipila ka kahayag ngadto sa kangitngit sa usa ka dili pamilyar nga codebase. Pagsulay sa Paglapas sa mga Kausaban Sa Pag-upgrade sa Dependencies Ang pag-update sa mga pakete sa npm, labi na kung adunay mga pagbag-o nga nagbag-o, mahimo’g makapakapoy ug makagugol sa oras nga trabaho, ug maghimo kanimo nga pag-debug sa usa ka patas nga kantidad sa mga pagbag-o. Bag-ohay lang kinahanglan nako nga i-upgrade ang data visualization library plotly.js sa usa ka mayor nga bersyon sa pagpagawas gikan sa bersyon 2 hangtod 3, ug ingon usa ka sangputanan niana, ang pag-label sa axis sa pipila nga mga graph mihunong sa pagtrabaho. Nangutana ko sa ChatGPT: "Gi-update nako ang akong Angular nga proyekto nga naggamit sa Plotly. Gi-update nako ang plotly.js - dist package gikan sa bersyon 2.35.2 hangtod 3.1.0 - ug karon ang mga label sa x ug y axis wala na. Unsa ang nahitabo?"
Ang ahente mibalik dayon nga adunay solusyon (tan-awa ang imong kaugalingon sa ubos). Mubo nga sulat: Gipamatud-an ko gihapon ang pagpatin-aw batok sa opisyal nga giya sa paglalin sa wala pa ipadala ang ayo.
Pag-replicating sa mga Refactor nga Luwas sa mga File Ang nagtubo nga mga codebase siguradong nagpadayag sa mga oportunidad alang sa paghiusa sa code. Pananglitan, namatikdan nimo ang pagdoble sa code sa mga file nga mahimong makuha sa usa ka function o sangkap. Ingon usa ka sangputanan, nakahukom ka nga maghimo usa ka gipaambit nga sangkap nga mahimo’g iapil ug himuon kana nga refactor sa usa ka file. Karon, imbis nga mano-mano nga himuon ang mga pagbag-o sa imong nahabilin nga mga file, gihangyo nimo ang imong ahente nga ilunsad ang refactor alang kanimo. Gitugotan ka sa mga ahente nga magpili daghang mga file ingon konteksto. Kung nahuman na ang refactor alang sa usa ka file, mahimo nakong idugang ang mga refactored ug wala matandog nga mga file sa konteksto ug i-aghat ang ahente nga i-roll out ang mga pagbag-o sa ubang mga file nga sama niini: "I-replicate ang mga pagbag-o nga akong gihimo sa file A hangtod sa file B usab". Pag-implementar sa mga Feature sa Dili Pamilyar nga Teknolohiya Usa sa akong paborito nga aha-moments gamit ang AI coding tools mao ang dihang nakatabang kini kanako sa paghimo og medyo komplikado nga animated gradient animation sa GLSL, usa ka pinulongan nga medyo dili nako pamilyar. Sa usa ka bag-o nga proyekto, ang among mga tigdesinyo naghimo og usa ka animated gradient isip usa ka kahimtang sa pagkarga sa usa ka 3D nga butang. Ganahan kaayo ko sa konsepto ug gusto ko nga maghatag usa ka butang nga talagsaon ug makapahinam sa among mga kliyente. Angproblema: Duha ra ka adlaw ang akong pagpatuman niini, ug ang GLSL adunay taas nga kurba sa pagkat-on. Sa makausa pa, usa ka AI tool (sa kini nga kaso, ChatGPT) magamit, ug nagsugod ako sa yano nga pag-aghat niini sa paghimo og usa ka standalone nga HTML file alang kanako nga naghimo sa usa ka canvas ug usa ka yano nga animated color gradient. Sunod-sunod nga lakang, akong giaghat ang AI nga dugangan pa kini hangtod nga nakaabot ako sa usa ka desente nga resulta aron masugdan nako ang pag-integrate sa shader sa akong aktuwal nga codebase. Ang katapusan nga sangputanan: Ang among mga kliyente nalipay kaayo, ug naghatag kami usa ka komplikado nga bahin sa gamay nga oras salamat sa AI. Mga Pagsulay sa Pagsulat Sa akong kasinatian, adunay panagsa ra nga igo nga oras sa mga proyekto aron padayon nga pagsulat ug pagpadayon sa usa ka tukma nga hugpong sa mga pagsulay sa yunit ug panagsama, ug labaw pa niana, daghang mga developer ang wala gyud malingaw sa tahas sa pagsulat sa mga pagsulay. Ang pag-aghat sa imong AI katabang sa pag-set up ug pagsulat sa mga pagsulay alang kanimo hingpit nga posible ug mahimo sa gamay nga oras. Siyempre, ikaw, isip usa ka developer, kinahanglan gihapon nga magsiguro nga ang imong mga pagsulay tinuod nga nagtan-aw sa mga kritikal nga bahin sa imong aplikasyon ug nagsunod sa makatarunganon nga mga prinsipyo sa pagsulay, apan mahimo nimo nga "i-outsource" ang pagsulat sa mga pagsulay sa among AI helper. Pananglitan nga prompt: "Isulat ang mga pagsulay sa yunit alang niini nga function gamit ang Jest. Pagtabon sa malipayon nga agianan, mga kaso sa edge, ug mga mode sa kapakyasan. Ipasabut ngano nga ang matag pagsulay anaa."
Mahimo nimong ipasa ang labing maayo nga mga gawi sa pagsulay sa magtutudlo nga si Kent C. Dodds ingon mga panudlo sa imong ahente, sama sa ubos:
Internal nga Tooling Medyo susama sa panig-ingnan sa shader nga gihisgutan sa sayo pa, bag-o lang ako gitahasan sa pag-analisar sa pagdoble sa code sa usa ka codebase ug itandi sa wala pa ug pagkahuman sa usa ka refactor. Tino nga dili usa ka gamay nga buluhaton kung dili nimo gusto nga moadto sa ruta nga makagugol sa oras sa pagtandi sa mga file nga mano-mano. Uban sa tabang sa Copilot, naghimo ako usa ka script nga nag-analisar sa pagdoble sa code alang kanako, naghan-ay ug nag-order sa output sa usa ka lamesa, ug gi-eksport kini sa Excel. Unya mipadayon ko. Sa dihang nahuman na ang among code refactor, akong giaghat ang ahente sa pagkuha sa akong kasamtangan nga Excel sheet isip baseline, idugang ang kasamtangan nga kahimtang sa pagdoble sa lain-laing mga kolum, ug kuwentahon ang delta. Pag-update sa Kodigo nga Gisulat Dugay Na nga Panahon Bag-ohay lang, usa ka tigulang nako nga kliyente ang naigo kanako, tungod kay sa paglabay sa panahon, pipila ka mga bahin ang wala na nagtrabaho sa husto sa iyang website. Ang catch: Ang website gitukod hapit napulo ka tuig na ang milabay, ug ang JavaScript ug SCSS naggamit sa medyo daan nga mga himan sa pag-compile sama sa requireJS, ug ang pag-setup nanginahanglan usa ka mas daan nga bersyon sa Node.js nga dili gani modagan sa akong 2025 MacBook. Ang pag-update sa tibuok proseso sa pagtukod pinaagi sa kamot mogugol kanako ug mga adlaw, mao nga nakahukom ko sa pag-aghat sa ahente sa AI, "Mahimo ba nimo nga i-update ang proseso sa pagtukod sa JS ug SCSS ngadto sa usa ka maniwang nga 2025 stack sama sa Vite?" Nahimo gyud kini, ug pagkahuman sa usa ka oras nga pagpino sa ahente, gibalhin nako ang akong SCSS ug JS nga pagtukod sa Vite, ug nakatutok ako sa aktuwal nga pag-ayo sa bug. Siguruha lang nga husto ang pag-validate sa output ug pagtipon sa mga file kung buhaton ang ingon nga hinungdanon nga mga pagbag-o sa imong proseso sa pagtukod. Pag-summarize Ug Pag-draft Gusto ba nimong i-summarize ang tanan nimong bag-ong mga pagbag-o sa code sa usa ka sentence para sa usa ka commit nga mensahe, o adunay taas nga lista sa mga commit ug gusto nimo nga i-sum up kini sa tulo ka bullet point? Walay problema, tugoti ang AI nga mag-atiman niini, apan palihug siguroha nga i-proofread kini. Ang usa ka pananglitan nga pag-aghat kay yano sama sa pagmemensahe sa usa ka isigkatawo: "Palihug sumaryo ang akong bag-o nga mga pagbag-o sa mubu nga mga punto sa bala". Ang akong tambag dinhi mao ang paggamit sa GPT alang sa pagsulat nga mabinantayon, ug sama sa code, palihug susiha ang output sa dili pa ipadala o isumite. Mga Rekomendasyon Ug Pinakamaayo nga Praktis Pag-aghat Usa sa dili kaayo klaro nga mga benepisyo sa paggamit sa AI mao nga ang labi ka espesipiko ug gipahaum sa imong mga pag-aghat, mas maayo ang output. Ang proseso sa pag-aghat sa usa ka ahente sa AI nagpugos kanato sa paghimo sa atong mga kinahanglanon sa espesipiko kutob sa mahimo sa dili pa kita magsulat ug mag-code. Mao kini ang hinungdan, isip usa ka kinatibuk-ang lagda, girekomendar nako nga mahimong espesipiko kutob sa mahimo sa imong pag-aghat. Si Ryan Florence, kauban nga tagsulat sa Remix, nagsugyot usa ka yano apan kusgan nga paagi aron mapaayo kini nga proseso pinaagi sa pagtapos sa imong una nga pag-aghat sa mga pulong: “Sa dili pa kita magsugod, aduna ka bay mga pangutana alang kanako?”
Niini nga punto, ang AI kasagarang mobalik uban ang makatabang nga mga pangutana diin imong mapatin-aw ang imong piho nga katuyoan, nga naggiya sa ahente sa paghatag kanimo og usa ka mas gipahaum nga pamaagi alang sa imong buluhaton.
Gamita ang Pagkontrol sa Bersyon Ug Trabaho Sa Digestible Chunks Ang paggamit sa pagkontrol sa bersyon sama sa git dili lamang magamit kung magtinabangay isip usa ka team sa usa ka codebase apan aron mahatagan ka usab ingon usa kaindibidwal nga kontribyutor nga adunay mga stable nga puntos aron ibalik kung adunay emerhensya. Tungod sa dili deterministiko nga kinaiya niini, ang AI usahay mahimong rogue ug maghimo mga pagbag-o nga dili gyud makatabang sa imong gipaningkamutan nga makab-ot ug sa katapusan makaguba sa mga butang nga dili na mabag-o. Ang pagbahinbahin sa imong trabaho ngadto sa daghang mga pasalig makatabang kanimo sa paghimo og mga stable nga punto nga mahimo nimong balikan kung ang mga butang moadto sa kilid. Ug ang imong mga kauban sa team magpasalamat usab kanimo, tungod kay sila adunay mas dali nga oras sa pagrepaso sa imong code kung kini gibahin sa mga semantically maayong pagkahan-ay nga mga tipak. Repasuha sing maayo Kini labaw pa sa usa ka kinatibuk-ang labing maayo nga praktis, apan sa akong opinyon, kini mahimong mas importante sa diha nga ang paggamit sa AI himan alang sa kalamboan nga buhat: Mahimong ang unang kritikal nga reviewer sa imong code. Siguruha nga maggahin ug panahon sa pag-usisa sa imong mga pagbag-o sa linya por linya, sama sa imong pagrepaso sa code sa uban, ug isumite ra ang imong trabaho kung makapasar na kini sa imong kaugalingon nga pagsusi. "Duha ka butang ang parehas nga tinuod kanako karon: Ang mga ahente sa AI talagsaon ug usa ka dako nga pag-uswag sa produktibo. Sila usab mga dagkong slop machine kung imong i-off ang imong utok ug buhian sa hingpit. " - Armin Ronacher sa iyang blog post Agent Psychosis: Are We Going Insane?
Konklusyon Ug Kritikal nga mga Hunahuna Sa akong opinyon, ang AI coding nga mga himan makapauswag sa atong pagka-produktibo isip mga developer sa adlaw-adlaw nga basehan ug makapagawas sa kapasidad sa pangisip alang sa dugang nga pagplano ug taas nga lebel nga panghunahuna. Gipugos nila kami sa pagsulti sa among gitinguha nga sangputanan uban ang makuti nga detalye. Ang bisan unsang AI mahimo, usahay, mag-hallucinate, nga sa panguna nagpasabut nga kini nahimutang sa usa ka masaligon nga tono. Busa palihug siguruha nga susihon ug sulayan, labi na kung nagduhaduha ka. Ang AI dili usa ka pilak nga bala, ug ako nagtuo, ang pagkamaayo ug ang abilidad sa pagsulbad sa mga problema ingon usa ka developer dili gyud mawala sa uso. Alang sa mga developers nga bag-o lang nagsugod sa ilang karera kini nga mga himan mahimong makatintal kaayo sa pagbuhat sa kadaghanan sa trabaho alang kanila. Ang mahimo nga mawala dinhi mao ang kanunay nga makahurot ug masakit nga trabaho pinaagi sa mga bug ug mga isyu nga lisud i-debug ug sulbaron, aka "ang paggaling". Bisan ang kaugalingon ni Cursor AI nga si Lee Robinson nangutana niini sa usa sa iyang mga post:
Ang mga gamit sa AI coding nag-uswag sa paspas nga tulin, ug naghinam-hinam ako kung unsa ang sunod nga moabut. Nanghinaut ko nga imong nakit-an nga kini nga artikulo ug ang mga tip niini makatabang ug naghinamhinam nga sulayan ang pipila niini alang sa imong kaugalingon.
