Sepanjang dua tahun lepas, pasukan saya di Work & Co dan saya telah menguji dan menyepadukan alat pengekodan AI secara beransur-ansur seperti Copilot, Cursor, Claude dan ChatGPT untuk membantu kami menghantar pengalaman web yang digunakan oleh orang ramai. Diakui, selepas beberapa keraguan awal dan beberapa detik aha, pelbagai alat AI telah menemui jalan mereka ke dalam penggunaan harian saya. Dari masa ke masa, senarai aplikasi yang kami dapati masuk akal untuk membiarkan AI mengambil alih mula berkembang, jadi saya memutuskan untuk berkongsi beberapa kes penggunaan praktikal untuk alatan AI untuk apa yang saya panggil "pembangun yang bertanggungjawab". Apakah yang saya maksudkan dengan pembangun yang bertanggungjawab? Kami perlu memastikan bahawa kami menyampaikan kod berkualiti seperti yang diharapkan oleh pihak berkepentingan dan pelanggan kami. Sumbangan kami (iaitu, permintaan tarik) tidak seharusnya menjadi beban kepada rakan sekerja kami yang perlu menyemak dan menguji kerja kami. Juga, sekiranya anda bekerja untuk syarikat: Alat yang kami gunakan perlu diluluskan oleh majikan kami. Aspek sensitif seperti keselamatan dan privasi perlu dikendalikan dengan betul: Jangan tampalkan rahsia, data pelanggan (PII) atau kod proprietari ke dalam alatan tanpa kelulusan dasar. Anggap ia seperti kod daripada orang yang tidak dikenali di internet. Sentiasa menguji dan mengesahkan. Nota: Artikel ini menganggap beberapa kebiasaan yang sangat asas dengan alat pengekodan AI seperti Copilot dalam VSCode atau Kursor. Jika semua ini kedengaran sama sekali baru dan tidak biasa kepada anda, tutorial video Github Copilot boleh menjadi titik permulaan yang hebat untuk anda.
Aplikasi Berguna Alat Pengekodan AI Nota: Contoh berikut akan tertumpu terutamanya pada bekerja dalam aplikasi web berasaskan JavaScript seperti React, Vue, Svelte atau Angular. Mendapatkan Pemahaman Mengenai Pangkalan Kod yang Tidak Biasa Ia bukan sesuatu yang luar biasa untuk bekerja pada pangkalan kod yang telah ditetapkan, dan menyertai pangkalan kod warisan yang besar boleh menakutkan. Hanya buka projek anda dan ejen AI anda (dalam kes saya, Copilot Chat dalam VSCode) dan mula bertanya soalan sama seperti anda akan bertanya kepada rakan sekerja. Secara umum, saya suka bercakap dengan mana-mana ejen AI seperti yang saya lakukan dengan sesama manusia. Berikut ialah contoh gesaan yang lebih halus: "Beri saya gambaran keseluruhan seni bina peringkat tinggi: titik masuk, penghalaan, pengesahan, lapisan data, alat binaan. Kemudian senaraikan 5 fail untuk dibaca mengikut urutan. Anggap penjelasan sebagai hipotesis dan sahkan dengan melompat ke fail yang dirujuk."
Anda boleh terus bertanya soalan susulan seperti "Bagaimana cara penghalaan berfungsi secara terperinci?" atau "Bercakap dengan saya melalui proses dan kaedah pengesahan" dan ia akan membawa anda ke arah yang berguna untuk memancarkan sedikit cahaya ke dalam kegelapan pangkalan kod yang tidak dikenali. Mencuba Perubahan Pemecahan Apabila Menaik taraf Ketergantungan Mengemas kini pakej npm, terutamanya apabila ia datang dengan perubahan yang rosak, boleh menjadi kerja yang membosankan dan memakan masa, dan menjadikan anda nyahpepijat sejumlah regresi yang adil. Baru-baru ini saya terpaksa menaik taraf perpustakaan visualisasi data plotly.js sehingga satu versi keluaran utama daripada versi 2 kepada 3, dan akibat daripada itu, pelabelan paksi dalam beberapa graf berhenti berfungsi. Saya terus bertanya kepada ChatGPT: "Saya mengemas kini projek Angular saya yang menggunakan Plotly. Saya mengemas kini plotly.js — pakej dist dari versi 2.35.2 hingga 3.1.0 — dan kini label pada paksi x dan y telah hilang. Apa yang berlaku?"
Ejen itu kembali dengan segera dengan penyelesaian (lihat sendiri di bawah). Nota: Saya masih mengesahkan penjelasan terhadap panduan migrasi rasmi sebelum menghantar pembetulan.
Meniru Refactor Dengan Selamat Merentasi Fail Pangkalan kod yang semakin berkembang pastinya mendedahkan peluang untuk penyatuan kod. Sebagai contoh, anda melihat pertindihan kod merentas fail yang boleh diekstrak ke dalam satu fungsi atau komponen. Akibatnya, anda memutuskan untuk mencipta komponen kongsi yang boleh disertakan dan melaksanakan refactor itu dalam satu fail. Sekarang, daripada melakukan perubahan secara manual pada fail anda yang tinggal, anda meminta ejen anda untuk melancarkan refactor untuk anda. Ejen membenarkan anda memilih berbilang fail sebagai konteks. Setelah refactor untuk satu fail selesai, saya boleh menambah kedua-dua fail yang difaktorkan semula dan tidak disentuh ke dalam konteks dan menggesa ejen untuk melancarkan perubahan pada fail lain seperti ini: "Replikasi perubahan yang saya buat dalam fail A kepada fail B juga". Melaksanakan Ciri-ciri Dalam Teknologi Tidak Biasa Salah satu detik aha kegemaran saya menggunakan alat pengekodan AI ialah apabila ia membantu saya mencipta animasi kecerunan animasi yang agak kompleks dalam GLSL, bahasa yang saya agak tidak biasa. Pada projek baru-baru ini, pereka bentuk kami menghasilkan kecerunan animasi sebagai keadaan pemuatan pada objek 3D. Saya sangat menyukai konsep itu dan ingin menyampaikan sesuatu yang unik dan menarik kepada pelanggan kami. Themasalah: Saya hanya mempunyai dua hari untuk melaksanakannya, dan GLSL mempunyai keluk pembelajaran yang agak curam. Sekali lagi, alat AI (dalam kes ini, ChatGPT) sangat berguna, dan saya mulakan dengan mudah untuk membuat fail HTML kendiri untuk saya yang menghasilkan kanvas dan kecerunan warna animasi yang sangat mudah. Selangkah demi selangkah, saya mendorong AI untuk menambahkan lagi kehalusan padanya sehingga saya mencapai hasil yang baik supaya saya boleh mula menyepadukan shader ke dalam pangkalan kod sebenar saya. Hasil akhirnya: Pelanggan kami sangat gembira, dan kami menyampaikan ciri yang kompleks dalam masa yang singkat terima kasih kepada AI. Ujian Penulisan Dalam pengalaman saya, jarang ada masa yang cukup untuk projek untuk terus menulis dan mengekalkan set ujian unit dan penyepaduan yang betul, dan selain itu, ramai pembangun tidak begitu menikmati tugas menulis ujian. Mendorong pembantu AI anda untuk menyediakan dan menulis ujian untuk anda adalah mungkin dan boleh dilakukan dalam masa yang singkat. Sudah tentu, anda, sebagai pembangun, masih harus memastikan bahawa ujian anda benar-benar melihat bahagian kritikal aplikasi anda dan mengikut prinsip ujian yang wajar, tetapi anda boleh "menyumber luar" penulisan ujian kepada pembantu AI kami. Contoh gesaan: "Tulis ujian unit untuk fungsi ini menggunakan Jest. Tutup laluan gembira, kes tepi dan mod kegagalan. Terangkan sebab setiap ujian wujud."
Anda juga boleh menyampaikan amalan terbaik ujian guru Kent C. Dodds sebagai garis panduan kepada ejen anda, seperti di bawah:
Perkakas Dalaman Agak serupa dengan contoh shader yang dinyatakan sebelum ini, saya baru-baru ini ditugaskan untuk menganalisis pertindihan kod dalam pangkalan kod dan membandingkan sebelum dan selepas refactor. Sudah tentu bukan tugas remeh jika anda tidak mahu menggunakan laluan yang memakan masa untuk membandingkan fail secara manual. Dengan bantuan Copilot, saya mencipta skrip yang menganalisis pertindihan kod untuk saya, mengatur dan memerintahkan output dalam jadual dan mengeksportnya ke Excel. Kemudian saya melangkah lebih jauh. Apabila refactor kod kami selesai, saya menggesa ejen untuk mengambil helaian Excel sedia ada saya sebagai garis dasar, menambah dalam keadaan semasa pendua dalam lajur berasingan dan mengira delta. Mengemas kini Kod Ditulis Lama Dahulu Baru-baru ini, pelanggan lama saya mengecam saya, kerana dari masa ke masa, beberapa ciri tidak berfungsi dengan betul di tapak webnya lagi. Tangkapan: Tapak web ini dibina hampir sepuluh tahun yang lalu, dan JavaScript dan SCSS menggunakan alat kompilasi yang agak lama seperti requireJS, dan persediaan memerlukan versi lama Node.js yang tidak akan dijalankan pada MacBook 2025 saya. Mengemas kini keseluruhan proses binaan dengan tangan saya akan mengambil masa beberapa hari, jadi saya memutuskan untuk menggesa ejen AI, "Bolehkah anda mengemas kini proses binaan JS dan SCSS kepada susunan 2025 yang ramping seperti Vite?" Ia pasti berlaku, dan selepas kira-kira sejam menapis dengan ejen, saya telah menukar binaan SCSS dan JS saya kepada Vite, dan saya dapat menumpukan pada pembetulan pepijat sebenar. Cuma pastikan anda mengesahkan output dan fail yang disusun dengan betul apabila melakukan perubahan penting pada proses binaan anda. Merumus dan Merangka Adakah anda ingin meringkaskan semua perubahan kod terbaharu anda dalam satu ayat untuk mesej komit, atau mempunyai senarai komit yang panjang dan ingin merumuskannya dalam tiga titik tumpu? Tiada masalah, biarkan AI menguruskannya, tetapi sila pastikan anda membaca prufnya. Contoh gesaan adalah semudah menghantar mesej kepada sesama manusia: "Sila rumuskan perubahan terbaru saya dalam titik tumpu ringkas". Nasihat saya di sini ialah menggunakan GPT untuk menulis dengan berhati-hati, dan seperti dengan kod, sila semak output sebelum menghantar atau menyerahkan. Cadangan Dan Amalan Terbaik Mendorong Salah satu faedah yang tidak begitu jelas menggunakan AI ialah lebih spesifik dan disesuaikan gesaan anda, lebih baik outputnya. Proses mendorong ejen AI memaksa kami untuk merumuskan keperluan kami sekhusus mungkin sebelum kami menulis dan mengekod. Inilah sebabnya, sebagai peraturan umum, saya amat mengesyorkan agar anda sespesifik mungkin dengan gesaan anda. Ryan Florence, pengarang bersama Remix, mencadangkan cara yang mudah tetapi berkesan untuk memperbaiki proses ini dengan menyelesaikan gesaan awal anda dengan ayat: "Sebelum kita bermula, adakah anda mempunyai sebarang soalan untuk saya?"
Pada ketika ini, AI biasanya datang kembali dengan soalan berguna di mana anda boleh menjelaskan niat khusus anda, membimbing ejen untuk memberikan anda pendekatan yang lebih disesuaikan untuk tugas anda.
Gunakan Kawalan Versi Dan Bekerja Dalam Potongan Hadam Menggunakan kawalan versi seperti git bukan sahaja berguna apabila bekerjasama sebagai satu pasukan pada satu pangkalan kod tetapi juga untuk menyediakan anda sebagaipenyumbang individu dengan mata stabil untuk dikembalikan sekiranya berlaku kecemasan. Oleh kerana sifatnya yang tidak menentukan, AI kadangkala boleh menjadi penyangak dan membuat perubahan yang langsung tidak membantu untuk apa yang anda cuba capai dan akhirnya memecahkan perkara yang tidak dapat diperbaiki. Membahagikan kerja anda kepada berbilang komitmen akan membantu anda mencipta mata yang stabil yang boleh anda kembalikan sekiranya keadaan menyebelahi. Dan rakan sepasukan anda juga akan berterima kasih kepada anda, kerana mereka akan mempunyai masa yang lebih mudah untuk menyemak kod anda apabila ia dibahagikan kepada bahagian yang tersusun dengan baik dari segi semantik. Semak Teliti Ini lebih merupakan amalan terbaik umum, tetapi pada pendapat saya, ia menjadi lebih penting apabila menggunakan alatan AI untuk kerja pembangunan: Jadilah penyemak kritikal pertama kod anda. Pastikan anda mengambil sedikit masa untuk menyemak perubahan anda baris demi baris, sama seperti anda akan menyemak kod orang lain dan hanya menyerahkan kerja anda setelah ia lulus semakan kendiri anda sendiri. "Dua perkara adalah benar kepada saya sekarang: Ejen AI adalah menakjubkan dan peningkatan produktiviti yang besar. Mereka juga mesin slop besar-besaran jika anda mematikan otak anda dan melepaskan sepenuhnya." - Armin Ronacher dalam catatan blognya Agent Psychosis: Are We Going Insane?
Kesimpulan Dan Pemikiran Kritis Pada pendapat saya, alat pengekodan AI boleh meningkatkan produktiviti kami sebagai pembangun setiap hari dan membebaskan kapasiti mental untuk lebih banyak perancangan dan pemikiran peringkat tinggi. Mereka memaksa kita untuk menyatakan hasil yang kita inginkan dengan perincian yang teliti. Mana-mana AI boleh, kadang-kadang, berhalusinasi, yang pada asasnya bermakna ia terletak dalam nada yakin. Jadi sila pastikan untuk menyemak dan menguji, terutamanya apabila anda ragu-ragu. AI bukanlah peluru perak, dan saya percaya, kecemerlangan dan keupayaan untuk menyelesaikan masalah sebagai pembangun tidak akan ketinggalan zaman. Bagi pembangun yang baru memulakan kerjaya mereka, alat ini boleh menjadi sangat menarik untuk melakukan sebahagian besar kerja untuk mereka. Perkara yang mungkin hilang di sini ialah kerja yang sering meletihkan dan menyakitkan melalui pepijat dan isu yang sukar untuk dinyahpepijat dan diselesaikan, aka "the grind". Malah Lee Robinson Cursor AI sendiri mempersoalkan perkara ini dalam salah satu jawatannya:
Alat pengekodan AI berkembang dengan pantas, dan saya teruja untuk perkara yang akan datang seterusnya. Saya harap anda mendapati artikel ini dan petuanya membantu dan teruja untuk mencuba beberapa daripada ini untuk diri sendiri.
