Gjatë dy viteve të fundit, ekipi im në Work & Co dhe unë kemi testuar dhe integruar gradualisht mjetet e kodimit të AI si Copilot, Cursor, Claude dhe ChatGPT për të na ndihmuar të dërgojmë përvojat në ueb që përdoren nga masat. Pa dyshim, pas disa skepticizmit fillestar dhe disa momenteve aha, mjete të ndryshme të AI kanë gjetur rrugën e tyre në përdorimin tim të përditshëm. Me kalimin e kohës, lista e aplikacioneve ku ne e pamë se kishte kuptim të lejonim që AI të merrte përsipër filloi të rritet, kështu që vendosa të ndaj disa raste praktike përdorimi për mjetet e AI për atë që unë e quaj "zhvilluesi përgjegjës". Çfarë dua të them me një zhvillues të përgjegjshëm? Ne duhet të sigurohemi që të ofrojmë kod cilësor siç pritet nga palët e interesuara dhe klientët tanë. Kontributet tona (d.m.th., kërkesat për tërheqje) nuk duhet të bëhen barrë për kolegët tanë të cilët do të duhet të rishikojnë dhe testojnë punën tonë. Gjithashtu, në rast se punoni për një kompani: Mjetet që përdorim duhet të miratohen nga punëdhënësi ynë. Aspektet e ndjeshme si siguria dhe privatësia duhet të trajtohen siç duhet: Mos i ngjitni sekretet, të dhënat e klientit (PII) ose kodin e pronarit në mjete pa miratimin e politikës. Trajtojeni si kod nga një i huaj në internet. Gjithmonë provoni dhe verifikoni. Shënim: Ky artikull supozon një njohje shumë themelore me mjetet e kodimit të AI si Copilot brenda VSCode ose Kursor. Nëse e gjithë kjo tingëllon krejtësisht e re dhe e panjohur për ju, mësimet video Github Copilot mund të jenë një pikënisje fantastike për ju.
Aplikime të dobishme të mjeteve të kodimit të AI Shënim: Shembujt e mëposhtëm do të përqendrohen kryesisht në punën në aplikacione ueb të bazuara në JavaScript si React, Vue, Svelte ose Angular. Të kuptuarit e një baze kodi të panjohur Nuk është e pazakontë të punosh në bazat e krijuara të kodeve dhe bashkimi me një bazë të madhe kodesh të trashëgimisë mund të jetë frikësues. Thjesht hapni projektin tuaj dhe agjentin tuaj të AI (në rastin tim, Copilot Chat në VSCode) dhe filloni të bëni pyetje ashtu siç do t'i bënit një kolegu. Në përgjithësi, më pëlqen të flas me çdo agjent të AI ashtu siç do të flas me një tjetër njeri. Këtu është një shembull më i rafinuar i kërkesës: "Më jep një përmbledhje të arkitekturës së nivelit të lartë: pikat e hyrjes, rrugëzimin, vërtetimin, shtresën e të dhënave, veglat e ndërtimit. Më pas listoni 5 skedarë për t'i lexuar me radhë. Trajto shpjegimet si hipoteza dhe konfirmo duke u hedhur te skedarët e referuar."
Ju mund të vazhdoni të bëni pyetje vijuese si "Si funksionon rrugëtimi në detaje?" ose "Më fol përmes procesit dhe metodave të vërtetimit" dhe do t'ju çojë në udhëzime të dobishme për të ndriçuar pak dritë në errësirën e një baze kodi të panjohur. Tregimi i ndryshimeve të thyera kur përmirësohen varësitë Përditësimi i paketave npm, veçanërisht kur ato vijnë me ndryshime të papritura, mund të jetë punë e lodhshme dhe kërkon kohë dhe t'ju bëjë të korrigjoni një sasi të mjaftueshme regresionesh. Kohët e fundit më është dashur të përmirësoj bibliotekën e vizualizimit të të dhënave plotly.js deri në një version kryesor të lëshimit nga versioni 2 në 3, dhe si rezultat i kësaj, etiketimi i boshtit në disa nga grafikët pushoi së funksionuari. Unë vazhdova të pyes ChatGPT: "Përditësova projektin tim Angular që përdor Plotly. Përditësova plotly.js — paketën dist nga versioni 2.35.2 në 3.1.0 — dhe tani etiketat në boshtin x dhe y janë zhdukur. Çfarë ndodhi?"
Agjenti u kthye me një zgjidhje menjëherë (shihni vetë më poshtë). Shënim: Unë ende e verifikova shpjegimin kundër udhëzuesit zyrtar të migracionit përpara se të dërgoja rregullimin.
Replikimi i refaktorëve në mënyrë të sigurt nëpër skedarë Rritja e bazave të kodeve me siguri zbulon mundësi për konsolidimin e kodit. Për shembull, vëreni dyfishim të kodit nëpër skedarë që mund të nxirren në një funksion ose komponent të vetëm. Si rezultat, ju vendosni të krijoni një komponent të përbashkët që mund të përfshihet në vend të tij dhe të kryeni atë refaktor në një skedar. Tani, në vend që t'i kryeni manualisht ato ndryshime në skedarët tuaj të mbetur, ju i kërkoni agjentit tuaj të nxjerrë refaktorin për ju. Agjentët ju lejojnë të zgjidhni skedarë të shumtë si kontekst. Pasi të përfundojë rifaktori për një skedar, unë mund t'i shtoj në kontekst skedarët e rifaktoruar dhe të paprekur dhe t'i kërkoj agjentit të nxjerrë ndryshimet në skedarë të tjerë si kjo: "Repliko ndryshimet që bëra në skedarin A në skedarin B gjithashtu". Zbatimi i veçorive në teknologji të panjohura Një nga momentet e mia të preferuara të aha-s duke përdorur mjetet e kodimit të AI ishte kur më ndihmoi të krijoj një animacion gradient të animuar mjaft kompleks në GLSL, një gjuhë me të cilën nuk kam qenë mjaft i njohur. Në një projekt të fundit, projektuesit tanë dolën me një gradient të animuar si një gjendje ngarkimi në një objekt 3D. Më pëlqeu shumë koncepti dhe doja të ofroj diçka unike dhe emocionuese për klientët tanë. Tëproblem: Unë kisha vetëm dy ditë për ta zbatuar atë, dhe GLSL ka një kurbë mjaft të pjerrët të të mësuarit. Përsëri, një mjet AI (në këtë rast, ChatGPT) erdhi në ndihmë, dhe fillova thjesht ta nxis atë të krijojë një skedar të pavarur HTML për mua që jep një kanavacë dhe një gradient ngjyrash të animuar shumë të thjeshtë. Hap pas hapi, e nxita AI që t'i shtonte më shumë finesë derisa arrita në një rezultat të mirë, në mënyrë që të mund të filloja të integroja shaderin në bazën time aktuale të kodit. Rezultati përfundimtar: Klientët tanë ishin shumë të lumtur dhe ne dhamë një veçori komplekse në një kohë të vogël falë AI. Teste me shkrim Në përvojën time, ka rrallë kohë të mjaftueshme në projekte për të shkruar dhe mbajtur vazhdimisht një grup të duhur të testeve të njësisë dhe integrimit, dhe në krye të kësaj, shumë zhvillues nuk e pëlqejnë vërtet detyrën e shkrimit të testeve. Nxitja e ndihmësit tuaj të AI për të vendosur dhe shkruar teste për ju është plotësisht e mundur dhe mund të bëhet në një kohë të vogël. Sigurisht, ju, si zhvillues, duhet të siguroheni që testet tuaja të hedhin një vështrim në pjesët kritike të aplikacionit tuaj dhe të ndjekin parimet e ndjeshme të testimit, por ju mund t'i "transferoni" shkrimin e testeve ndihmësit tonë të AI. Shembull i kërkesës: "Shkruani testet e njësisë për këtë funksion duke përdorur Jest. Mbuloni rrugën e lumtur, rastet e skajeve dhe mënyrat e dështimit. Shpjegoni pse ekziston çdo test."
Ju madje mund t'i kaloni praktikat më të mira të testimit të mësuesit të testimit Kent C. Dodds si udhëzime për agjentin tuaj, si më poshtë:
Vegla e brendshme Disi i ngjashëm me shembullin e shader-it të përmendur më parë, kohët e fundit më është ngarkuar të analizoj dublikimin e kodit në një bazë kodesh dhe të krahasoj para dhe pas një refaktori. Sigurisht që nuk është një detyrë e parëndësishme nëse nuk doni të shkoni në rrugën që kërkon shumë kohë për të krahasuar skedarët me dorë. Me ndihmën e Copilot, unë krijova një skript që analizonte dyfishimin e kodit për mua, rregullova dhe porosita daljen në një tabelë dhe e eksportova në Excel. Pastaj e bëra një hap më tej. Kur përfundoi refaktori ynë i kodit, unë e nxita agjentin të merrte fletën time ekzistuese të Excel si bazë, të shtonte gjendjen aktuale të dyfishimit në kolona të veçanta dhe të llogariste deltën. Përditësimi i kodit të shkruar shumë kohë më parë Kohët e fundit, një klient i vjetër më goditi, pasi me kalimin e kohës, disa veçori nuk po funksiononin më siç duhet në faqen e tij të internetit. Arritja: Faqja e internetit u ndërtua pothuajse dhjetë vjet më parë, dhe JavaScript dhe SCSS po përdornin mjete kompilimi mjaft të vjetra si kërkesaJS, dhe konfigurimi kërkonte një version më të vjetër të Node.js që nuk do të funksiononte as në MacBook-in tim 2025. Përditësimi i të gjithë procesit të ndërtimit me dorë do të më kishte marrë disa ditë, kështu që vendosa t'i bëj thirrje agjentit të AI, "A mund ta përditësoni procesin e ndërtimit të JS dhe SCSS në një pirg të dobët 2025 si Vite?" Sigurisht që ndodhi, dhe pas rreth një ore rafinimi me agjentin, e kalova versionin tim SCSS dhe JS në Vite dhe munda të fokusohesha në korrigjimin aktual të gabimeve. Vetëm sigurohuni që të vërtetoni siç duhet skedarët dalës dhe të përpiluar kur bëni ndryshime të tilla integrale në procesin tuaj të ndërtimit. Përmbledhja dhe Hartimi Dëshironi të përmblidhni të gjitha ndryshimet e fundit të kodit tuaj në një fjali për një mesazh të kryerjes, apo të keni një listë të gjatë të kryerjeve dhe dëshironi t'i përmbledhni ato në tre pika? Nuk ka problem, lëreni AI të kujdeset për të, por ju lutemi sigurohuni që ta korrigjoni atë. Një shembull i shpejtë është po aq i thjeshtë sa mesazhi i një shoku: "Ju lutemi përmblidhni ndryshimet e mia të fundit në pika koncize". Këshilla ime këtu do të ishte të përdorni GPT për të shkruar me kujdes, dhe si me kodin, ju lutemi kontrolloni daljen përpara se të dërgoni ose dërgoni. Rekomandimet dhe praktikat më të mira Nxitja Një nga përfitimet jo shumë të dukshme të përdorimit të AI është se sa më specifike dhe më të përshtatura të jenë kërkesat tuaja, aq më i mirë është rezultati. Procesi i nxitjes së një agjenti të AI na detyron të formulojmë kërkesat tona sa më specifike që të jetë e mundur përpara se të shkruajmë dhe kodojmë. Kjo është arsyeja pse, si rregull i përgjithshëm, unë rekomandoj që të jeni sa më specifik me nxitjen tuaj. Ryan Florence, bashkëautor i Remix, sugjeron një mënyrë të thjeshtë por të fuqishme për të përmirësuar këtë proces duke përfunduar kërkesën tuaj fillestare me fjalinë: "Para se të fillojmë, a keni ndonjë pyetje për mua?"
Në këtë pikë, AI zakonisht kthehet me pyetje të dobishme ku mund të sqaroni qëllimin tuaj specifik, duke e udhëhequr agjentin që t'ju ofrojë një qasje më të përshtatur për detyrën tuaj.
Përdorni kontrollin e versionit dhe punoni në copa të tretshme Përdorimi i kontrollit të versionit si git jo vetëm që është i dobishëm kur bashkëpunoni si ekip në një bazë të vetme kodi, por edhe për t'ju ofruar si njëkontribues individual me pika të qëndrueshme për t'u rikthyer në rast urgjence. Për shkak të natyrës së tij jo-përcaktuese, AI ndonjëherë mund të mashtrojë dhe të bëjë ndryshime që thjesht nuk janë të dobishme për atë që po përpiqeni të arrini dhe përfundimisht t'i thyejë gjërat në mënyrë të pariparueshme. Ndarja e punës tuaj në angazhime të shumta do t'ju ndihmojë të krijoni pika të qëndrueshme në të cilat mund të ktheheni në rast se gjërat shkojnë anash. Dhe shokët tuaj të skuadrës do t'ju falënderojnë gjithashtu, pasi do ta kenë më të lehtë të rishikojnë kodin tuaj kur ai të ndahet në copa të strukturuara mirë semantikisht. Rishikoni tërësisht Kjo është më shumë një praktikë e përgjithshme më e mirë, por për mendimin tim, bëhet edhe më e rëndësishme kur përdorni mjetet e AI për punën e zhvillimit: Bëhuni rishikuesi i parë kritik i kodit tuaj. Sigurohuni që të merrni pak kohë për të kaluar ndryshimet tuaja rresht pas rreshti, ashtu si do të rishikonit kodin e dikujt tjetër dhe dorëzoni punën tuaj vetëm pasi të kalojë vetë-rishikimin tuaj. "Dy gjëra janë të vërteta për mua tani: agjentët e inteligjencës artificiale janë të mahnitshëm dhe një rritje të madhe të produktivitetit. Ata janë gjithashtu makineri masive slope nëse e fik trurin dhe e lëshon plotësisht."- Armin Ronacher në postimin e tij në blog Agent Psychosis: A We Going Insane?
Përfundim Dhe Mendime Kritike Sipas mendimit tim, mjetet e kodimit të AI mund të përmirësojnë produktivitetin tonë si zhvillues në baza ditore dhe të çlirojnë kapacitetin mendor për më shumë planifikim dhe mendim të nivelit të lartë. Ata na detyrojnë të artikulojmë rezultatin tonë të dëshiruar me detaje të përpikta. Çdo inteligjencë artificiale, ndonjëherë, mund të halucinojë, që në thelb do të thotë se qëndron në një ton të sigurt. Prandaj, sigurohuni që të kontrolloni dhe testoni, veçanërisht kur jeni në dyshim. Inteligjenca artificiale nuk është një plumb argjendi dhe besoj se përsosmëria dhe aftësia për të zgjidhur problemet si zhvillues nuk do të dalin kurrë nga moda. Për zhvilluesit që sapo kanë filluar karrierën e tyre, këto mjete mund të jenë shumë joshëse për të bërë pjesën më të madhe të punës për ta. Ajo që mund të humbasë këtu është puna shpesh shterruese dhe e dhimbshme përmes defekteve dhe çështjeve që janë të ndërlikuara për t'u korrigjuar dhe zgjidhur, i njohur ndryshe si "the grind". Edhe vetë Lee Robinson i Cursor AI e vë në dyshim këtë në një nga postimet e tij:
Mjetet e kodimit të AI po zhvillohen me një ritëm të shpejtë dhe unë jam i emocionuar për atë që do të vijë më pas. Shpresoj se ju kanë gjetur të dobishëm ky artikull dhe këshillat e tij dhe jeni të ngazëllyer të provoni disa prej tyre për veten tuaj.
