Katika kipindi cha miaka miwili iliyopita, mimi na timu yangu ya Work & Co tumekuwa tukifanya majaribio na kuunganisha hatua kwa hatua zana za usimbaji za AI kama vile Copilot, Cursor, Claude, na ChatGPT ili kutusaidia kusafirisha uzoefu wa wavuti unaotumiwa na watu wengi. Kwa hakika, baada ya shaka ya awali na muda mfupi wa aha, zana mbalimbali za AI zimepata njia yao katika matumizi yangu ya kila siku. Baada ya muda, orodha ya programu ambapo tuliona inafaa kuruhusu AI kuchukua nafasi ilianza kukua, kwa hivyo niliamua kushiriki baadhi ya matukio ya matumizi ya zana za AI kwa kile ninachokiita "msanidi anayewajibika". Ninamaanisha nini na msanidi anayewajibika? Tunapaswa kuhakikisha kuwa tunatoa nambari za ubora kama inavyotarajiwa na washikadau na wateja wetu. Michango yetu (yaani, maombi ya kuvuta) isiwe mzigo kwa wenzetu ambao watalazimika kukagua na kujaribu kazi yetu. Pia, ikiwa unafanyia kazi kampuni: Zana tunazotumia zinahitaji kuidhinishwa na mwajiri wetu. Vipengele nyeti kama vile usalama na faragha vinahitaji kushughulikiwa ipasavyo: Usibandike siri, data ya mteja (PII), au msimbo wa umiliki kwenye zana bila idhini ya sera. Ichukulie kama msimbo kutoka kwa mgeni kwenye mtandao. Jaribu na uthibitishe kila wakati. Kumbuka: Kifungu hiki kinachukua ujuzi wa kimsingi na zana za usimbaji za AI kama Copilot ndani ya VSCode au Mshale. Iwapo yote haya yanasikika kuwa mapya kabisa na usiyoyafahamu, mafunzo ya video ya Github Copilot yanaweza kuwa mahali pazuri pa kuanzia kwako.
Utumizi Muhimu wa Zana za Usimbaji za AI Kumbuka: Mifano ifuatayo italenga hasa kufanya kazi katika programu za wavuti zinazotegemea JavaScript kama vile React, Vue, Svelte, au Angular. Kupata Ufahamu wa Msingi Usiojulikana Sio kawaida kufanya kazi kwenye misingi ya kanuni iliyoanzishwa, na kujiunga na msingi mkubwa wa urithi kunaweza kutisha. Fungua tu mradi wako na wakala wako wa AI (kwa upande wangu, Copilot Chat katika VSCode) na anza kuuliza maswali kama vile ungemuuliza mwenzako. Kwa ujumla, napenda kuzungumza na wakala yeyote wa AI kama vile ningezungumza na binadamu mwenzangu. Hapa kuna mfano uliosafishwa zaidi wa haraka: "Nipe muhtasari wa usanifu wa hali ya juu: viingilio, uelekezaji, uthibitishaji, safu ya data, zana za ujenzi. Kisha orodhesha faili 5 za kusoma kwa mpangilio. Chunguza maelezo kama dhana na uthibitishe kwa kurukia faili zilizorejelewa."
Unaweza kuendelea kuuliza maswali ya ufuatiliaji kama vile "Uelekezaji hufanyaje kazi kwa undani?" au "Nizungumze kupitia mchakato wa uthibitishaji na mbinu" na itakuongoza kwenye maelekezo muhimu ili kuangaza mwanga kwenye giza la msingi usiojulikana. Kujaribu Kuvunja Mabadiliko Wakati wa Kuboresha Vitegemezi Kusasisha vifurushi vya npm, haswa vinapokuja na mabadiliko ya kuvunja, inaweza kuwa kazi ya kuchosha na inayotumia wakati, na kukufanya utatue kiwango sawa cha rejista. Hivi majuzi ilinibidi kuboresha maktaba ya taswira ya data plotly.js up toleo moja kuu la kutolewa kutoka toleo la 2 hadi 3, na kwa sababu hiyo, uwekaji lebo wa mhimili katika baadhi ya grafu uliacha kufanya kazi. Niliendelea kuuliza ChatGPT: "Nilisasisha mradi wangu wa Angular unaotumia Plotly. Nilisasisha plotly.js - kifurushi cha dist kutoka toleo la 2.35.2 hadi 3.1.0 - na sasa lebo kwenye mhimili wa x na y hazipo. Nini kilifanyika?"
Wakala alirudi na suluhisho mara moja (tazama mwenyewe hapa chini). Kumbuka: Bado nilithibitisha maelezo dhidi ya mwongozo rasmi wa uhamiaji kabla ya kusafirisha marekebisho.
Kunakili Vigezo Kwa Usalama Katika Faili Zote Kukua kwa misingi ya msimbo hakika hufichua fursa za ujumuishaji wa msimbo. Kwa mfano, unaona urudufishaji wa msimbo kwenye faili zote zinazoweza kutolewa kwenye kipengele cha kukokotoa au sehemu moja. Kwa hivyo, unaamua kuunda kijenzi kilichoshirikiwa ambacho kinaweza kujumuishwa badala yake na kutekeleza kiboreshaji hicho katika faili moja. Sasa, badala ya kufanya mabadiliko hayo wewe mwenyewe kwa faili zako zilizosalia, unamwomba wakala wako akufungulie kiboreshaji. Mawakala hukuruhusu kuchagua faili nyingi kama muktadha. Mara tu kiboreshaji cha faili moja kitakapokamilika, naweza kuongeza faili zote mbili zilizorekebishwa na ambazo hazijaguswa katika muktadha na kumfanya wakala atoe mabadiliko kwa faili zingine kama hii: "Rudia mabadiliko niliyofanya kwenye faili A hadi faili B pia". Vipengele vya Utekelezaji Katika Teknolojia Isiyojulikana Mojawapo ya matukio ninayopenda zaidi ya kutumia zana za usimbaji za AI ilikuwa wakati ilinisaidia kuunda uhuishaji changamano wa uhuishaji wa gradient katika GLSL, lugha ambayo nimekuwa siijui kabisa. Kwenye mradi wa hivi majuzi, wabunifu wetu walikuja na upinde rangi uliohuishwa kama hali ya upakiaji kwenye kitu cha 3D. Nilipenda sana wazo hilo na nilitaka kutoa kitu cha kipekee na cha kufurahisha kwa wateja wetu. Theshida: Nilikuwa na siku mbili tu za kuitekeleza, na GLSL ina mkondo mwinuko wa kujifunza. Tena, zana ya AI (katika kesi hii, ChatGPT) ilikuja kusaidia, na nikaanza kuishawishi kwa urahisi kuniundia faili ya HTML inayotoa turubai na upinde rangi rahisi sana uliohuishwa. Hatua baada ya hatua, nilisababisha AI kuongeza faini zaidi kwake hadi nifikie matokeo bora ili nianze kujumuisha shader kwenye msingi wangu halisi. Matokeo ya mwisho: Wateja wetu walikuwa na furaha kubwa, na tuliwasilisha kipengele changamani kwa muda mfupi wa shukrani kwa AI. Kuandika Mitihani Katika uzoefu wangu, hakuna wakati wa kutosha kwenye miradi kuendelea kuandika na kudumisha safu sahihi ya vipimo vya kitengo na ujumuishaji, na juu ya hayo, watengenezaji wengi hawafurahii sana kazi ya kuandika majaribio. Kumshawishi msaidizi wako wa AI kukuwekea na kukuandikia majaribio kunawezekana kabisa na kunaweza kufanywa kwa muda mfupi. Bila shaka, wewe, kama msanidi programu, bado unapaswa kuhakikisha kuwa majaribio yako yanaangalia sehemu muhimu za programu yako na kufuata kanuni za busara za majaribio, lakini unaweza "kutoa" uandishi wa majaribio kwa msaidizi wetu wa AI. Mwongozo wa mfano: "Andika majaribio ya kitengo cha chaguo hili la kukokotoa kwa kutumia Jest. Funika njia ya furaha, matukio makali na hali za kutofaulu. Eleza kwa nini kila jaribio lipo."
Unaweza hata kupitisha mbinu bora za majaribio za Kent C. Dodds kama miongozo kwa wakala wako, kama ilivyo hapa chini:
Zana ya Ndani Kwa kiasi fulani sawa na mfano wa shader uliotajwa hapo awali, hivi majuzi nilipewa jukumu la kuchambua nakala ya nambari kwenye msingi wa kanuni na kulinganisha kabla na baada ya kiboreshaji. Hakika sio kazi ndogo ikiwa hutaki kwenda njia inayotumia wakati ya kulinganisha faili kwa mikono. Kwa usaidizi wa Copilot, nilitengeneza hati ambayo ilichanganua urudiaji wa msimbo kwa ajili yangu, nikapanga na kuagiza matokeo katika jedwali, na kuisafirisha kwa Excel. Kisha nikapiga hatua zaidi. Kiashirio chetu cha msimbo kilipofanywa, nilimhimiza wakala kuchukua laha yangu iliyopo ya Excel kama msingi, aongeze katika hali ya sasa ya kurudia katika safu wima tofauti, na kukokotoa delta. Kusasisha Nambari Iliyoandikwa Muda Mrefu Uliopita Hivi majuzi, mteja wangu wa zamani alinigonga, kwani baada ya muda, vipengele vichache havikuwa vinafanya kazi vizuri kwenye tovuti yake tena. Jambo la kukamata: Tovuti iliundwa karibu miaka kumi iliyopita, na JavaScript na SCSS zilikuwa zikitumia zana za zamani za kukusanya kama vile requireJS, na usanidi ulihitaji toleo la zamani la Node.js ambalo hata lisingefanya kazi kwenye MacBook yangu ya 2025. Kusasisha mchakato mzima wa ujenzi kwa mkono kungenichukua siku nyingi, kwa hivyo niliamua kuuliza wakala wa AI, "Je, unaweza kusasisha mchakato wa ujenzi wa JS na SCSS hadi safu konda ya 2025 kama Vite?" Hakika ilifanya hivyo, na baada ya takriban saa moja ya kusafisha na wakala, nilibadilisha muundo wangu wa SCSS na JS kuwa Vite, na niliweza kuzingatia urekebishaji halisi. Hakikisha tu kuhalalisha pato na faili zilizokusanywa wakati wa kufanya mabadiliko kama haya kwa mchakato wako wa ujenzi. Muhtasari na Uandishi Je, ungependa kufanya muhtasari wa mabadiliko yako yote ya hivi majuzi ya nambari katika sentensi moja kwa ujumbe wa ahadi, au kuwa na orodha ndefu ya ahadi na ungependa kuzijumlisha katika nukta tatu za vitone? Hakuna shida, acha AI itunze, lakini tafadhali hakikisha umeisahihisha. Kidokezo cha mfano ni rahisi kama kutuma ujumbe kwa binadamu mwenzako: "Tafadhali fupisha mabadiliko yangu ya hivi majuzi katika nukta fupi za risasi". Ushauri wangu hapa ungekuwa kutumia GPT kwa kuandika kwa tahadhari, na kama ilivyo kwa nambari, tafadhali angalia matokeo kabla ya kutuma au kuwasilisha. Mapendekezo na Mbinu Bora Kuhamasisha Mojawapo ya faida zisizo dhahiri za kutumia AI ni kwamba kadiri maamrisho yako yanavyokuwa mahususi na yanayolengwa, ndivyo matokeo yanavyokuwa bora zaidi. Mchakato wa kuuliza wakala wa AI hutulazimisha kuunda mahitaji yetu mahususi iwezekanavyo kabla ya kuandika na kuweka nambari. Hii ndio sababu, kama sheria ya jumla, ninapendekeza sana kuwa mahususi iwezekanavyo na uhamasishaji wako. Ryan Florence, mwandishi mwenza wa Remix, anapendekeza njia rahisi lakini yenye nguvu ya kuboresha mchakato huu kwa kumaliza dodoso lako la kwanza kwa sentensi: “Kabla hatujaanza, una swali lolote kwangu?”
Katika hatua hii, AI kwa kawaida hurudi na maswali muhimu ambapo unaweza kufafanua dhamira yako mahususi, ukimwongoza wakala kukupa mbinu iliyoundwa zaidi kwa kazi yako.
Tumia Udhibiti wa Toleo na Fanya Kazi Katika Vichungi Vinavyoweza Kumeng'enyika Kutumia udhibiti wa toleo kama git hakufai tu wakati wa kushirikiana kama timu kwenye msingi mmoja wa kanuni lakini pia kukupa kamamchangiaji mahususi aliye na pointi thabiti za kurejelea iwapo kutatokea dharura. Kwa sababu ya hali yake isiyo ya kuamua, AI wakati mwingine inaweza kufanya uhuni na kufanya mabadiliko ambayo hayasaidii kwa kile unachojaribu kufikia na hatimaye kuvunja mambo bila kurekebishwa. Kugawanya kazi yako katika ahadi nyingi kutakusaidia kuunda alama dhabiti ambazo unaweza kuzirejelea ikiwa mambo yataenda kando. Na wachezaji wenzako watakushukuru pia, kwa kuwa watakuwa na wakati rahisi wa kukagua nambari yako itakapogawanywa katika vipande vilivyoundwa vizuri kimaana. Chunguza Kikamilifu Hii ni zaidi ya mazoezi bora ya jumla, lakini kwa maoni yangu, inakuwa muhimu zaidi wakati wa kutumia zana za AI kwa kazi ya ukuzaji: Kuwa mkaguzi wa kwanza muhimu wa nambari yako. Hakikisha kuwa umechukua muda kuchunguza mabadiliko yako mstari kwa mstari, kama vile ungepitia msimbo wa mtu mwingine, na uwasilishe tu kazi yako pindi inapopitisha ukaguzi wako binafsi. "Mambo mawili ni ya kweli kwangu hivi sasa: Mawakala wa AI ni wa kushangaza na ongezeko kubwa la tija. Pia ni mashine kubwa za kuteleza ikiwa utazima ubongo wako na kuacha kabisa." - Armin Ronacher katika chapisho lake la blogu Agent Psychosis: Je, Tunaenda Kichaa?
Hitimisho Na Mawazo Muhimu Kwa maoni yangu, zana za usimbaji za AI zinaweza kuboresha tija yetu kama watengenezaji kila siku na kuweka uwezo wa kiakili kwa ajili ya kupanga zaidi na kufikiri kwa kiwango cha juu. Wanatulazimisha kueleza matokeo tunayotaka kwa undani wa kina. AI yoyote inaweza, wakati mwingine, hallucinate, ambayo kimsingi ina maana iko kwa sauti ya ujasiri. Kwa hivyo tafadhali hakikisha umeangalia na kujaribu, haswa wakati una shaka. AI sio risasi ya fedha, na ninaamini, ubora na uwezo wa kutatua matatizo kama msanidi kamwe hautatoka nje ya mtindo. Kwa wasanidi programu ambao ndio wanaanza kazi yao zana hizi zinaweza kushawishi sana kuwafanyia kazi nyingi. Kinachoweza kupotea hapa ni kazi ya mara kwa mara na yenye uchungu kupitia hitilafu na masuala ambayo ni gumu kutatua na kutatua, almaarufu "kusaga". Hata Mshale AI mwenyewe Lee Robinson anahoji hili katika moja ya machapisho yake:
Zana za usimbaji za AI zinabadilika kwa kasi ya haraka, na ninafuraha kwa kile kitakachofuata. Natumai umepata nakala hii na vidokezo vyake kuwa vya kusaidia na unafurahiya kujaribu baadhi yako mwenyewe.
