DataStax спонсировал этот пост.
Разработка программного обеспечения полна конкурирующих давлений: мы ожидаем, что мы будем двигаться быстро, постоянно инновация и по-прежнему отправлять высококачественный, поддерживаемый код. Это высокий заказ в лучшие дни — и именно здесь могут помочь инструменты ИИ.
За последние несколько месяцев я интегрировал ИИ в свой ежедневный рабочий процесс в качестве старшего инженера -программиста в DataStax. То, что началось как небольшое любопытство, превратилось в устойчивое партнерство: я полагаюсь на ИИ не только для того, чтобы сэкономить время, но и по -другому, уменьшить трение и укреплять системы, в которых я работаю.
Как разработчики, мы все видели, как шумиха приходит и уходит, но это нечто другое. Эти инструменты изменяют то, как мы взаимодействуем с кодовыми базами, как мы отлаживаем, как мы тестируем и как мы расти. Путешествие не было без ошибок, но оно было освещающим. Ниже приведены 10 самых проницательных, полезных или удивительных уроков, которые я усвоил на этом пути.
1. Использование ИИ для написания тестов
Я никогда не любил писать тесты, и это одна из причин, по которой я использую ИИ, чтобы помочь. Но что еще более важно, когда я пишу код и тесты сам, любые слепые пятна, которые я имею, склонны переносить в обоих.
ИИ предлагает вторую перспективу — это как иметь еще один набор глаз. Я поймал больше, чем несколько ошибок таким образом, особенно те, которые я бы даже не подумал проверить. Он превращает процесс тестирования в своего рода ранний обзор и делает тесты лучше, что делает код лучше.
2. Ай цементируя закономерности против инноваций вождения
Одним из рисков с инструментами разработки ИИ является то, что они часто усиливают то, что уже существует в вашей кодовой базе — хорошо или плохо. Эта предсказуемость полезна, но она также может сохранить ошибочную архитектуру и упущенные возможности.
Иногда ИИ предлагает «старый путь» — это именно то, что вы хотите для последовательности. Но иногда это подсказка, чтобы сделать паузу и спросить: это все еще правильный путь? Истинные инновации по -прежнему требуют, чтобы мы бросили вызов по умолчанию и продвинулись к лучшим моделям.
3. Виндсурф против курсора: первые впечатления
Я широко использую Windsurf, и только начал экспериментировать с курсором. Оба инструмента впечатляют сами по себе, но они чувствуют себя по -разному. Windsurf имеет тенденцию быть более консервативным и заземленным в моделях, уже присутствующих в вашей кодовой базе. Курсор чувствует себя более быстрее и экспериментально-с большей вероятностью догадывается и не будет.
Если вы ищете предсказуемые предложения, которые следуют за установленными конвенциями, Windsurf великолепен. Если вы хотите быстрого итерации и не возражаете против больше сюрпризов, курсор может вам подойдет.
4. Установите доверие к рабочим процессу искусственного интеллекта
Когда я впервые начал кодировать с ИИ, я скептически относился. Могу ли я действительно доверять предложению с машины? Но доверие строится медленно-здесь хорошо проведенная ошибка, умно переписанный тест там-и теперь я активно полагаюсь на это.
Я обнаружил, что это помогает начать с хорошо сформулированной проблемы (солидный билет Jira помогает), а затем попросить Chatgpt у псевдокода. Я вставляю это в Виндсурф и позволяю ему построить оттуда. Этот рабочий процесс означает, что я остаюсь под контролем, все еще пользуясь сильными сторонами ИИ.
5. Панели отладки как ускорители ИИ
У Windsurf есть мощная функция, которую я часто использую: временные панели отладки. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на вкладки Console.Log или сеть браузеров, я прошу Windsurf генерировать панель, которая показывает конкретные значения состояния в пользовательском интерфейсе. Я даже могу сделать снимок экрана, включая консоли браузера, вставить его в чат Виндсурфика и получить адаптированную обратную связь.
Визуальный контекст очень помогает, и панель отладки становится мини-лаб для выяснения, что происходит не так. Только не забудьте почистить после себя, когда закончите.
6. Рефакторинг с ИИ в качестве партнера
ИИ сияет, когда дело доходит до утомительной, но важной работы, такой как рефакторинг устаревшего кода. То, что может занять часы вручную, может быть сжато в минуты — при условии, что я остаюсь на сиденье водителя.
Я обычно прошу ИИ пройти через то, что он планирует сделать, а затем тщательно просмотреть изменения. Это сэкономило мне время, да, но это также помогает мне рассуждать о коде по ходу я. Это как сочетание с кем -то, кто быстро на клавиатуре, но все еще нуждается в архитектурном руководстве.
7. Поддержание права собственности на код
У меня были моменты, когда ИИ произвел что -то элегантное — на бумаге — это в итоге ломало вещи тонкими способами. В одном случае я попросил оптимизацию, и она представила Usememo, который кэшировал неправильные значения. Мне потребовались часы, чтобы проследить проблему.
Этот опыт напомнил мне, что даже когда ИИ пишет код, это все еще моя ответственность. Ошибка была моей. Я научился замедляться и убедиться, что я понимаю каждое изменение, даже когда это выглядит умно.
8. Подскажите себе, прежде чем побудить AI
Прежде чем я введу что -либо в чате ИИ, я нахожу время, чтобы набросить то, что, я думаю, должно быть решение. Затем я говорю ИИ, что я думаю, и спрашиваю, что он будет делать. Этот вид «MetAprompt» — прося его реагировать на мое собственное мышление — помогает обострить мои идеи и гарантировать, что я не просто аутсорсирую тяжелую работу. Результатом обычно является более сильный ответ, и я чувствую себя более связанным.
9. Когда использовать силу
Иногда лучшее, что я могу сделать, это отключить ИИ. Когда предложения становятся шумными или чувствую себя вне базы, я немного делаю шаг назад и иду в руководство. Это очищает мою голову. Это напоминает мне о моменте в «Звездных войнах», когда Люк выключает целевой компьютер и доверяет силе.
ИИ — удивительный инструмент, но это все еще просто инструмент. Я нахожу полезным проверить себя: это все еще помогает или пора повторно центрировать?
10. Миф о замене ИИ инженеров
Есть много разговоров о замене искусственного интеллекта. Я не покупаю это. Я надеюсь, что я надеюсь, и то, что я видел, так это то, что ИИ повышает производительность хороших инженеров. Но это не заменяет суждение, навыки общения или понимание того, что имеет значение для бизнеса. На самом деле, эти навыки становятся еще более важными. Работа с клавиатурой может сократиться, но мышление? Это все еще на нас.
Эти 10 пониманий являются лишь снижением постоянного разговора. То, как мы работаем, быстро меняется, но как мы думаем, сотрудничаем и определяем, что значит «написать код». ИИ является мощным, но будущее развития все еще зависит от человеческого творчества, ответственности и сотрудничества.
Мы только начинаем царапать поверхность того, что ИИ может сделать для разработки программного обеспечения. В некоторые дни это блестящий партнер; Другие, ему нужна твердая рука. Но каждый день это меняет форму нашей работы. Я надеюсь, что, поделившись этими историями, мы будем продолжать продвигать разговор вперед — не только то, что ИИ может сделать, но и о том, на что мы хотим, чтобы наша работа была в будущем.
DataStax, компания IBM, предоставляет инструменты векторных данных в реальном времени, которые нужны приложениям Gen AI, с беспроблемной интеграцией со стеком разработчиков. Узнайте больше новейших из DataStax Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дитер Рэндольф — старший инженер -программист в DataStax, базирующийся в Санкт -Петербурге, штат Флорида. Благодаря более чем десятилетиям опыта среди стартапов и крупных предприятий, он увлечен использованием инструментов ИИ для повышения творчества, сотрудничества и влияния разработчиков. Дитер также … читать больше от Dieter Randolph
