Τα IDE με τεχνητή νοημοσύνη αλλάζουν τον τρόπο που κωδικοποιούμε — ταχύτερη ανάπτυξη, λιγότερους πονοκεφάλους και άμεσες προτάσεις. Αλλά υπάρχει μια τεχνική πραγματικότητα που πρέπει να αντιμετωπίσουμε:  Το AI δεν   -   . 💥 επιταχύνει απλώς την κωδικοποίηση επιταχύνει επίσης σφάλματα  Αφού δούλεψα με   σε διαφορετικά περιβάλλοντα, παρατήρησα ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν παράγει συνήθως «λάθος» κώδικα. Αντίθετα, δημιουργεί τεχνικά σωστές λύσεις που χάνουν το κρίσιμο επιχειρηματικό πλαίσιο και τη γνώση του τομέα. Cursor, Copilot και Windsurf  Δείτε τι κάνουν συνήθως λάθος οι βοηθοί κωδικοποίησης AI:  1. Η τεχνητή νοημοσύνη εισάγει λεπτές, δυσεύρετες επιδόσεις  ❌ Πρόταση AI: Φαίνεται αποτελεσματική, αλλά έχει ένα λεπτό πρόβλημα ερωτήματος N+1   const getUsersWithOrders = async (): Promise<UserWithOrders[]> => { // Fetch all users - seems reasonable const users = await prisma.user.findMany({ where: { status: 'ACTIVE' } }); // For each user, get their orders - the subtle N+1 query issue const usersWithOrders = await Promise.all( users.map(async (user) => { const orders = await prisma.order.findMany({ where: { userId: user.id }, orderBy: { createdAt: 'desc' }, take: 5 // Just get recent orders }); return { ...user, orders }; }) ); return usersWithOrders; };  ✅ Καλύτερη λύση: Ένα αποτελεσματικό ερώτημα με σωστές σχέσεις   const getUsersWithOrders = async (): Promise<UserWithOrders[]> => { // One efficient query with proper inclusion of related data const users = await prisma.user.findMany({ where: { status: 'ACTIVE' }, include: { orders: { orderBy: { createdAt: 'desc' }, take: 5, } } }); // Server-side data transformation if needed return users.map(user => ({ ...user, orders: user.orders, // Transform any data if required totalSpent: user.orders.reduce((sum, order) => sum + order.total, 0) })); };  2. Η τεχνητή νοημοσύνη χάνει περιορισμούς συμφραζομένων κατά την ενσωμάτωση με υπάρχουσες βάσεις κώδικα   interface User { id: string; name: string; email: string; } const getUserDetails = async (userId: string): Promise<User> => { const response = await fetch(`/api/users/${userId}`); if (!response.ok) throw new Error('Failed to fetch user'); return await response.json(); };  ✅ Καλύτερη λύση: Ακολουθώντας καθιερωμένα πρότυπα εφαρμογής   import { ApiService } from '@/services/api'; import { User } from '@/types/user'; import { handleApiError } from '@/utils/error-handling'; export const getUserDetails = async (userId: string): Promise<User> => { try { return await ApiService.get<User>(`users/${userId}`); } catch (error) { return handleApiError(error, 'Failed to fetch user details'); } };  3. Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει εύλογες υποθέσεις, αλλά χάνει ειδικές απαιτήσεις για τον τομέα  ❌ Πρόταση AI: Τεχνικά σωστός υπολογισμός έκπτωσης   const calculateDiscount = (price: number, discountPercent: number): number => { const discountAmount = price * (discountPercent / 100); return price - discountAmount; };  ✅ Καλύτερη λύση: Ενσωματώνει επιχειρηματικούς κανόνες και μορφοποίηση   const calculateDiscount = (price: number, discountPercent: number): number => { // Company policy: Maximum discount is 40% unless approved const effectiveDiscount = Math.min(discountPercent, 40); // Business rule: Discounts are calculated after tax in our system const priceWithTax = addTax(price); const discountAmount = priceWithTax * (effectiveDiscount / 100); // Format to company standard: always round to nearest cent return Number((priceWithTax - discountAmount).toFixed(2)); };  🚀 Η αλήθεια; Το AI δεν γράφει κακό κώδικα — Απλώς δεν μπορεί να διαβάσει το μυαλό σας  Το μοτίβο είναι σαφές: η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στη δημιουργία συντακτικά ορθού, αλγοριθμικά ορθού κώδικα. Αυτό που του λείπει συνεχώς είναι:    — δεν μπορεί να γνωρίζει τις συγκεκριμένες πολιτικές της εταιρείας σας Το επιχειρηματικό πλαίσιο και οι κανόνες τομέα    — έχει περιορισμένη κατανόηση των μοτίβων της βάσης κωδικών σας Συμβάσεις για συγκεκριμένο έργο    — εστιάζει στη λειτουργία και όχι στο σύστημα ως σύνολο Αρχιτεκτονικές προεκτάσεις    — βελτιστοποιήσεις που έχουν σημασία σε περιβάλλοντα παραγωγής Απόδοση σε κλίμακα  ✅ Πώς να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά τα εργαλεία AI  1.   — η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στη δημιουργία επαναλαμβανόμενων μοτίβων, αλλά συχνά χάνει τον τρόπο σύνδεσης των στοιχείων σε μεγαλύτερα συστήματα. Κρατήστε τεχνητή νοημοσύνη για το boilerplate, αλλά ελέγξτε προσεκτικά τα σημεία ενσωμάτωσης  2.   – Δημιουργήστε ακριβείς προτροπές με περιεχόμενο  🚫  "Δημιουργήστε ένα άγκιστρο TypeScript React για ανάκτηση δεδομένων"  ✅  "Δημιουργήστε ένα άγκιστρο TypeScript React για ανάκτηση δεδομένων που ακολουθεί το υπάρχον μοτίβο χειρισμού σφαλμάτων, περιλαμβάνει εκκαθάριση κατά την αποπροσάρτηση και χειρίζεται παλιές αιτήσεις"  3.  Βεβαιωθείτε ότι ενδέχεται να λείπει η τεχνητή νοημοσύνη ακμών.   describe('calculateDiscount', () => { it('correctly calculates a 20% discount on $100', () => { expect(calculateDiscount(100, 20)).toBe(80); }); it('handles zero price', () => { expect(calculateDiscount(0, 15)).toBe(0); }); it('handles zero discount', () => { expect(calculateDiscount(50, 0)).toBe(50); }); it('handles decimal precision correctly', () => { expect(calculateDiscount(9.99, 10)).toBe(8.99); }); it('rejects negative prices', () => { expect(() => calculateDiscount(-10, 20)).toThrow(); }); it('rejects invalid discount percentages', () => { expect(() => calculateDiscount(100, 101)).toThrow(); expect(() => calculateDiscount(100, -5)).toThrow(); }); });  Αυτά δεν είναι «σφάλματα» με την παραδοσιακή έννοια, αλλά μάλλον ένας θεμελιώδης περιορισμός: η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να κατανοήσει τον τομέα της επιχείρησής σας, τα εταιρικά πρότυπα ή το πλήρες πλαίσιο της αρχιτεκτονικής της εφαρμογής σας, όπως μπορεί ένα έμπειρο μέλος της ομάδας.  🚀   Το AI είναι ένα ισχυρό εργαλείο, αλλά δεν είναι ο CTO σας.  Κατώτατη γραμμή; Σκέψου κριτικά. Επανεξέταση επιθετικά. Κωδικός έξυπνος.  📢  Το "The Engineer's Log" είναι όπου αποκωδικοποιούμε τον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης, του Web3 και της μηχανικής λογισμικού — χωρίς το BS. Εγγραφείτε για βαθιές καταδύσεις, βέλτιστες πρακτικές κωδικοποίησης και πραγματικές ιστορίες εντοπισμού σφαλμάτων.  🛠    Εγγραφείτε στο ενημερωτικό δελτίο → The Engineer's Log

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Drop a Message for Blockchain Consultation

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Containers

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Dapps

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Docker

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Innovation

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Smart Contracts

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Solidity

2022 - Software Developer of the Year

Ready to build secure Web3 & AI SaaS solutions? Drop me a message !

Nominated for 2022 - Software Developer of the Year

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Docker

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Smart Contracts

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Containers

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Innovation

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Dapps

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Solidity

Αυτός ο ήχος παράγεται στην αρχική γλώσσα της ιστορίας!

Πολύ μακρύ; Να διαβασω

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Δείτε τι δεν σας λέει ο κώδικας που δημιουργείται από AI

About Author

ΣΧΟΛΙΑ

ΚΡΕΜΑΣΤΕ ΕΤΙΚΕΤΕΣ

ΑΥΤΟ ΤΟ ΑΡΘΡΟ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΤΗΚΕ ΣΤΟ

Related Stories

The Pros and Cons of Electric Cars

Crypto Networks Can Overcome Obstacles Open-Source Projects Face, Drips Founder Says

Musk Calls OpenAI’s Shift to For-Profit a ‘Long Con’ for Personal Gain

The Pros and Cons of Electric Cars

Crypto Networks Can Overcome Obstacles Open-Source Projects Face, Drips Founder Says

Musk Calls OpenAI’s Shift to For-Profit a ‘Long Con’ for Personal Gain

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps