Apprendre guidé par le domaine 
 
 TL;DR: Utilisez l'IA pour comprendre les exigences et construire un modèle mental partagé pendant que vous écrivez le code. TL;DR: Utilisez l'IA pour comprendre les exigences et construire un modèle mental partagé pendant que vous écrivez le code. Erreur générale Vous sautez directement à la génération de code avec une prompt vague et souhaitable. L’IA semble comprendre votre logique d’affaires spécifique, mais elle apparaît comme condescendante. Le problème crée un gâchis de spaghetti qui est difficile à maintenir plus tard. L’IA n’est pas un bouton magique pour les gens paresseux, c’est un programmeur senior et un compagnon d’apprentissage. Vous suivez le tendance et le travail de manière cascade Tayloriste, tombant dans la paralysie de l'analyse et des plans irréalistes. Développement spécifique Problèmes résolus Hallucinations: L'IA deviner les détails lorsque vous ne fournissez pas un contexte spécifique. La dette technique : vous construisez des systèmes complexes qui s’effondrent sous des erreurs logiques et ne simulent pas le monde réel. . Carte L’IA perd la trace de vos objectifs lors de longues sessions. La fragmentation du contexte Drift logique : le code « fonctionne ». cependant, il ne résout pas . Problème réel Comment faire ️ Demandez à l’AI de vous interviewer. Vous déclarez l'idée de haut niveau et avez l'IA poser des questions pour découvrir les cas d'avant-garde. Travailler ensemble en mode d'apprentissage. Dave Farley nous dit d'être . Experts en apprentissage Projet A Vous et l’IA collaborez sur un document qui définit l’architecture, les modèles de données et les objectifs. Spécial.md Utilisez le . Plan de mode Gardez l'IA dans un environnement uniquement lisible pour explorer votre base de codes et vérifier le plan lorsque vous l'exécutez. Planifiez comme vous allez avec l'objectif à l'esprit sans faire de suppositions sur une feuille de route rigide. Toujours valider contre les exigences du monde réel. Bijection Transformez la spécification en direct en une simple liste de vérification des étapes de mise en œuvre atomique. Le backlog va croître et diminuer au fur et à mesure que vous apprenez le domaine. Créez un contexte persistant pendant que vous apprenez. Créer une fichier pour stocker des règles de projet que l'IA ne peut pas deviner. Md Les avantages Vous apprenez plus rapidement sur le domaine parce que l’IA peut servir de mentor encyclopédique. Vous êtes fièrement responsable de l’architecture. Vous éliminez la boilerplate tout en maintenant la stabilité du système. Vous fermez le fossé humain de 30% en vous concentrant sur la coordination du système. Contexte Ces outils sont des codificateurs à grande vitesse, mais ils sont très innocents. Ils fonctionnent le mieux lorsque vous instruisez avec une mission claire et des instructions modulaires. Cette « chute d’eau en 15 minutes » favorise que vous et l’IA soyez sur la même page avant de déclencher le premier diff de code. Référence rapide Mauvaise vitesse : Build me a task management app with React and Node.

Create a behavior specification and a Gantt project
 Bonne vitesse : You are a Senior Software Engineer. I want to build a task app.

Ask me 10 clarifying questions about the architecture, security, 
and data model. 

After I answer, help me draft a spec.md.

Let's build it together with TDD and contract tests.
 Réflexions ️ L’IA peut écrire des bugs avec une conviction totale. Vous devez examiner tous les changements. Type [X] Semi-automatique Journée ️ 
 
 Complexité Niveau [X] Intermédiaire Articles liés Utilisez CLAUDE.md pour la mémoire de projet. Configurer des serveurs MCP pour la documentation en direct. Exécuter des agents parallèles pour les grands réacteurs. Conclusion Vous devriez investir Dans la planification avec l'IA au lieu de se précipiter. Il vous économisera des heures de débogage. 15 minutes Utilisez le copilote pour améliorer votre conception avec votre approbation et laissez-le gérer la saisie accidentelle difficile. Plus d’informations ️ https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/sdd-3-tools.html?embedable=true https://www.linkedin.com/posts/kentbeck_the-descriptions-of-spec-driven-development-activity-7413956151144542208-EGMz?embedable=true https://tidyfirst.substack.com/p/earn-and-learn?embedable=true https://addyosmani.com/blog/ai-coding-workflow/?embedable=true 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Commencez par un chemin clair (specs avant code) Diviser le travail en petits morceaux itératifs Fournir un contexte large et des orientations Choisissez le bon modèle (et utilisez plusieurs si nécessaire) Utilisez le codage AI tout au long du cycle de vie Gardez un être humain dans la boucle - vérifiez, testez et révisez tout Commit souvent et utilisez le contrôle des versions comme un filet de sécurité.Ne jamais commettre de code que vous ne pouvez pas expliquer. Personnalisez le comportement de l’IA avec des règles et des exemples Embrasser les tests et l'automatisation comme multiplicateurs de force Apprendre et s’adapter constamment (l’IA amplifie vos compétences) https://www.youtube.com/v/Xahv9nMegXA également connu comme Développement spécifique Une chute d'eau en 15 minutes avec discipline Codage Vibe Disclaimer Les opinions exprimées ici sont les miennes. Je suis un être humain qui écrit le mieux possible pour les autres. J’utilise des outils de proofreading pour améliorer certains textes. Je salue la critique constructive et le dialogue. J'ai façonné ces idées à travers 30 ans dans l'industrie du logiciel, 25 ans d'enseignement et l'écriture de plus de 500 articles et un livre. Cet article fait partie de la série AI Coding Tip. https://maximilianocontieri.com/ai-coding-tips

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in REFACTORING

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Clean Code

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Github

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Machine Learning

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Quality Assurance

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