Praktisks ceļvedis, kā strādāt ātrāk ar AI Ja jūs pašlaik veidojat programmatūru, jūs zināt sāpes: stundas, kas pavadītas, rakstot to pašu katlu, izveidojot API, veidojot sastāvdaļas un rakstot testus. jūs pabeidzat uzdevumu, un desmitiem mazu detaļu joprojām aizrauj jūsu darba plūsmu. AI nav sudraba bultiņa, bet pareizi izmantots, tas var būt pilnvērtīgs komandas biedrs, kas faktiski paātrina jūs, nevis pievieno troksni. In this guide, I’ll show you seven concrete AI techniques that can save you 10+ hours this week. Note: time savings are estimates based on typical projects. Your mileage may vary. Tehnika # 1: sastāvdaļu prompt formula Ietaupītais laiks: 45–60 minūtes pēc sastāvdaļas Padomājiet par to kā veidu, kā iegūt jūsu UI komponentus, neuzminot katru detaļu. How it works: Izveidojiet [ComponentName] komponentu [Framework] ar [Language] kas: Funkcionalitāte : 
 
 
 
 [Lasīt tālāk] 1 [Lasīt vairāk par 2] [User interactions] UI Requirements: 
 
 
 
 [Design Framework] Stila izstrāde Atbildīga uzvedība Valsts pārvalde Tehniskais stāvoklis: 
 
 
 
 Drošības prasību veids Darbības vajadzības Testēšanas pieeja Padarīt to gatavu ražošanai ar [īpašām prasībām]. Piemērs : Veidojiet uzdevumu saraksta komponentu React ar TypeScript Funkcionalitāte : 
 
 
 
 
 Rāda uzdevumu sarakstu ar nosaukumu, aprakstu un derīguma termiņu Pārbaudes lodziņš, lai atzīmētu uzdevumu kā pabeigtu ar strike-through styling Nospiediet pogu, lai izdzēstu uzdevumu ar apstiprinājuma zvanu Inline rediģēšana uzdevuma nosaukumam un aprakstam UI prasības: 
 
 
 
 
 Tailwind CSS ar tīru karšu izkārtojumu Vienkāršas animācijas uzdevumu pievienošanas/noņemšanas laikā Pilnībā reaģējošs: mobilajā ierīcē sabrūk līdz vienai kolonnai Rādīt skeletona lādētāju, veicot uzdevumus Tehniskais stāvoklis: 
 
 
 
 
 Spēcīgi TypeScript veidi uzdevumu objektiem Optimizēts ar React.memo lieliem sarakstiem Pieejams: tastatūras navigācija, ARIA lomas kasetnēm / pogām Kļūdu robeža neveiksmīgiem atjauninājumiem Sagatavojiet to ražošanai ar optimistiskiem atjauninājumiem un neveiksmīgu API zvanu reģistrēšanu. : Pro Tips 
 
 
 
 
 Vienmēr definējiet uzdevuma veidu / saskarni uz priekšu Pieprasīt gan desktop, gan mobilo UI statusu Pievienojiet "ar kļūdu apstrādi", lai AI iekļautu izmēģināt / nozvejas blokus Izmantojiet “produkcijas gatavību” pareizai nulles pārbaudei un validācijai Tehnika # 2: Instant API modelis Ietaupītais laiks: 3–6 stundas pa API Vai vēlaties izveidot pilnīgu REST API bez manuālas vadīšanas visiem gala punktiem, auth un validācijai? Šis modelis ir jūsu īsceļš. Ideja ir vienkārša: dodiet jūsu AI skaidru struktūru un ļaujiet tai ģenerēt darbīgu API atvilktni, kuru varat nekavējoties palaist un pielāgot. How it works: Izveidojiet REST API [resursu] ar: Galvenie punkti : 
 
 
 
 
 
 GET /[resurs] — saraksta priekšmeti ar opcionālu filtrēšanu/pagināciju GET /[resource]/{id} — ievietojiet vienu vienību POST /[resurs] — izveidojiet jaunu elementu ar validāciju PUT /[resource]/{id} — atjaunināt elementu DELETE /[resource]/{id} — viegli vai grūti dzēst Īpašības : 
 
 
 
 
 Autentifikācija (JWT, OAuth vai jebkas, ko izmanto jūsu kaudze) Datubāze + ORM (piemēram, PostgreSQL + SQLAlchemy) Ieejas un izejas validācija Globālā kļūdu rīcība Tehniskais stāvoklis: 
 
 
 
 Izmantojiet async, ja jūsu sistēma to atbalsta Iekļaut dažus pamata testus (vienību vai integrāciju) Automātiski izveidojiet dokumentāciju (OpenAPI vai Swagger) Example Example Pieņemsim, ka jūs veidojat izmaksu izsekošanas API ar FastAPI. Galvenie punkti : 
 
 
 
 
 
 GET /expenses — list expenses, with pagination and filters for date/category GET /expenses/{id} — paņemiet vienu izdevumu ar īpašumtiesību pārbaudi POST /izdevumi - izveidojiet jaunu izdevumu, apstiprinot summu, kategoriju, aprakstu PUT /expendes/{id} — atjauniniet esošo izdevumu DELETE /expenses/{id} — soft delete so data isn’t lost Īpašības : 
 
 
 
 
 JWT autentifikācija ar atsvaidzināšanas žetoniem PostgreSQL + SQLAlchemy datu bāzēm Pydantic schemas for request and response validation Global error handling with proper status codes Tehniskais stāvoklis: 
 
 
 
 
 Async/Wait visā ātrumā Pytest iekārtas un testi iekļauti OpenAPI docs automātiski ģenerēts Docker-compose uzstādīšana gatava vietējam dev Why it works: Give the AI this prompt, and you’ll get a scaffold that boots immediately. You can run it, poke it, and iterate, no boilerplate wiring required. Tests and migrations are included, so you don’t waste hours setting up the plumbing. Technique #3: The Debug Detective Laiks ietaupīts: 1-3 stundas uz vienu kļūdu Debugging ir vieta, kur AI patiešām spīd, ja jūs to piešķirat pareizajā kontekstā. ne tikai mest kļūdu uz to; izskaidrojiet savu iestatījumu un to, ko jūs jau esat mēģinājuši. : How it works Jūs sniedzat precīzu kļūdas ziņojumu kopā ar kontekstu: 
 
 
 
 
 Vide (dev/prod, OS, framework versijas) Ko jūs mēģinājāt darīt Kods, kas neizdodas Ko jūs jau esat mēģinājuši Jautājiet viņam, vai viņš var dot: 
 
 
 
 
 Saknes cēloņu izskaidrojums Ātrs pagaidu risinājums Labs ilgtermiņa risinājums Padomi, kā to novērst nākotnē Example Šī kļūda tiek atrisināta: TypeError: Cannot read property 'map' of undefined Context: 
 
 
 
 
 React 18 ar TypeScript, Next.js 13 Trying to render a list of expenses from an API Nepareizs kods:{expenses.map(expense => <ExpenseCard key={expense.id} {...expense} />) Mēģināja ierakstīt, un atrastās izmaksas nav definētas pirmajā rādīšanā Jautājiet AI, lai nodrošinātu: 
 
 
 
 
 Why this happens Ātrais risinājums, lai apturētu avāriju Pareizais risinājums konsekventai datu apstrādei Kā novērst to nākotnes sastāvdaļās : AI darbojas kā detektīvs, palīdzot jums saprast problēmu, nevis vienkārši nodot jums labojumu. Why it works : Pro tips 
 
 
 
 
 Vienmēr pievienojiet precīzu kļūdas ziņojumu Koplietojiet apkārtējo kodu kontekstā Mention what you’ve already tried Ask for preventive strategies so the same bug doesn’t reappear Technique #4: The Refactor Request Time Saved: 2–4 hours of manual refactoring Dažreiz jūsu kods darbojas, bet tas ir neskaidrs, grūti lasāms vai lēns. Tā vietā, lai pavadītu stundas, lai to atvienotu, jūs varat lūgt AI to pārveidot ar skaidriem mērķiem un ierobežojumiem. : How it works Norādiet kodu, kuru vēlaties pārveidot, un paskaidrojiet: 
 
 
 Your goals (performance, readability, reducing technical debt, implementing patterns) Constraints (what must stay the same, compatibility requirements, performance targets) Ask the AI to explain each significant change it makes. Example Refactor this messy React component (~300 lines) Goals: 
 
 
 
 
 Extract reusable hooks Uzlabot sniegumu Pievienojiet pareizās kļūdu robežas Include TypeScript types Ierobežojumi : 
 
 
 
 Saglabājiet to pašu API/props Maintain all existing features Saderība ar React 16+ Jautājiet viņam par: 
 
 
 Pārveidojiet kodu atbilstoši mērķiem Izskaidrojiet katru lielo izmaiņu, lai jūs to saprastu : Jūs iegūstat tīrāku, uzturējamu kodu, neizmantojot stundas, lai to darītu manuāli, un jūs mācāties modeļus un labāko praksi, pārskatot AI izmaiņas. Why it works : Pro tips 
 
 
 
 
 Esi skaidrs par saviem refaktorēšanas mērķiem Set constraints so critical functionality isn’t broken Lūdziet paskaidrojumus, lai uzzinātu Salīdziniet sniegumu pirms un pēc, lai pārbaudītu uzlabojumus Tehnika #5: UI / UX paātrinātājs Time Saved: 2–3 hours of UI work Instead of wrestling with CSS, frameworks, and component libraries for hours, let AI handle the heavy lifting. Give it a description of what you want, and it produces a clean, responsive UI that works across devices. : Aprakstiet lietotāja interfeisa elementu, izskatu un izskatu, mijiedarbību un jebkādas pieejamības prasības. pieminēt shēmas vai bibliotēkas, ko izmantojat, un atzīmējiet, vai vēlaties tumšā režīmā vai mobilo tālruņu atbalstu. How it works Example I needed a sidebar navigation for a dashboard. I asked the AI for 
 
 
 
 
 Moderns minimālisma stils ar stikla paneļiem Primārā krāsa #3B82F6 ar neitrālu pelēku Smooth slide/fade transitions Collapsible uz mobilo, paplašināts uz desktop Attiecībā uz funkcionalitāti es gribēju: 
 
 
 
 
 Aktīva maršruta izvietošana Nested menus with accordion support Icons with tooltips Keyboard navigācija Tehniskās detaļas : 
 
 
 
 
 Tailwind CSS izmantošana React + TypeScript Compatible with all modern browsers Tumšā modeļa atbalsts AI nodrošināja pilnībā funkcionējošu sānu joslu, kas bija reaģējoša un pieejama, un es varēju ātri pielāgot mazas detaļas. : Pro Tips 
 
 
 
 Atsauce uz konkrētām dizaina tendencēm, lai AI atbilstu jūsu vīzijai Vienmēr iekļaujiet pieejamības prasības Specify animations and responsive behavior upfront Tehnika #6: Testēšanas ģenerators Laiks ietaupīts: 2–4 stundas manuālās pārbaudes : AI var ātri ģenerēt testus, ja jūs nodrošināt to ar kodu, ko pārbaudīt, un kāda veida pārklājumu vēlaties. How it works Nodrošiniet AI ar: 
 
 
 
 
 Kods vai modulis, kas jāpārbauda Kādas daļas vēlaties pārbaudīt (funkcijas, gala punkti, malas gadījumi) Testēšanas veids (vienība, integrācija, veiktspēja) Jebkuri rāmji vai modeļi, kurus izmantojat Tad lūdziet to dot: 
 
 
 
 
 
 Vienības tests visām funkcijām Integrācijas testi API izsaukumiem vai datu bāzes mijiedarbībai Edge gadījumi un kļūdu scenāriji Darbības benchmarks Mock dati un fiksācijas Example Izveidojiet visaptverošus testus ExpenseService backend klasē: 
 
 
 
 
 
 Vienības testi visām CRUD metodēm Integrācijas testi ar datu bāzi Edge gadījumi, piemēram, negatīvās summas vai trūkstošie lauki Performance tests for bulk operations Mock datu rūpnīca izdevumu radīšanai Use Jest with mock patterns for external dependencies. Kāpēc tas darbojas: AI can quickly generate complete, structured tests that cover edge cases you might miss. It saves time and ensures consistent, reliable coverage across your project. : Pro Tips 
 
 
 
 
 Norādiet testēšanas sistēmu, lai iegūtu saderīgu kodu Include edge case coverage for robustness Pieprasiet veiktspējas testus, ja nepieciešams Pieprasīt mock datu ģeneratorus, lai vienkāršotu testēšanas uzstādīšanu Technique #7: The Deploy Script Time Saved: 2–4 hours on deployment setup : AI can help you generate full deployment configurations quickly. Provide details about your app, tech stack, and hosting requirements, and it will output a ready-to-use deployment plan. How it works Nodrošiniet AI ar: 
 
 
 
 
 
 
 Your frontend framework and build setup Jūsu aizmugures valoda / framework Datu bāzes veids un hostings Jebkuri vides mainīgie vai būvniecības optimizācijas CI/CD pipeline preferences Uzraudzības vai reģistrēšanas prasības Then ask it to include: 
 
 
 
 Hostinga platformas un konfigurācijas CDN setup and domain handling Rollback stratēģija un veselības pārbaudes Example: Deploy a React + FastAPI app to Vercel/Render: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Frontend: React ar TypeScript, Vite build Backend: FastAPI with PostgreSQL Database: Supabase hosted Environment variables for API keys Build optimization with code splitting GitHub rīcība CI/CD Kļūdu uzraudzība Frontend uz Vercel, backend uz Render Custom domain with SSL Rollback strategy and health checks included : AI ietaupa stundas, izveidojot strukturētu, atkārtojamu izvietošanas iestatījumu, kas aptver hostingu, CI / CD un uzraudzību, samazinot kļūdas un iestatīšanas laiku. Why it works : Pro Tips 
 
 
 
 
 Norādiet precīzas hostinga platformas precīzām konfigurācijām Iekļaujiet uzraudzību un kļūdu izsekošanu no sākuma Pieprasiet pilnu CI/CD iestatījumu Vienmēr pieprasiet atgriešanās procedūras, lai žēlīgi risinātu neveiksmes Bonus: The Combination Technique Laiks ietaupīts: 1-2 dienas pēc funkcijas : Šī tehnika ķēdē vairākas AI pieejas kopā, lai izveidotu pilnīgu funkciju no sākuma līdz beigām. Tā vietā, lai risinātu backend, frontend, testēšanu un izvietošanu atsevišķi, jūs barojat AI ar vienu strukturētu ieteikumu, un tas rada visu pareizā secībā. How it works Provide the AI with: 
 
 
 
 
 
 Funkciju apraksts un prasības Backend API detaļas (galamērķi, datu bāze, auth, validācija) Frontend komponentu vajadzībām (UI, valsts pārvaldība, reaģēšana) Testēšanas prasības (vienība, integrācija, malas gadījumi) Izvietošanas preferences (platformas, CI/CD, uzraudzība) Piemērs Jūs vēlaties lietotāju autentifikācijas sistēmu: 
 
 
 
 
 Use Technique #2 to generate the full auth API Izmantojiet tehniku #1, lai izveidotu login/register UI komponentus Use Technique #6 to generate comprehensive tests Use Technique #7 to deploy the full system Ķēdes ātrums: Izveidojiet pilnīgu [funkciju], kas ietver: 
 
 
 
 
 Backend API with [requirements] Frontend komponenti [lietojuma gadījumi] Pārbaudes, kas aptver kritiskos ceļus Konfigurācijas izvietošana Nodrošiniet visu šajā secībā: modeļi, API, frontend, testi, izvietošana. : Izmantojot ķēdes metodes, jūs izturaties pret AI kā pret pilnvērtīgu komandas biedru.Tas nodarbojas ar atkārtotu, strukturētu darbu, ļaujot jums koncentrēties uz dizainu, arhitektūru un radošiem lēmumiem. Why it works : Pro Tips 
 
 
 
 
 Skaidri definējiet katru darba plūsmas daļu, lai izvairītos no nepilnīgiem rezultātiem Pieprasiet kodu secībā, kuru plānojat īstenot Kombinējiet ar nelielām manuālām pārbaudēm starp soļiem, lai agri noķertu kļūdas Izmantojiet šo pieeju, lai ātri izveidotu prototipu vai pat pilnu MVP Follow these pro tips to get the most out of each technique. Once you’ve got the workflow down and your checks in place, you’ll start seeing a bigger picture: the real win isn’t just faster code, it’s freeing yourself to focus on the parts of development that actually matter. Patiesā uzvara nav tikai uzdevumu pabeigšana ātrāk, tas ir jūsu laika un garīgās enerģijas atgūšana. Your Next Steps: Today, try the Component Prompt Formula on one feature; this week, build at least one backend API, UI component, and test suite using AI; this month, chain multiple AI techniques to launch a full, working side project.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

7 AI kodēšanas paņēmieni, kas var ietaupīt jums 10+ stundas šajā nedēļā

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps