Podľa   76 % vývojárov používa alebo plánuje používať nástroje AI – teraz sú len súčasťou práce. Pomáhajú so všednými úlohami, ale môžu byť otravné, keď s istotou vytvárajú nezmysly. Zatiaľ čo YouTuberi budujú „miliardové startupy“ s výzvami ChatGPT a agenti AI preberajú svet každý týždeň, skutočné tímy stále zisťujú, ako tieto nástroje efektívne využiť. Dnes je zvládnutie pomoci AI rovnako dôležité ako kódovanie alebo návrh systému – musíme sa prispôsobiť a rýchlo. prieskumu Stack Overflow z roku 2024  Problém je v tom, že tieto nástroje sú v podstate stále vo fáze výskumu a vývoja – neustále sa menia, navzájom sa kopírujú a zaslúžia si uznanie za riešenie predtým nevyriešených problémov. Všetkým chýbajú jasné návody na použitie. Dokonca aj Copilot, napriek tomu, že je etablovanejší, nemá jasné návody a osvedčené postupy. Riešenie? Urobíme to, čo vývojári vedia najlepšie – organizovať a vytvárať rámec sami.  Menič hry  ...a tiež "   ", "   ", "   ", čo si len spomeniete. Aj keď tieto nástroje skutočne transformujú náš pracovný tok, zmena je praktickejšia: vývojári teraz fungujú ako vedúci tímu a riadia asistentov AI namiesto priameho písania kódu. Základné zručnosti sa presunuli na navrhovanie, plánovanie, popisovanie a kontrolu. Kvantový skok Posun paradigmy Agenti prichádzajú  Hlavné koncepty UX, ktoré tieto nástroje predstavujú, sú:    – najprirodzenejší integračný vzor. Keď fungujú, sú bezproblémové – ale keď narušia váš kód, je to okamžité prerušenie produktivity. Inline návrhy    – klasický prístup, kde LLM interagujú s vašou kódovou základňou prostredníctvom riadených výziev Chat    ("   ", "   ") - nový koncept, ktorý   . Je to posun smerom k autonómnym agentom. Composer pracuje s niekoľkými súbormi a môže aplikovať zmeny a automaticky iterovať na základe chýb, problémov s lintovaním atď. Composer Copilot Edit Cline act mnohí považujú za mätúci    – očakávaný ďalší vývoj – plne autonómni a personalizovaní asistenti AI integrovaní priamo do vášho IDE.  Agenti  Zoznámenie sa s „   “ nie je zložité. Začali s nimi asistenti AI, ktorí ako prvé upútali našu pozornosť.   sú jednoduché: vložte súbory do kontextu, iterujte, použite a overte výsledky. návrhmi Rozhovory  Nástroje   typu predstavujú viac výziev na zvládnutie, vyžadujú si krivku učenia a niektoré neočividné prístupy. V súčasnosti ponúka   najprístupnejší nástroj „skladateľ“, zatiaľ čo Copilot úzko nasleduje „   “, ktorý nedávno zaviedol pracovné postupy založené na agentoch. skladateľského editor kurzora Copilot Edits  Aby ste sa naučili pracovať so skladateľmi, musíte pochopiť tri kľúčové pojmy:   Pokyny   pravidlá   Kontext  Poďme preskúmať každý z nich.  Pokyny  Keďže tím vedie a nie iba vývojári, mali by sme začať s každým novým projektom alebo hlavnou funkciou vytvorením   alebo jasného   . Táto prax rozvíja silné inžinierske a produktové myslenie a zároveň šetrí značný čas na implementáciu. Najlepšie na tom je, že tieto dokumenty môžu byť: dokumentu dizajnu dokumentu s požiadavkami na produkt  Generované pomocou AI  A potom použitý ako   pre skladateľov návod  Ak chcete vytvoriť tieto dokumenty, najprv zhromaždite požiadavky od   a potom si pozrite model uvažovania v rozhovore. Copilot aj Cursor majú vstavané modely uvažovania vhodné na túto úlohu. OpenAI   a   sú k dispozícii v predvolenom nastavení, zatiaľ čo Cursor's Chat podporuje DeepSeek-R1 (hoci   ) – všetko vynikajúce nástroje na tento účel.  ľudí o1 o3-mini ešte nie je súčasťou jeho Composer  Osvedčeným postupom je ukladanie návrhových dokumentov na najvyššej úrovni vášho úložiska (použijeme priečinok   ) usporiadané podľa funkcií s   v koreňovom adresári. Tu je príklad štruktúry požiadaviek webovej aplikácie Twitter: requirements ProjectOverview.md   requirements/ ├── ProjectOverview.md # Core product description └── Features/ ├── Authentication.md # User registration ├── Tweet.md # Tweet CRUD ├── UserProfile.md # Profile management ├── Engagement.md # Likes, retweets ├── Infrastructure.md # Storage, caching, etc └── ...  Ak je všetko správne nastavené, pridanie dokumentu dizajnu pre novú funkciu je také jednoduché ako napísanie tejto výzvy:   Uloženie pokynov vo vašej kódovej základni ponúka jasné výhody: kontrolu verzií, jednoduchú údržbu a štandardný PR pracovný postup. Netechnickí členovia tímu, ako sú vlastníci produktov, manažéri a dizajnéri UX, však môžu potrebovať prístup bez použitia git. Tu sú tri riešenia:  1. Uložte všetko do Notion, publikujte stránky s pokynmi a vložte ich ako dokumentáciu pomocou skratky  @Docs  Vytvorte kanál, ktorý skonvertuje stránky Notion na súbory   a uloží ich do úložiska .md  Naučte svoj tím používať git – najvýhodnejšiu možnosť pre celý tím  Keď budú vaše pokyny dostupné vo vašom editore, prepnite sa na skladateľa a začnite implementovať. To nás vedie k usporiadaniu   . Pravidiel  pravidlá  Momentálne iba kurzor podporuje "   " - priame implementačné pokyny pre konkrétne súbory/priečinky. Táto funkcia sa pravdepodobne rozšíri aj do iných editorov, vrátane VSCode Copilot, ktorý v súčasnosti ponúka iba „   “, ktoré nemožno priamo pripojiť ku kódovej základni. pravidlá súbory s výzvami  Pravidlá kurzora sú komplexnejšie – predstavte si   v kombinácii s pravidlami linter a vylepšené o schopnosti LLM. Tieto pravidlá sú agnostické pre produkty, možno ich zdieľať a efektívne prenášajú znalosti, osvedčené postupy a podrobnosti o implementácii medzi tímy a používateľov knižníc.  CONTRIBUTING.md  Pravidlá je možné vytvoriť pomocou palety príkazov a sú uložené v priečinku   vášho projektu s príponou   . Tento formát umožňuje pokročilé funkcie, ako napríklad   konkrétnych súboroch vo vašej kódovej základni. Dôrazne sa odporúča odovzdať tieto pravidlá do vášho úložiska a spolupracovať na ich zlepšovaní. Tu je pracovný postup používania pravidiel: .cursor/rules .mdc @mentioning  Preskúmajte pravidlá kurzora špecifické pre váš technologický zásobník, počnúc   ako referenciami. Môžete napríklad nájsť   pre Next.js a React, ktoré slúžia ako dobré šablóny. vybranými zoznamami dobre napísané pravidlá kurzora  Aktualizujte pravidlá proaktívne počas vývoja. Keď si všimnete vzor, ktorý by mohol byť formalizovaný do pravidla počas písania kódu, okamžite ho zdokumentujte v súbore pravidiel.  Učte sa od najlepších v odbore. Novým prístupom pre tvorcov knižníc k zdieľaniu vedomostí a zvýšeniu osvojenia je vytváranie špecializovaných pravidiel pre asistentov AI. Viem o niekoľkých spoločnostiach, ktoré to robia –   vyniká tým, že vytvára pravidlá pre OpenAI aj Antropické modely a zdieľa ich vo   . Aj keď som ich produkt nepoužíval, ich zameranie na zlepšenie zážitku vývojárov prostredníctvom integrácie AI je presvedčivé. Ďalším   je   .  Convex svojej dokumentácii skvelým príkladom Supabase  Mnoho knižníc naliehavo potrebuje pravidlá AI. Z pohľadu vývojára frontendu by mi prospelo mať ich pre   ,   ,   a mnoho ďalších. Tieto pravidlá by výrazne ušetrili čas a pomohli by predchádzať bežným chybám, ktorých sa vývojári dopúšťajú pri učení sa nových technológií. TanStack Query React Spring Firebase  Kontext  Nezabudnite zahrnúť všetky relevantné súvislosti – čím viac kvalitných údajov poskytnete, tým lepšie výsledky získate. Editor kurzora tu má oproti Copilotu výhodu tým, že umožňuje niekoľko typov kontextu:  Dokumentácia - funguje naozaj dobre, stačí jej poskytnúť vstupný bod do akejkoľvek dokumentácie, stiahne ju, analyzuje a uloží pre budúce potreby  Vyhľadávanie na webe – nie je striktne kontextové, poskytuje rýchly prístup k online zdrojom  Rôzne vývojové nástroje - špecifické git commity, lint chyby, poznámkové bloky a ďalšie artefakty  Servery   môžu poskytovať kontext v reálnom čase. Aj keď je nastavenie trochu zložité, sú cenné, keď potrebujete prístup k živým údajom.  MCP  Po zvládnutí týchto nástrojov je vaším ďalším krokom optimalizácia vášho individuálneho aj tímového výkonu. Ale aká je odtiaľto cesta vpred?  Cline a Roo-Code. Ovládanie  Vždy budete čeliť kompromisu medzi jednoduchosťou a ovládaním, medzi automatizovanými riešeniami a manuálnym rozhodovaním. Ak ste ochotní ponoriť sa do hĺbky a nebojíte sa riešiť chyby, výkonnostné výzvy a drsné hrany, zvážte vyskúšanie   (alebo jeho vidlice   , ktorá má trochu inú filozofiu). Cline Roo-Code  Oba nástroje sú navrhnuté tak, aby poskytovali čo najväčší priestor na to, čo sa skutočne deje pod kapotou:  Sú open source a bez predplatného. Namiesto toho používate svoje vlastné kľúče LLM API alebo služby ako   , pričom platíte len za to, čo používate. OpenRouter  Cline prehľadne zobrazuje všetky svoje operácie, vrátane súborov, ktoré číta a upravuje.  Cline poskytuje podrobné informácie o komunikácii LLM, stave kontextového okna a nákladoch na každú chatovaciu reláciu.  Obsahuje intuitívne režimy Plán/Konanie – logický prístup, ktorý by ostatné nástroje mali zvážiť.   Zabijakou vlastnosťou je, že Cline skutočne dokáže spustiť a ladiť vašu aplikáciu – je to skutočné a funkčné, ako uvidíte, keď si to vyskúšate.  Ak vás toto všetko zaujíma, prečítajte si   , ktorý poskytuje vynikajúci úvod do týchto editorov. nedávny článok Addy Osmani  Záver  Prijatie týchto nástrojov nie je jednoduchá cesta a nečakajte, že „celý projekt od začiatku napíšete za menej ako 5 minút“. Toto je však jasná cesta vpred.  Táto technológia už existuje, ale chýba nám robustný pracovný postup integrovaný do AI, ktorý organizuje celý tím – nielen vývojárov, ale predovšetkým manažérov a dizajnérov – okolo týchto nových nástrojov. Umelá inteligencia môže pôsobiť zastrašujúco a zdieľanie jej vplyvu sa môže na prvý pohľad zdať nepríjemné (ako keby ste svojmu vedúcemu tímu povedali, že AI napísala 80 % funkcie prostredníctvom starostlivej konfigurácie). Vývoj softvéru sa však bude vyvíjať len vtedy, keď sa tieto nástroje stanú neoddeliteľnou súčasťou tímových pracovných postupov. K najúspešnejším prechodom dochádza v tímoch, ktoré podporujú otvorenú diskusiu o skúsenostiach s AI, spoločné skúmanie nástrojov a aktívne prispievajú svojimi naučenými osvedčenými postupmi do širšej vývojárskej komunity.

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

This story will praise and/or roast a product, company, service, game, or anything else people like to review on the Internet.

Nástroje na kódovanie AI sú stále vo fáze výskumu a vývoja

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps