Com utilitzar les eines de codificació amb IA per millorar la teva eficiència de desenvolupament: trucs pràctics i bones pràctiques

Les eines de codificació amb intel·ligència artificial (IA) estan evolucionant ràpidament, i cada cop més desenvolupadors les utilitzen per millorar la seva eficiència laboral. Aquest article explorarà en profunditat com utilitzar aquestes eines de manera eficaç i compartirà alguns trucs pràctics i bones pràctiques per ajudar-te a integrar millor la IA en el teu flux de treball de desenvolupament.

L'estat actual de la codificació amb IA: taxa d'adopció i punts febles

Segons l'informe de tendències d'enginyeria d'IA de Jellyfish, la taxa mitjana d'adopció d'eines de codificació amb IA per part de les empreses ha arribat al 63%. Això significa que la codificació amb IA ha passat de la fase experimental a l'aplicació pràctica. No obstant això, la simple taxa d'adopció no significa èxit.

@cjzafir assenyala que el problema més gran amb la codificació amb IA actualment és la manca de consciència de les "bones pràctiques". La IA és com un nen intel·ligent, que pot escriure codi, però li falta experiència i comprensió de l'arquitectura general del projecte. Per tant, hem d'informar clarament a la IA de les necessitats específiques, incloent:

• Tipus de projecte: Aplicació web, aplicació mòbil, servei de backend, etc.
• Requisits funcionals: Autenticació d'usuari, processament de dades, interfície API, etc.
• Estructura del projecte: Divisió de mòduls, model de dades, organització del codi, etc.

Fes que la IA sigui el teu assistent de desenvolupament full-stack: trucs pràctics

Aquests són alguns trucs pràctics per integrar la IA en el teu flux de treball de desenvolupament, fent que la IA es converteixi realment en el teu assistent de desenvolupament full-stack:

1. Descripció clara dels requisits: millora la capacitat de comprensió de la IA

Aquest és el nucli de l'ús d'eines de codificació amb IA. Cal proporcionar una descripció detallada i clara dels requisits, evitant instruccions vagues.

• Descompon els requisits en petites tasques: No intentis que la IA completi tota la funció d'una sola vegada, descompon les tasques complexes en subtasques més petites i fàcils d'entendre.
• Proporciona exemples concrets: Si és possible, proporciona exemples d'entrada i sortida per ajudar la IA a entendre millor la teva intenció.
• Especifica la pila tecnològica i les restriccions: Indica a la IA el llenguatge de programació, el framework, la biblioteca que utilitzes i qualsevol restricció (per exemple, s'ha d'utilitzar una versió específica de l'API).

Exemple:

Instrucció dolenta: "Escriu una funció de registre d'usuari."

Instrucció bona: "Utilitzant Python i el framework Flask, crea una interfície API de registre d'usuari. La interfície ha de rebre el nom d'usuari, la contrasenya i l'adreça de correu electrònic, i emmagatzemar la informació de l'usuari a la base de dades PostgreSQL. La contrasenya s'ha de sotmetre a un procés de hash."

2. Utilitza el Plan Mode: planifica primer, codifica després

Com diu @Parul_Gautam7, "Una mala planificació costa més temps que un mal codi". Quan utilitzis eines de codificació amb IA, no tinguis pressa per deixar que generi codi directament, sinó que primer aprofita la seva capacitat de planificació.

• Verdent Plan Mode (o altres funcions similars): Algunes eines de codificació amb IA ofereixen el Plan Mode, que pot ajudar-te a transformar les idees en un pla executable.
• Deixa que la IA t'ajudi a dissenyar l'arquitectura: Descriu els teus requisits i deixa que la IA proposi un esquema de disseny d'arquitectura, incloent la divisió de mòduls, el model de dades, la interfície API, etc.
• Revisa i modifica la planificació de la IA: Revisa acuradament l'esquema de planificació de la IA, assegurant-te que satisfà les teves necessitats i fes les modificacions necessàries.

3. Utilitza la IA per generar documentació i casos de prova

Les eines de codificació amb IA no només poden generar codi, sinó que també poden ajudar-te a generar documentació i casos de prova.

• Documentació del codi: Deixa que la IA generi automàticament documentació basada en el codi, millorant la mantenibilitat del codi.
• Casos de prova: Deixa que la IA generi casos de prova basats en els requisits funcionals, millorant la qualitat del codi.

Exemple:

Pots utilitzar la següent instrucció per deixar que la IA generi documentació docstring:

"Genera documentació docstring per al següent codi Python:

def calculate_sum(a, b):
  return a + b
```"

**4. La fi del Vibe Coding: abraça el Spec-Driven Development**

El "Spec-Driven Development" esmentat per @AICodingSummit és un mètode de desenvolupament important que pot reduir eficaçment l'aparició de "Vibe Coding" (és a dir, codificació arbitrària i sense especificacions).
*   **Utilitzar descripcions de requisits normalitzades:** Utilitzar un format unificat per descriure els requisits, per exemple, utilitzar històries d'usuari o diagrames de casos d'ús.
*   **Definir interfícies i models de dades clars:** Abans de començar a codificar, definir bé les interfícies i els models de dades, assegurant que les diferents parts del codi puguin col·laborar.
*   **Proves automatitzades:** Escriure casos de prova automatitzats per assegurar la correcció del codi.

**5. Utilitzar la IA per a la revisió i optimització del codi**

Les eines de codificació amb IA poden ajudar-te a revisar el codi, descobrir possibles errors i problemes de rendiment.

*   **Comprovació d'estil de codi:** Utilitzar la IA per comprovar si el codi compleix les normes de codificació.
*   **Detecció d'errors potencials:** Utilitzar la IA per escanejar el codi i buscar possibles errors i vulnerabilitats.
*   **Optimització del rendiment:** Utilitzar la IA per analitzar els colls d'ampolla del rendiment del codi i fer suggeriments d'optimització.

**6. Prestar atenció als models de codi obert: Minimax M2.5, etc.**

Minimax M2.5, recomanat per @NielsRogge, és un excel·lent model de codi obert que funciona molt bé en la codificació i que es pot utilitzar gratuïtament.

*   **Utilitzar plataformes com Opencode:** Plataformes com Opencode ofereixen accés a models de codi obert com Minimax M2.5, i pots provar aquests models gratuïtament.
*   **Model personalitzat:** Si tens necessitats específiques, pots provar d'entrenar el teu propi model de codificació amb IA.

**7. Triar l'eina de codificació amb IA adequada**

Hi ha moltes eines de codificació amb IA al mercat, i has de triar l'eina adequada segons les teves necessitats. Aquestes són algunes eines que val la pena tenir en compte:

*   **Sider:** Sider ofereix una varietat de models d'IA, incloent Claude Haiku 4.5, que poden satisfer diferents necessitats de codificació. La funció Artifacts de Sider v4.19 et permet generar i editar documents, diagrames, jocs i llocs web directament a Sider.
*   **Cursor AI:** Cursor AI ofereix eines per construir aplicacions de pila completa, i pots aprendre més trucs assistint al taller de @MikeMikula.
*   **MiniMax AI:** La capacitat de raonament de MiniMax AI és molt forta i pot optimitzar l'arquitectura del sistema.
*   **OpenAI Codex (integrat a ChatGPT):** OpenAI Codex és un potent motor de codificació amb IA que ja està integrat a ChatGPT.
*   **Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com:** Aquestes eines poden ajudar-te a generar ràpidament llocs web i codi.
*   **Cognition:** Cognition és una empresa centrada en la codificació amb IA que col·labora amb l'equip Aston Martin F1, cosa que demostra el potencial de la codificació amb IA en el camp de l'enginyeria.
*   **GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3:** Aquests són els millors models d'IA de codi obert.

**8. Utilitzar MCP (Model Context Protocol): connectar la IA amb les eines existents**

El MCP, esmentat per @101babich, pot connectar les eines de codificació amb IA amb els serveis que ja utilitzes (com Figma, Notion, Google Analytics).

*   **Context7:** Context7 pot importar documentació de la biblioteca en temps real a les eines d'IA, assegurant que la codificació amb IA utilitzi el context correcte.

## Eines recomanades

Segons la discussió anterior, aquestes són algunes eines de codificació amb IA que val la pena tenir en compte:

*   **Claude Code (Anthropic):** Recomanat per @zarazhangrui per a la codificació amb IA.
*   **GitHub Copilot:** Completa automàticament el codi.
*   **OpenAI Codex:** Agent de codificació asíncron/en el núvol.
*   **Lovable:** Constructor de front-end.
*   **Kimi:** Eina d'agent de codificació + investigació en profunditat.
*   **Gemini:** Capacitat d'aprenentatge profund.
*   **MiniMax M2.5:** Potent model de codi obert, accessible gratuïtament a través de Cline CLI 2.0.## Conclusió

Les eines de codificació d'IA estan canviant el panorama del desenvolupament de programari. En dominar els consells i les bones pràctiques anteriors, podeu utilitzar millor aquestes eines, augmentar l'eficiència del desenvolupament i crear programari de més qualitat. Recordeu que la IA és només un assistent; heu de definir clarament els requisits, revisar la sortida de la IA i integrar-la al vostre flux de treball de desenvolupament. Adopteu la IA, però no oblideu els vostres fonaments d'enginyeria de programari.