Kā uzlabot savu izstrādes efektivitāti ar AI kodēšanas rīkiem: praktiski padomi un labākā prakse\n\nMākslīgā intelekta (AI) kodēšanas rīki strauji attīstās, un arvien vairāk izstrādātāju sāk tos izmantot, lai uzlabotu darba efektivitāti. Šajā rakstā mēs padziļināti izpētīsim, kā efektīvi izmantot šos rīkus, un dalīsimies ar praktiskiem padomiem un labāko praksi, lai palīdzētu jums labāk integrēt AI savā izstrādes procesā.\n\n## AI kodēšanas statuss: izplatība un sāpju punkti\n\nSaskaņā ar Jellyfish AI inženierijas tendenču ziņojumu, vidējais AI kodēšanas rīku ieviešanas līmenis uzņēmumos ir sasniedzis 63%. Tas nozīmē, ka AI kodēšana ir pārgājusi no eksperimentālās fāzes uz praktisku pielietojumu. Tomēr tikai ieviešanas līmenis nenozīmē panākumus.\n\n@cjzafir norāda, ka lielākā problēma ar AI kodēšanu šobrīd ir “labākās prakses” apziņas trūkums. AI ir kā gudrs bērns, kurš prot rakstīt kodu, bet trūkst pieredzes un izpratnes par projekta kopējo arhitektūru. Tāpēc mums ir skaidri jānorāda AI konkrētās prasības, tostarp:\n\n* Projekta veids: Tīmekļa lietotne, mobilā lietotne, aizmugures pakalpojums utt.\n* Funkcionālās prasības: Lietotāju autentifikācija, datu apstrāde, API saskarnes utt.\n* Projekta struktūra: Moduļu sadalījums, datu modelis, koda organizācija utt.\n\n## Padariet AI par savu pilna steka izstrādes palīgu: praktiski padomi\n\nŠeit ir daži praktiski padomi, kā integrēt AI savā izstrādes procesā, lai AI patiešām kļūtu par jūsu pilna steka izstrādes palīgu:\n\n1. Skaidrs prasību apraksts: uzlabojiet AI izpratnes spēju\n\nTas ir AI kodēšanas rīku izmantošanas pamatā. Jums jāsniedz detalizēts un skaidrs prasību apraksts, izvairoties no neskaidriem norādījumiem.\n\n* Sadaliet prasības mazos uzdevumos: Nemēģiniet likt AI vienlaikus pabeigt visu funkciju, sadaliet sarežģītus uzdevumus mazākos, vieglāk saprotamos apakšuzdevumos.\n* Sniedziet konkrētus piemērus: Ja iespējams, sniedziet ievades un izvades piemērus, lai palīdzētu AI labāk saprast jūsu nodomus.\n* Norādiet tehnoloģiju steku un ierobežojumus: Informējiet AI par izmantoto programmēšanas valodu, ietvaru, bibliotēkām un visiem ierobežojumiem (piemēram, jāizmanto noteikta API versija).\n\nPiemērs:\n\nSlikts norādījums: “Uzrakstiet lietotāja reģistrācijas funkciju.”\n\nLabs norādījums: “Izmantojot Python un Flask ietvaru, izveidojiet lietotāja reģistrācijas API saskarni. Saskarnei jāsaņem lietotājvārds, parole un e-pasta adrese, un lietotāja informācija jāglabā PostgreSQL datubāzē. Parole ir jāšifrē.”\n\n2. Izmantojiet Plan Mode: vispirms plānojiet, pēc tam kodējiet\n\nKā @Parul_Gautam7 teica, * Izmantojiet standartizētus prasību aprakstus: Izmantojiet vienotu formātu prasību aprakstīšanai, piemēram, izmantojiet lietotāju stāstus vai lietojumu diagrammas.

• Definējiet skaidrus interfeisus un datu modeļus: Pirms sākat kodēt, definējiet interfeisus un datu modeļus, lai nodrošinātu, ka koda daļas var sadarboties.
• Automatizēta testēšana: Rakstiet automatizētus testēšanas gadījumus, lai nodrošinātu koda pareizību.

5. Izmantojiet AI koda pārskatīšanai un optimizācijai

AI kodēšanas rīki var palīdzēt jums pārskatīt kodu, atklāt potenciālas kļūdas un veiktspējas problēmas.

• Koda stila pārbaude: Izmantojiet AI, lai pārbaudītu, vai kods atbilst koda standartiem.
• Potenciālo kļūdu noteikšana: Izmantojiet AI, lai skenētu kodu un meklētu potenciālas kļūdas un ievainojamības.
• Veiktspējas optimizācija: Izmantojiet AI, lai analizētu koda veiktspējas vājās vietas un sniegtu optimizācijas ieteikumus.

6. Pievērsiet uzmanību atvērtā koda modeļiem: Minimax M2.5 utt.

@NielsRogge ieteiktais Minimax M2.5 ir lielisks atvērtā koda modelis, kas lieliski darbojas kodēšanas jomā un ir pieejams bez maksas.

• Izmantojiet tādas platformas kā Opencode: Opencode un citas platformas nodrošina piekļuvi atvērtā koda modeļiem, piemēram, Minimax M2.5, un jūs varat tos izmēģināt bez maksas.
• Pielāgoti modeļi: Ja jums ir īpašas vajadzības, varat mēģināt apmācīt savu AI kodēšanas modeli.

7. Izvēlieties piemērotus AI kodēšanas rīkus

Tirgū ir daudz AI kodēšanas rīku, un jums jāizvēlas piemērots rīks atbilstoši savām vajadzībām. Šeit ir daži rīki, kuriem jāpievērš uzmanība:

• Sider: Sider piedāvā dažādus AI modeļus, tostarp Claude Haiku 4.5, lai apmierinātu dažādas kodēšanas vajadzības. Sider v4.19 Artifacts funkcija ļauj ģenerēt un rediģēt dokumentus, diagrammas, spēles un vietnes tieši Sider.
• Cursor AI: Cursor AI piedāvā rīkus pilnas steka lietojumprogrammu izveidei, un jūs varat uzzināt vairāk triku, apmeklējot @MikeMikula darbnīcu.
• MiniMax AI: MiniMax AI ir spēcīga spriešanas spēja un var optimizēt sistēmas arhitektūru.
• OpenAI Codex (integrēts ChatGPT): OpenAI Codex ir jaudīgs AI kodēšanas dzinējs, kas ir integrēts ChatGPT.
• Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com: Šie rīki var palīdzēt ātri ģenerēt vietnes un kodu.
• Cognition: Cognition ir uzņēmums, kas koncentrējas uz AI kodēšanu, un viņu sadarbība ar Aston Martin F1 komandu parāda AI kodēšanas potenciālu inženierzinātnēs.
• GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3: Šie ir labākie atvērtā koda AI modeļi.

8. Izmantojiet MCP (Model Context Protocol): savienojiet AI ar esošajiem rīkiem

@101babich minētais MCP var savienot AI kodēšanas rīkus ar jūsu jau izmantotajiem pakalpojumiem (piemēram, Figma, Notion, Google Analytics).

• Context7: Context7 var importēt reāllaika bibliotēkas dokumentāciju AI rīkos, nodrošinot, ka AI kodēšana izmanto pareizo kontekstu.

Rīku ieteikumi

Pamatojoties uz iepriekš minēto diskusiju, šeit ir daži AI kodēšanas rīki, kuriem jāpievērš uzmanība:

• Claude Code (Anthropic): @zarazhangrui iesaka AI kodēšanai.
• GitHub Copilot: Automātiski pabeidz kodu.
• OpenAI Codex: Asinhronais/mākoņkodēšanas aģents.
• Lovable: Front-end veidotājs.
• Kimi: Dziļas izpētes + kodēšanas aģenta rīks.
• Gemini: Dziļas mācīšanās spējas.
• MiniMax M2.5: Jaudīgs atvērtā koda modelis, kuram var piekļūt bez maksas, izmantojot Cline CLI 2.0.

Secinājums

Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki maina programmatūras izstrādes ainavu. Apgūstot iepriekš minētos padomus un labāko praksi, jūs varat labāk izmantot šos rīkus, uzlabot izstrādes efektivitāti un izveidot augstākas kvalitātes programmatūru. Atcerieties, ka AI ir tikai palīgs, jums ir skaidri jādefinē prasības, jāpārskata AI izvade un jāintegrē tā izstrādes procesā. Aptveriet AI, bet neaizmirstiet savus programmatūras inženierijas pamatus.