Как использовать инструменты AI-кодирования для повышения эффективности разработки: практические советы и лучшие практики

Инструменты кодирования на основе искусственного интеллекта (AI) быстро развиваются, и все больше разработчиков начинают использовать их для повышения эффективности своей работы. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эффективно использовать эти инструменты, и поделимся некоторыми практическими советами и лучшими практиками, которые помогут вам лучше интегрировать AI в ваш процесс разработки.

Текущее состояние AI-кодирования: распространенность и болевые точки

Согласно отчету Jellyfish об AI-трендах в инженерии, средний уровень внедрения инструментов AI-кодирования в компаниях достиг 63%. Это означает, что AI-кодирование перешло из стадии экспериментов в практическое применение. Однако, просто уровень внедрения не означает успех.

@cjzafir отмечает, что самая большая проблема AI-кодирования в настоящее время заключается в отсутствии осознания "лучших практик". AI похож на умного ребенка, который умеет писать код, но не имеет опыта и понимания общей архитектуры проекта. Поэтому нам необходимо четко сообщать AI конкретные требования, включая:

• Тип проекта: веб-приложение, мобильное приложение, бэкенд-сервис и т.д.
• Функциональные требования: аутентификация пользователей, обработка данных, API-интерфейсы и т.д.
• Структура проекта: разделение на модули, модель данных, организация кода и т.д.

Превратите AI в своего фуллстек-помощника по разработке: практические советы

Вот несколько практических советов по интеграции AI в ваш процесс разработки, чтобы AI действительно стал вашим фуллстек-помощником:

1. Четкое описание требований: улучшение понимания AI

Это ядро использования инструментов AI-кодирования. Вам необходимо предоставить подробное и четкое описание требований, избегая расплывчатых инструкций.

• Разбивайте требования на небольшие задачи: не пытайтесь заставить AI выполнить всю функцию за один раз, разбивайте сложные задачи на более мелкие и понятные подзадачи.
• Предоставляйте конкретные примеры: если возможно, предоставляйте примеры ввода и вывода, чтобы помочь AI лучше понять ваши намерения.
• Укажите технический стек и ограничения: сообщите AI, какой язык программирования, фреймворк, библиотеку вы используете, а также любые ограничения (например, необходимо использовать определенную версию API).

Пример:

Плохая инструкция: "Напиши функцию регистрации пользователя."

Хорошая инструкция: "Используя Python и фреймворк Flask, создай API-интерфейс для регистрации пользователя. Интерфейс должен принимать имя пользователя, пароль и адрес электронной почты и сохранять информацию о пользователе в базе данных PostgreSQL. Пароль должен быть хеширован."

2. Используйте Plan Mode: сначала планируйте, потом кодируйте

Как говорит @Parul_Gautam7, "Плохой план занимает больше времени, чем плохой код". При использовании инструментов AI-кодирования не спешите заставлять его напрямую генерировать код, а сначала используйте его возможности планирования.

• Verdent Plan Mode (или другие подобные функции): некоторые инструменты AI-кодирования предоставляют Plan Mode, который может помочь вам превратить идеи в исполняемые чертежи.
• Позвольте AI помочь вам спроектировать архитектуру: опишите свои требования и позвольте AI предложить решения по проектированию архитектуры, включая разделение на модули, модель данных, API-интерфейсы и т.д.
• Проверяйте и изменяйте планы AI: внимательно проверяйте планы AI, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим потребностям, и при необходимости вносите изменения.

3. Используйте AI для создания документации и тестовых примеров

Инструменты AI-кодирования могут не только генерировать код, но и помогать вам создавать документацию и тестовые примеры.

• Документация к коду: позвольте AI автоматически генерировать документацию на основе кода, чтобы повысить удобство сопровождения кода.
• Тестовые примеры: позвольте AI генерировать тестовые примеры на основе функциональных требований, чтобы повысить качество кода.

Пример:

Вы можете использовать следующую инструкцию, чтобы AI сгенерировал документацию к коду:

"Сгенерируй docstring-документацию для следующего Python-кода:

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

**4. Конец Vibe Coding: привет Spec-Driven Development**

@AICodingSummit упомянул "Spec-Driven Development" - важный метод разработки, который может эффективно уменьшить появление "Vibe Coding" (то есть кодирование по настроению, без правил).
*   **Используйте стандартизированные описания требований:** Используйте единый формат для описания требований, например, пользовательские истории или диаграммы вариантов использования.
*   **Определите четкие интерфейсы и модели данных:** Перед началом кодирования определите интерфейсы и модели данных, чтобы обеспечить совместную работу различных частей кода.
*   **Автоматизированное тестирование:** Напишите автоматизированные тесты, чтобы убедиться в правильности кода.

**5. Используйте AI для проверки и оптимизации кода**

Инструменты AI для кодирования могут помочь вам проверить код, выявить потенциальные ошибки и проблемы с производительностью.

*   **Проверка стиля кода:** Используйте AI для проверки соответствия кода стандартам кодирования.
*   **Обнаружение потенциальных ошибок:** Используйте AI для сканирования кода и поиска потенциальных ошибок и уязвимостей.
*   **Оптимизация производительности:** Используйте AI для анализа узких мест производительности кода и предоставления рекомендаций по оптимизации.

**6. Обратите внимание на модели с открытым исходным кодом: Minimax M2.5 и другие**

Minimax M2.5, рекомендованный @NielsRogge, - отличная модель с открытым исходным кодом, которая хорошо показывает себя в кодировании и может использоваться бесплатно.

*   **Используйте такие платформы, как Opencode:** Платформы, такие как Opencode, предоставляют доступ к моделям с открытым исходным кодом, таким как Minimax M2.5, и вы можете попробовать эти модели бесплатно.
*   **Настраиваемые модели:** Если у вас есть особые потребности, вы можете попробовать обучить свою собственную модель AI для кодирования.

**7. Выберите подходящий инструмент AI для кодирования**

На рынке представлено множество инструментов AI для кодирования, и вам нужно выбрать подходящий инструмент в соответствии с вашими потребностями. Вот несколько инструментов, на которые стоит обратить внимание:

*   **Sider:** Sider предоставляет различные модели AI, включая Claude Haiku 4.5, которые могут удовлетворить различные потребности в кодировании. Функция Artifacts в Sider v4.19 позволяет создавать и редактировать документы, диаграммы, игры и веб-сайты непосредственно в Sider.
*   **Cursor AI:** Cursor AI предоставляет инструменты для создания полнофункциональных приложений, и вы можете узнать больше, посетив семинар @MikeMikula.
*   **MiniMax AI:** MiniMax AI обладает сильными возможностями рассуждения и может оптимизировать системную архитектуру.
*   **OpenAI Codex (интегрирован в ChatGPT):** OpenAI Codex - это мощный движок AI для кодирования, который уже интегрирован в ChatGPT.
*   **Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com:** Эти инструменты могут помочь вам быстро создавать веб-сайты и код.
*   **Cognition:** Cognition - компания, специализирующаяся на AI для кодирования. Их сотрудничество с командой Aston Martin F1 демонстрирует потенциал AI для кодирования в инженерной области.
*   **GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3:** Это лучшие модели AI с открытым исходным кодом.

**8. Используйте MCP (Model Context Protocol): подключите AI к существующим инструментам**

MCP, упомянутый @101babich, может подключать инструменты AI для кодирования к сервисам, которые вы уже используете (например, Figma, Notion, Google Analytics).

*   **Context7:** Context7 может импортировать документацию библиотеки в реальном времени в инструменты AI, чтобы обеспечить использование AI для кодирования с правильным контекстом.

## Рекомендации по инструментам

На основе вышеизложенного, вот несколько инструментов AI для кодирования, на которые стоит обратить внимание:

*   **Claude Code (Anthropic):** Рекомендован @zarazhangrui для AI кодирования.
*   **GitHub Copilot:** Автоматическое завершение кода.
*   **OpenAI Codex:** Асинхронный/облачный агент кодирования.
*   **Lovable:** Конструктор интерфейсов.
*   **Kimi:** Инструмент для глубоких исследований + агент кодирования.
*   **Gemini:** Возможности глубокого обучения.
*   **MiniMax M2.5:** Мощная модель с открытым исходным кодом, доступная бесплатно через Cline CLI 2.0.## Заключение

Инструменты AI-кодирования меняют ландшафт разработки программного обеспечения. Освоив вышеуказанные приемы и лучшие практики, вы сможете лучше использовать эти инструменты, повысить эффективность разработки и создавать программное обеспечение более высокого качества. Помните, AI — всего лишь помощник, вам необходимо четко определять требования, проверять результаты AI и интегрировать их в свой процесс разработки. Примите AI, но не забывайте свои основы разработки программного обеспечения.