Hur du kan öka din utvecklingseffektivitet med AI-kodningsverktyg: Praktiska tips och bästa praxis

Artificiell intelligens (AI) kodningsverktyg utvecklas snabbt, och fler och fler utvecklare börjar använda dem för att förbättra sin arbetseffektivitet. Den här artikeln kommer att utforska hur man effektivt använder dessa verktyg och dela några praktiska tips och bästa praxis för att hjälpa dig att bättre integrera AI i din utvecklingsprocess.

AI-kodningens nuvarande status: Popularitet och smärtpunkter

Enligt Jellyfishs AI Engineering Trends Report har företagens genomsnittliga användning av AI-kodningsverktyg nått 63 %. Detta innebär att AI-kodning har gått från experimentstadiet till praktisk tillämpning. Men enbart användningsgraden betyder inte framgång.

@cjzafir påpekar att det största problemet med AI-kodning för närvarande är bristen på medvetenhet om "bästa praxis". AI är som ett smart barn, som kan skriva kod, men saknar erfarenhet och förståelse för projektets övergripande arkitektur. Därför måste vi tydligt informera AI om de specifika kraven, inklusive:

• Projekttyp: Webbapplikation, mobilapplikation, backend-tjänst, etc.
• Funktionella krav: Användarautentisering, databehandling, API-gränssnitt, etc.
• Projektstruktur: Modulindelning, datamodell, kodorganisation, etc.

Låt AI bli din fullstack-utvecklingsassistent: Praktiska tips

Här är några praktiska tips för att integrera AI i din utvecklingsprocess, så att AI verkligen kan bli din fullstack-utvecklingsassistent:

1. Tydlig kravbeskrivning: Förbättra AI:s förståelseförmåga

Detta är kärnan i att använda AI-kodningsverktyg. Du måste tillhandahålla detaljerade och tydliga kravbeskrivningar och undvika vaga instruktioner.

• Dela upp kraven i små uppgifter: Försök inte låta AI slutföra hela funktionen på en gång, utan dela upp komplexa uppgifter i mindre, lättförståeliga deluppgifter.
• Ge konkreta exempel: Om möjligt, ge exempel på indata och utdata för att hjälpa AI att bättre förstå din avsikt.
• Tydliggör teknisk stack och begränsningar: Tala om för AI vilket programmeringsspråk, ramverk, bibliotek och eventuella begränsningar du använder (till exempel att du måste använda en specifik API-version).

Exempel:

Dålig instruktion: "Skriv en användarregistreringsfunktion."

Bra instruktion: "Använd Python och Flask-ramverket för att skapa ett API-gränssnitt för användarregistrering. Gränssnittet måste ta emot användarnamn, lösenord och e-postadress och lagra användarinformationen i en PostgreSQL-databas. Lösenordet måste hashas."

2. Använd Plan Mode: Planera först, koda sedan

Som @Parul_Gautam7 sa, "Dålig planering tar mer tid än dålig kod". När du använder AI-kodningsverktyg, skynda dig inte att låta det generera kod direkt, utan använd dess planeringsförmåga först.

• Verdent Plan Mode (eller liknande funktioner): Vissa AI-kodningsverktyg erbjuder Plan Mode, som kan hjälpa dig att omvandla idéer till genomförbara ritningar.
• Låt AI hjälpa dig att designa arkitekturen: Beskriv dina krav och låt AI föreslå arkitekturdesignlösningar, inklusive modulindelning, datamodell, API-gränssnitt, etc.
• Granska och modifiera AI:s planering: Granska noggrant AI:s planeringslösning, se till att den uppfyller dina krav och gör ändringar efter behov.

3. Använd AI för att generera dokumentation och testfall

AI-kodningsverktyg kan inte bara generera kod, utan också hjälpa dig att generera dokumentation och testfall.

• Koddokumentation: Låt AI automatiskt generera dokumentation baserat på koden för att förbättra kodens underhållbarhet.
• Testfall: Låt AI generera testfall baserat på funktionella krav för att förbättra kodens kvalitet.

Exempel:

Du kan använda följande instruktion för att låta AI generera koddokumentation:

"Generera docstring-dokumentation för följande Python-kod:\n\npython\ndef calculate_sum(a, b):\n return a + b\n"

4. Slutet på Vibe Coding: Omfamna Spec-Driven Development

@AICodingSummit nämnde att "Spec-Driven Development" är en viktig utvecklingsmetod som effektivt kan minska förekomsten av "Vibe Coding" (dvs. godtycklig, icke-standardiserad kodning).* Använd standardiserade kravbeskrivningar: Använd ett enhetligt format för att beskriva kraven, till exempel användarberättelser eller användningsfallsdiagram.

• Definiera tydliga gränssnitt och datamodeller: Innan du börjar koda, definiera gränssnitt och datamodeller för att säkerställa att kodens olika delar kan samarbeta.
• Automatiserad testning: Skriv automatiserade testfall för att säkerställa att koden är korrekt.

5. Använd AI för kodgranskning och optimering

AI-kodningsverktyg kan hjälpa dig att granska koden och upptäcka potentiella buggar och prestandaproblem.

• Kodstilskontroll: Använd AI för att kontrollera om koden följer kodningsstandarder.
• Potentiell buggdetektering: Använd AI för att skanna koden och leta efter potentiella buggar och sårbarheter.
• Prestandaoptimering: Använd AI för att analysera kodens prestandaflaskhalsar och ge optimeringsförslag.

6. Fokusera på öppen källkodsmodeller: Minimax M2.5 med flera

Minimax M2.5, rekommenderad av @NielsRogge, är en utmärkt öppen källkodsmodell som presterar bra inom kodning och är gratis att använda.

• Använd plattformar som Opencode: Plattformar som Opencode ger tillgång till öppen källkodsmodeller som Minimax M2.5, och du kan prova dessa modeller gratis.
• Anpassade modeller: Om du har specifika behov kan du försöka träna din egen AI-kodningsmodell.

7. Välj lämpliga AI-kodningsverktyg

Det finns många AI-kodningsverktyg på marknaden, och du måste välja rätt verktyg baserat på dina behov. Här är några verktyg som är värda att uppmärksamma:

• Sider: Sider erbjuder en mängd olika AI-modeller, inklusive Claude Haiku 4.5, som kan möta olika kodningsbehov. Sider v4.19:s Artifacts-funktion låter dig generera och redigera dokument, diagram, spel och webbplatser direkt i Sider.
• Cursor AI: Cursor AI erbjuder verktyg för att bygga fullstack-applikationer, och du kan lära dig fler tips genom att delta i @MikeMikulas workshop.
• MiniMax AI: MiniMax AI har stark resonemangsförmåga och kan optimera systemarkitekturen.
• OpenAI Codex (integrerad i ChatGPT): OpenAI Codex är en kraftfull AI-kodningsmotor som redan är integrerad i ChatGPT.
• Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com: Dessa verktyg kan hjälpa dig att snabbt generera webbplatser och kod.
• Cognition: Cognition är ett företag som fokuserar på AI-kodning, och deras samarbete med Aston Martin F1-teamet visar potentialen för AI-kodning inom ingenjörsområdet.
• GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3: Dessa är de bästa AI-modellerna med öppen källkod.

8. Använd MCP (Model Context Protocol): Anslut AI till befintliga verktyg

MCP, som nämns av @101babich, kan ansluta AI-kodningsverktyg till de tjänster du redan använder (som Figma, Notion, Google Analytics).

• Context7: Context7 kan importera realtidsbiblioteksdokumentation till AI-verktyg, vilket säkerställer att AI-kodningen använder rätt kontext.

Verktygsrekommendationer

Baserat på ovanstående diskussion är här några AI-kodningsverktyg som är värda att uppmärksamma:

• Claude Code (Anthropic): Rekommenderas av @zarazhangrui för AI-kodning.
• GitHub Copilot: Slutför kod automatiskt.
• OpenAI Codex: Asynkron/molnbaserad kodningsagent.
• Lovable: Frontend-byggare.
• Kimi: Djupgående forskning + kodningsagentverktyg.
• Gemini: Djupinlärningsförmåga.
• MiniMax M2.5: Kraftfull öppen källkodsmodell, tillgänglig gratis via Cline CLI 2.0.## Slutsats

AI-kodningsverktyg förändrar landskapet för mjukvaruutveckling. Genom att bemästra ovanstående tips och bästa praxis kan du bättre utnyttja dessa verktyg, öka utvecklingseffektiviteten och bygga programvara av högre kvalitet. Kom ihåg att AI bara är en assistent, du måste tydligt definiera kraven, granska AI:s resultat och integrera det i din utvecklingsprocess. Omfamna AI, men glöm inte dina grundläggande kunskaper i programvaruteknik.