Як використовувати інструменти AI для кодування, щоб підвищити ефективність розробки: практичні поради та найкращі практики

Інструменти кодування на основі штучного інтелекту (AI) швидко розвиваються, і все більше розробників починають використовувати їх для підвищення продуктивності. У цій статті ми детально розглянемо, як ефективно використовувати ці інструменти, і поділимося деякими практичними порадами та найкращими практиками, щоб допомогти вам краще інтегрувати AI у ваш процес розробки.

Поточний стан AI-кодування: поширеність і проблемні моменти

Згідно зі звітом Jellyfish про тенденції в AI-інженерії, середній рівень впровадження інструментів AI-кодування компаніями досяг 63%. Це означає, що AI-кодування перейшло від експериментальної фази до практичного застосування. Однак, саме по собі впровадження не означає успіх.

@cjzafir зазначає, що найбільша проблема AI-кодування на даний момент полягає у відсутності усвідомлення "найкращих практик". AI схожий на розумну дитину, яка вміє писати код, але не має досвіду та розуміння загальної архітектури проєкту. Тому нам потрібно чітко повідомляти AI конкретні вимоги, зокрема:

• Тип проєкту: веб-застосунок, мобільний застосунок, серверна частина тощо.
• Функціональні вимоги: аутентифікація користувачів, обробка даних, API-інтерфейси тощо.
• Структура проєкту: поділ на модулі, моделі даних, організація коду тощо.

Зробіть AI своїм повноцінним помічником у розробці: практичні поради

Ось кілька практичних порад щодо інтеграції AI у ваш процес розробки, щоб AI дійсно став вашим повноцінним помічником:

1. Чіткий опис вимог: покращення здатності AI до розуміння

Це основа використання інструментів AI-кодування. Вам потрібно надати детальний і чіткий опис вимог, уникаючи розпливчастих інструкцій.

• Розбивайте вимоги на невеликі завдання: не намагайтеся змусити AI виконати всю функцію за один раз, розбивайте складні завдання на менші, легші для розуміння підзавдання.
• Надавайте конкретні приклади: якщо можливо, надайте приклади вхідних і вихідних даних, щоб допомогти AI краще зрозуміти ваш намір.
• Вказуйте технічний стек і обмеження: повідомте AI, яку мову програмування, фреймворк, бібліотеку ви використовуєте, а також будь-які обмеження (наприклад, необхідно використовувати певну версію API).

Приклад:

Погана інструкція: "Напишіть функцію реєстрації користувача."

Хороша інструкція: "Використовуючи Python і Flask framework, створіть API-інтерфейс для реєстрації користувача. Інтерфейс повинен приймати ім'я користувача, пароль і адресу електронної пошти та зберігати інформацію про користувача в базі даних PostgreSQL. Пароль необхідно хешувати."

2. Використовуйте Plan Mode: спочатку плануйте, потім кодуйте

Як сказала @Parul_Gautam7, "поганий план займає більше часу, ніж поганий код". Використовуючи інструменти AI-кодування, не поспішайте змушувати їх безпосередньо генерувати код, а спочатку скористайтеся їхньою здатністю до планування.

• Verdent Plan Mode (або інші подібні функції): деякі інструменти AI-кодування пропонують Plan Mode, який може допомогти вам перетворити ідеї на виконувані проєкти.
• Дозвольте AI допомогти вам розробити архітектуру: опишіть свої вимоги та дозвольте AI запропонувати схему архітектури, включаючи поділ на модулі, моделі даних, API-інтерфейси тощо.
• Перевіряйте та змінюйте плани AI: уважно перевіряйте плани AI, щоб переконатися, що вони відповідають вашим потребам, і вносьте зміни за потреби.

3. Використовуйте AI для створення документації та тестових прикладів

Інструменти AI-кодування можуть не тільки генерувати код, але й допомагати вам створювати документацію та тестові приклади.

• Документація до коду: дозвольте AI автоматично генерувати документацію на основі коду, щоб підвищити зручність супроводу коду.
• Тестові приклади: дозвольте AI генерувати тестові приклади на основі функціональних вимог, щоб підвищити якість коду.

Приклад:

Ви можете використовувати наступну інструкцію, щоб AI створив документацію до коду:

"Створіть docstring документацію для наступного коду Python:

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

**4. Кінець Vibe Coding: прийміть Spec-Driven Development**

@AICodingSummit згадав про "Spec-Driven Development" (розробка на основі специфікацій) - важливий метод розробки, який може ефективно зменшити появу "Vibe Coding" (тобто кодування за настроєм, без правил).
*   **Використовуйте стандартизовані описи вимог:** Використовуйте єдиний формат для опису вимог, наприклад, історії користувачів або діаграми варіантів використання.
*   **Визначте чіткі інтерфейси та моделі даних:** Перед початком кодування визначте інтерфейси та моделі даних, щоб забезпечити злагоджену роботу всіх частин коду.
*   **Автоматизоване тестування:** Напишіть автоматизовані тестові випадки, щоб переконатися в правильності коду.

**5. Використовуйте AI для перевірки та оптимізації коду**

Інструменти AI-кодування можуть допомогти вам перевірити код, виявити потенційні помилки та проблеми з продуктивністю.

*   **Перевірка стилю коду:** Використовуйте AI для перевірки відповідності коду стандартам кодування.
*   **Виявлення потенційних помилок:** Використовуйте AI для сканування коду та пошуку потенційних помилок і вразливостей.
*   **Оптимізація продуктивності:** Використовуйте AI для аналізу вузьких місць продуктивності коду та надання рекомендацій щодо оптимізації.

**6. Зверніть увагу на моделі з відкритим кодом: Minimax M2.5 тощо**

Minimax M2.5, рекомендований @NielsRogge, є чудовою моделлю з відкритим кодом, яка чудово працює в кодуванні та є безкоштовною для використання.

*   **Використовуйте такі платформи, як Opencode:** Платформи, такі як Opencode, надають доступ до моделей з відкритим кодом, таких як Minimax M2.5, і ви можете безкоштовно спробувати ці моделі.
*   **Налаштування моделі:** Якщо у вас є конкретні потреби, ви можете спробувати навчити власну модель AI-кодування.

**7. Виберіть відповідний інструмент AI-кодування**

На ринку є багато інструментів AI-кодування, і вам потрібно вибрати відповідний інструмент відповідно до ваших потреб. Ось кілька інструментів, на які варто звернути увагу:

*   **Sider:** Sider пропонує різноманітні моделі AI, включаючи Claude Haiku 4.5, які можуть задовольнити різні потреби кодування. Функція Artifacts у Sider v4.19 дозволяє генерувати та редагувати документи, діаграми, ігри та веб-сайти безпосередньо в Sider.
*   **Cursor AI:** Cursor AI пропонує інструменти для створення повноцінних додатків, і ви можете дізнатися більше, відвідавши семінар @MikeMikula.
*   **MiniMax AI:** MiniMax AI має потужні можливості міркування, які можна використовувати для оптимізації системної архітектури.
*   **OpenAI Codex (інтегрований в ChatGPT):** OpenAI Codex — це потужний механізм AI-кодування, який вже інтегровано в ChatGPT.
*   **Stunning.so, AICodePlayground.com, Codesquire.ai, Hocoos.com:** Ці інструменти можуть допомогти вам швидко генерувати веб-сайти та код.
*   **Cognition:** Cognition — це компанія, яка спеціалізується на AI-кодуванні. Їхня співпраця з командою Aston Martin F1 демонструє потенціал AI-кодування в інженерії.
*   **GLM-5, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, Qwen 3:** Це найкращі моделі AI з відкритим кодом.

**8. Використовуйте MCP (Model Context Protocol): підключіть AI до існуючих інструментів**

MCP, згаданий @101babich, може підключити інструменти AI-кодування до служб, які ви вже використовуєте (наприклад, Figma, Notion, Google Analytics).

*   **Context7:** Context7 може імпортувати документацію бібліотеки в реальному часі в інструменти AI, щоб забезпечити використання AI-кодування з правильним контекстом.

## Рекомендації щодо інструментів

На основі вищезазначеного обговорення, ось кілька інструментів AI-кодування, на які варто звернути увагу:

*   **Claude Code (Anthropic):** @zarazhangrui рекомендує для AI-кодування.
*   **GitHub Copilot:** Автоматичне завершення коду.
*   **OpenAI Codex:** Асинхронний/хмарний агент кодування.
*   **Lovable:** Конструктор інтерфейсу.
*   **Kimi:** Інструмент для глибоких досліджень + агент кодування.
*   **Gemini:** Можливості глибокого навчання.
*   **MiniMax M2.5:** Потужна модель з відкритим кодом, доступна безкоштовно через Cline CLI 2.0.## Висновок

Інструменти AI для кодування змінюють ландшафт розробки програмного забезпечення. Освоївши наведені вище поради та найкращі практики, ви зможете краще використовувати ці інструменти, підвищити ефективність розробки та створити програмне забезпечення вищої якості. Пам'ятайте, AI - це лише помічник, вам потрібно чітко визначити вимоги, перевірити вихідні дані AI та інтегрувати їх у свій процес розробки. Прийміть AI, але не забувайте про свої основні навички розробки програмного забезпечення.