Přední odborník na Google Chrome v 7 krocích popisuje, jak zlepšit proces psaní a provádění kódu pomocí umělé inteligence jako spolupracovníka.
Pokud ve světě programování teprve začínáte a myslíte si, že používání umělé inteligence je rychlá a snadná cesta, je tu expert společnosti Google, který tvrdí opak, ale na používání umělé inteligence nezanevřel. Prostřednictvím vlákna na X vysvětluje v 7 krocích, jak můžete vylepšit svůj kód pomocí AI jako spojence, a ne jako nástroje, který vyřeší celý váš kód. Musíte mít jasno v tom, čeho chcete dosáhnout, ale ne dříve, než provedete řádné plánování s tím, že musíte řídit všechny úkoly, které je třeba provést, abyste věděli, kde AI využít.
Při psaní kódu s AI postupujte podle těchto kroků
Addy Osmani je vedoucím inženýrem, který pracuje přímo ve společnosti Google v divizi Google Chrome a čas od času publikuje příspěvky tohoto typu a také je zván na různé série konferencí a akcí, kde hovoří o svých zkušenostech. Část tohoto vlákna byla k vidění na konferenci JSNation 2024, kde hovořil o pracovním postupu vývojáře, když mu pomáhá umělá inteligence.
Překvapivé je, že díky AI mohou těžit i uživatelé, kteří nemají s tvorbou aplikací žádné zkušenosti. Při vytváření kódu pomocí jednoduchých výzev, stejně jako zobrazováním živých náhledů, které vše usnadňují. Vývojáři a zkušení uživatelé mohou využít výhod AI ke zlepšení „efektivity a kvality vývoje softwaru“ ve srovnání s tradičními úkoly.

Zdroj: Youtube.com
Počínaje 7 kroky popsanými v tomto vlákně X je třeba poznamenat, že „nástroje AI“ dosáhnou svého účelu, pokud jim bude dána struktura. V tomto případě je zapotřebí „jasná specifikace“, aby model dostal správné zdůvodnění. Pokyny mohou být neúčinné, pokud na začátku není dobrá specifikace. Specifikace by podle Osmaniho měla mít:
- Účel a požadavky
- Vstupy a výstupy
- Omezení
- API
- Milníky
- Konvence kódování
Ta je zase součástí modelu a dokumentace, takže jejím správným nastavením bude možné začít s indikacemi pro testování. Za tímto účelem je v kroku 3 uvedeno, že je třeba požádat UI o napsání testů pro danou úlohu. Poté by měl být implementován kód, který způsobí, že testy budou fungovat. Následně je v kroku 4 nutné rozdělit práci na malé části, takže indikace, které jsou složité, je třeba rozdělit. Tím, že se model zaměří na jednotlivé úlohy, bude moci mít podle Osmaniho čistší a spolehlivější kód.
Poslední 3 kroky se týkají kontextu, generování diagramů a kontroly výsledků. V kroku 5 je nutné model nakrmit předchozím stylem, architekturou nebo kódem, pokud se s ním dříve pracovalo bez umělé inteligence. Poté by vám vybraný nástroj AI mohl pomoci vygenerovat diagramy, abyste měli více zavedené plánování; v tomto okamžiku bude snazší zjistit, co je třeba do modelu vložit. Nakonec je třeba model zkontrolovat spuštěním potřebných testů a v případě potřeby provést refaktorizaci. Pokud v tomto světě teprve začínáte, nezapomeňte se podívat na příručku Android Studio – Začínáme.
Důležité je si uvědomit, že AI dělá spolupráci, nikoliv vytváření a provádění modelů. Je vaším doplňkem a vy si musíte být vědomi toho, co vám také přináší. Nakonec se to zúží na 6 bodů: plánujte, než zadáte pokyny, pište specifikace, používejte vývoj řízený testy, přidávejte kontext, rozdělujte úkoly a iterujte. Co myslíte? Více podrobností se dozvíte, když budete sledovat keynote JSNation 2024.
Další výhody používání umělé inteligence při vývoji softwaru
Kromě výše uvedených kroků s sebou používání umělé inteligence při vývoji softwaru přináší několik dalších výhod. Jednou z nejvýznamnějších je schopnost umělé inteligence odhalovat chyby rychleji a přesněji než tradiční metody. Nástroje umělé inteligence dokáží analyzovat velké objemy kódu a odhalit vzory, které by mohly indikovat potenciální chybu, což vývojářům umožňuje opravit problémy dříve, než se z nich stanou kritické chyby.

Zdroj: Youtube.com
Další výhodou je přizpůsobení vývojového prostředí. Nástroje AI se mohou učit z preferencí a zvyklostí vývojáře při kódování a přizpůsobit vývojové prostředí tak, aby se zvýšila efektivita a pohodlí. To může zahrnovat vše od přizpůsobení klávesových zkratek až po doporučení knihoven a nástrojů, které odpovídají stylu kódování uživatele.
V neposlední řadě může umělá inteligence také usnadnit spolupráci mezi distribuovanými vývojovými týmy. Poskytnutím společného základu nástrojů a postupů může AI pomoci zajistit, aby všichni členové týmu byli sladěni a pracovali na stejných cílech bez ohledu na jejich geografickou polohu.
Závěrem lze říci, že AI sice nenahradí lidskou vynalézavost, ale rozhodně může působit jako mocný spojenec při vývoji softwaru, který zvyšuje efektivitu, přesnost a spolupráci.