25 tipů AI pro zvýšení produktivity programování s ChatGPT

S ChatGPT ve vaší sadě nástrojů může být kódování rychlejší a plynulejší. Sdílím nejlepší způsoby použití AI k překonání běžných problémů s kódováním, abyste mohli zefektivnit své vývojové projekty.

Zhruba za poslední rok jsem experimentoval s používáním ChatGPT, který mi pomohl přečerpat můj programovací výstup. Když mi ChatGPT pomohl najít znepokojující chybu, uvědomil jsem si, že v AI je něco, co stojí za to.

Mnoho lidí, se kterými mluvím, si myslí, že umělá inteligence je kouzelný džin, který dokáže projevit celý program nebo aplikaci z jediného, sotva vytvořeného přání. Zde je mnohem lepší přirovnání: AI je elektrický nástroj. Jistě, na řezání dřeva můžete použít staromódní pilu, ale stolní pila jde mnohem rychleji. Ani jeden z nástrojů nevyrábí nábytek. Jednoduše vám pomohou vyrobit nábytek. Mějte na paměti, že AI váš kód nenapíše za vás. Pomůže vám to napsat váš kód.

Ačkoli neexistuje žádný objektivní způsob, jak vám přesně říct, jak moc mi ChatGPT pomohl, jsem docela přesvědčen, že zdvojnásobil můj programovací výstup. Jinými slovy, pomocí ChatGPT jako součásti své sady nástrojů jsem toho udělal dvakrát tolik.

Většinou jsem používal ChatGPT Plus spíše než bezplatnou verzi ChatGPT. Zpočátku to bylo proto, že model GPT-4 v Plus byl v kódování lepší než model GPT-3.5 ve verzi zdarma. Ale nyní, když oba podporují nějakou variantu modelu GPT-4o, jsou jejich možnosti kódování totožné. S bezplatnou verzí však dostanete pouze tolik dotazů, než budete požádáni, abyste chvíli počkali, a zjistil jsem, že to přerušuje můj programovací tok. Takže používám verzi 20 $/měsíc Plus.

Když jsem přemýšlel o všech svých projektech, uvědomil jsem si, že existuje několik hmatatelných tipů, o které se mohu podělit o to, jak z programovacího partnera AI vytěžit maximum. Tady to máš.

1. Dejte AI spoustu malých úkolů

AI nezvládá složité sady instrukcí dobře, zvláště pokud očekáváte, že bude v podstatě dělat design produktu. Ale je extrémně dobrý v analýze a zpracování malých, velmi dobře definovaných sad instrukcí.

2. Je užitečné, když o robotovi uvažujete jako o někom na druhém konci konverzace Slack

Spíše než tempem, které může pocházet z e-mailu s kolegou tam a zpět, který může mít každou interakci oddělenou hodinami, si představte, že jste na chatu Slack, kde je každá interakce mnohem menší, ale oddělená sekundami.

3. U složitějších rutin opakujte výzvu

Začněte jednoduchým zadáním a až bude správně napsáno, přidejte k němu další, prvek po prvku. Jednoduše vystřihnu a vložím předchozí výzvu, přidám a odeberu části výzvy, když získám kusy kódu, které fungují pro to, co hledám.

4. Otestujte každý malý kousek kódu, který AI vrátí

Nikdy nepředpokládejte, že kód bude fungovat. Zapojte jej do svého projektu a uvidíte, jak funguje.

5. Použijte debugger

Chcete-li provést podrobnější test, neváhejte se vrhnout do debuggeru a krok za krokem projít kód generovaný umělou inteligencí. Sledujte proměnné a přesně to, co dělá. Pamatujte, že je v pořádku nechat jej psát úryvky kódu za vás, pokud zkontrolujete správné fungování každého jednotlivého příkazu a řádku.

6. Nepotřebujete pomoc s kódováním Al zabudovanou přímo do vašeho IDE

Mnoho dodavatelů kódovacích nástrojů předkládá myšlenku integrovaných AI přímo ve svých nástrojích. To jim mimo jiné umožňuje prodávat vám funkce umělé inteligence. Dávám však přednost používání ChatGPT pro kódování jako nástroje zcela odděleného od mého vývojového prostředí. Nechci, aby umělá inteligence mohla dosáhnout do mého primárního kódovacího prostředí a změnit to, co tam je.

7. Nebojte se kanibalizovat řádky kódu z generovaných rutin

Nemusíte vždy využívat vše, co pro vás AI vyprodukuje. Stejným způsobem, jako byste mohli přejít na Stack Overflow, abyste hledali ukázky kódu a pak si vybrali a vybrali řádky, které chcete zkopírovat, můžete totéž udělat s kódem generovaným AI.

8. Nežádejte AI, aby provedla proprietární kódování nebo nepoužila institucionální znalosti, které nemá

Velké jazykové modely umělé inteligence využívají tréninková data nebo to, co najdou na webu. To znamená, že obecně nevědí nic o vaší jedinečné aplikaci nebo obchodní logice. Vyhněte se tedy pokusům přimět AI, aby napsala cokoli, co vyžaduje takovou úroveň znalostí. To je vaše práce.

9. Uveďte příklady umělé inteligence, na kterých můžete pracovat, aby rozumělo kontextu vašeho kódu

Dal jsem ChatGPT úryvek HTML stránky a požádal jsem ho, aby přidal funkci pro rozšíření bloku textu. Vrátilo mi to HTML, JS a CSS. Později jsem jej požádal o další selektor CSS a poté jsem jej požádal, aby zdůvodnil svou práci, načež mi vysvětlil, proč udělal to, co udělal. Všechno to fungovalo, protože příklady, které jsem uvedl na začátek, pomohly pochopit kontext.

10. Použijte AI pro běžné znalostní kódování

Největší výhodou kódu AI je, když jej používám k psaní bloků kódu, které využívají běžné znalosti, oblíbené knihovny a běžné postupy. Umělá inteligence nebude schopna napsat vaši jedinečnou obchodní logiku. Ale pokud jej požádáte, aby napsal kód pro funkce, které pocházejí z knihoven a API, ušetří vám to spoustu času.

11. Klidně požádejte o jedno- nebo dvouřádkové úryvky

I když potřebujete něco, co by mohlo vygenerovat pouze jeden nebo dva řádky odpovědi, použijte AI jako jakýkoli výzkumný nástroj, pokud vám to může ušetřit čas.

12. Řekněte AI, když kód, který napsala, nefunguje

To samozřejmě může fungovat pouze v případě, že vygenerovaný kód otestujete. Zjišťuji, že AI často chrlí neúplný nebo nefunkční kód. Řekněte mu, co nefunguje, a možná navrhněte, jak to objasnit. Pak ho požádejte, aby napsal něco nového. Obvykle to tak je a revidovaný kód je někdy lepší než původní.

13. Použijte jeden Al ke kontrole práce jiného Al

Často je zajímavé vidět, jak dva různé jazykové modely interpretují stejný blok kódu. Jak jsme viděli, ne všechny jazykové modely fungují tak dobře, ale jejich výsledky mohou být poučné. Můžete dokonce nechat jednu relaci ChatGPT zkontrolovat výsledky z jiné relace ChatGPT.

14. Použijte AI k zápisu selektorů CSS

Selektory CSS jsou výrazy, které kodéři používají k definování prvku na webové stránce pro stylování nebo jiné akce. Rychle se stávají složitými a tajemnými. Často zkopíruji blok HTML a požádám o selektor pro daný kus tohoto HTML. Může to ušetřit spoustu času, ale mějte na paměti, že obvykle budete muset opakovat a sdělit AI, že prvních pár selektorů nefunguje, dokud nevygeneruje ten, který ano.

15. Použijte AI k psaní regulárních výrazů za vás

Regulární výrazy jsou symbolické matematické sekvence nejčastěji používané pro analýzu textu. Nerad je píšu skoro stejně jako nerad píšu CSS selektory. AI je skvělá v psaní regulárních výrazů, i když je určitě budete muset otestovat.

16. Použijte AI k testování regulárních výrazů

K testování generovaných regulárních výrazů na mém Mac Studiu používám aplikaci s názvem Patterns. Ale AI může také pomoci. Často přidávám samostatnou instanci AI regulární výraz generovaný ChatGPT. Pak se zeptám té samostatné instance: "Co to dělá?" Pokud dostanu zpět popis v souladu s tím, co jsem chtěl, aby funkce dělala, cítím se jistější, že AI udělala to, co jsem chtěl.

17. Nechte AI provést komplexní smyčkovou matematiku

Stejně jako u CSS selektorů a regulárních výrazů může být složitá smyčková matematika únavná a náchylná k chybám. Toto je ideální aplikace pro AI. Při zadávání výzvy neříkejte AI, co je ve smyčce. Nechte jej napsat příslušné prvky obalu smyčky a poté napište obchodní logiku, až to bude fungovat.

18. Použijte "Co je špatného na tomto kódu?" jako výzva

Často do AI vkládám bloky kódu, zejména regulární výrazy generované AI. Může být velmi poučné vidět, co si AI myslí, že je s kódem špatně, často zdůrazňující chybové stavy, na které kód netestuje. Pak samozřejmě požádejte AI, aby znovu vygenerovala kód opravující nalezené chyby.

19. Použijte "Co to dělá?" jako výzva

Stejně tak rád dodávám bloky kódu do AI a ptám se jí: "Co to dělá?" Často je to poučné, dokonce i pro můj vlastní kód. Ale největší přínos je, když pracuji na kódu napsaném někým jiným. Přivedení funkce nebo bloku do AI může ušetřit spoustu času zpětným inženýrstvím původního kódu.

20. Vědět, kdy se vzdát AI

Někdy to AI prostě nezvládne. Zjistil jsem, že pokud se pokusíte nechat přepsat svůj kód více než dvakrát nebo třikrát, jste za bodem, ze kterého není návratu. Pokud opravdu chcete kód generovaný umělou inteligencí, začněte zbrusu novým, přeformulovaným příkazem a uvidíte, co z něj získáte. A někdy na to budete muset jít sami.

21. Buďte konkrétní ve své funkci a pojmenování proměnných

Umělá inteligence přebírá záměr z názvů proměnných a funkcí a píše lepší kód. Například zadání názvu proměnné jako $order_date pomůže AI sdělit, že máte co do činění s hodnotou objednávky i data. Je to mnohem lepší než něco jako $od. Ještě lepší je, že kód generovaný z dobře pojmenovaných názvů proměnných je také často čitelnější, protože umí používat popisnější názvy i pro ostatní proměnné, které vytváří.

22. Přečtěte si poznámky před a poštovním směrovacím číslem

Umělá inteligence obvykle generuje nějaké poznámky o každé výzvě před a po kódu, který píše. Mohou tam být drahokamy, které vám pomohou pochopit, co AI udělala nebo jak k problému přistoupila. Někdy vás AI také upozorní na další knihovny nebo funkce, které by mohly být také užitečné.

23. Můžete se později vrátit a požádat o další pomoc s úryvkem kódu

Vezměte různé části kódu z vašeho projektu, abyste ilustrovali, co potřebujete, řekněte ChatGPT, aby si je přečetl, a pak se zeptejte na to, co chcete. Potřeboval jsem zabudovat vyloučení pro vstupní pole v rozšířené oblasti, vrátil jsem se a zeptal se. O méně než minutu později jsem měl kód, který by mi zabral něco mezi 10 minutami a hodinou, než jsem ho napsal sám.

24. Použijte Al, který vám pomůže přepsat zastaralé bloky kódu

Měl jsem modul PHP napsaný ve starší verzi PHP, který používal funkci jazyka, která je nyní zastaralá. Abych aktualizoval kód, vložil jsem zastaralý segment kódu do ChatGPT a požádal jsem jej, aby mi řekl, jak jej přepsat, aby byl kompatibilní s nejnovější verzí PHP. Stalo se to a fungovalo to.

25. Použijte AI, která vám pomůže psát pro méně známé jazyky

Jsem velmi spokojený s novými programovacími jazyky, ale zjistil jsem, že umělá inteligence může být opravdu užitečná, pokud potřebuji kódovat v jazyce, ve kterém nejsem odborník. Jen se ho zeptám, jak napsat, co chci, a určete jazyk. Řekněme, že chci vědět, jak udělat příkaz case v Pythonu, a dělal jsem je odjakživa v Perlu. Stačí se zeptat „porovnejte psaní případu v Perlu a Pythonu“ nebo „jak zřetězit řetězec v Pythonu vs PHP“. Získáte skvělé srovnání a psaní tohoto neznámého kódu je mnohem jednodušší.

Tady je bonusový tip. Ověřte si u své společnosti právní problémy generovaného kódu. Pokud si nejste jisti, kde začít, přečtěte si můj článek o AI a vlastnictví kódu. Pokud použijete tipy, které jsem s vámi sdílel, nikdy nebudete používat AI k psaní jedinečné obchodní logiky nebo jádra toho, co dělá váš kód jedinečným. Pravděpodobně si tak budete moci ponechat autorská práva k tomuto kódu, který by měl tvořit klíčový prvek vaší jedinečné hodnoty.

Píšu kód pro interní firemní použití nebo kód s otevřeným zdrojovým kódem, takže se příliš nezajímám o problémy s vlastnictvím, pokud jde o úryvky generované umělou inteligencí.

Použili jste k psaní kódu AI? Máte nějaké tipy na přidání do mého seznamu výše? Dejte nám vědět v komentářích níže.