Software engineering

---

Znajomy dźwięk klawiatury, przyjemny widok VS Code na ekranie i kolekcja starannie dobranych rozszerzeń - to było moje programistyczne sanktuarium jeszcze rok temu. Jak wielu programistów, miałem swój workflow dopracowany do najmniejszego szczegółu. Myśl o wpuszczeniu AI do tej starannie stworzonej przestrzeni wydawała się nie tylko niepotrzebna, ale też powodowała jakiś dziwny lęk. W końcu, po co naprawiać coś, co nie jest zepsute? Po co wpuszczać bota do mojego świata?

Problem polega na tym, że w naszym półświatku zbudowanym wokół robienia oprogramowania rzadko można długo pozostać w strefie komfortu. Trafił mi się trudny projekt, który miał zakwestionować wszystko, co myślałem, że wiem o moim procesie pisania kodu i rozwiązywaniu problemów. Wymagał szybkiego przełączania się między różnymi technologiami, poruszania się w wielu niewiadomych oraz ciągłej nauki nowych rzeczy.

Moje zaufane narzędzia nagle wydały się niewystarczające, jak próba zdobycia jakiegoś dużego szczytu górskiego w klapkach. To wtedy po raz pierwszy rozważyłem użycie narzędzia do uzupełniania kodu AI. Początkowo sceptyczny, szybko zdałem sobie sprawę z korzyści, jakie te narzędzia oferowały w zwiększaniu produktywności kodowania, szczególnie dzięki inteligentnym sugestiom kodu i wsparciu dla różnych języków programowania, czy frameworków i bibliotek, które używałem po raz pierwszy.

---

Pierwsza lekcja: zrozumieć AI

Moja przygoda z narzędziami AI do rozwoju rozpoczęła się od GitHub Copilot. Pamiętam, jak patrzyłem na pierwszą sugestię uzupełnienia kodu AI z mieszanką fascynacji i zaciekawienia. Jako asystent kodowania - AI, oferował inteligentne sugestie kodu, automatyzację zadań i nawet identyfikację błędów. Sugestie były zaskakująco dobre - czasami aż niepokojąco - ale dręczyły mnie pytania:

• Czy mogę ufać tym sugestiom bez sprawdzania każdej linii?
• Czy poleganie na AI uczyni ze mnie gorszego programistę?
• Co z bezpieczeństwem i jakością kodu?
• Czy ryzykuję uzależnienie się od tych narzędzi?

To nie były tylko techniczne obawy; dotykały czegoś głębszego - mojej tożsamości jako programisty i dumy, jaką czerpałem z ręcznego tworzenia kodu. Myśląc o tym wszystkim próbowałem zrozumieć AI i to jak może mi pomóc w mojej codziennej pracy.

---

Pierwszy taniec: AI i ja

Punkt zwrotny nadszedł podczas szczególnie wymagającego sprintu. Żonglowałem wieloma zadaniami, każdym z innego zakresu. Zacząłem coraz śmielej używać AI i uzywać go do rutynowych działań, abym sam mógł się skupić n szerszym kontekście.

GitHub Copilot: Stał się moim partnerem w codziennym kodowaniu

Pamiętam jak na początku podchodziłem do niego z rezerwą - “co mi tam jakiś bot będzie podpowiadał”. Teraz nie wyobrażam sobie dnia bez jego wsparcia. Szczególnie doceniam go, gdy muszę napisać kolejny podobny kawałek kodu - Copilot jakby czyta w moich myślach i proponuje dokładnie to, co zamierzałem napisać.

Niesamowicie przydaje się też przy pisaniu testów. Potrafi zasugerować przypadki testowe, o których bym nie pomyślał, albo które po prostu zajęłyby mi więcej czasu na wymyślenie. A dokumentacja? Cóż, przyznaję - nie jest to moja ulubiona część programowania. Na szczęście Copilot pomaga mi także w tym, proponując sensowne opisy funkcji i metod.

Co mnie najbardziej zachwyca to jak szybko potrafi wygenerować implementacje popularnych funkcjonalności. Nie muszę już googlować “jak zrobić sortowanie tablicy w JavaScript” czy “jak zwalidować email”. Copilot po prostu wie i proponuje rozwiązanie, które mogę dostosować do swoich potrzeb.

Oprócz używania GitHub Copilot do podstawowych zadań, jak generowanie kodu szablonowego i testów jednostkowych, rozszerzyłem mój zestaw narzędzi AI o dodatkowych sojuszników:

ChatGPT: Został moim partnera do debugowania i akceleratora nauki

Często gdy pracuję nad czymś mój mózg produkuje setki pomysłów i pytań. Chat GPT to jest coś od czego odbijam to wszystko i samo to, że z nim piszę pozwala mi uporządkować bałagan w swojej głowie. Nauczyłem się też używać go to tego aby nakierowywał mnie do celu gdy zaczynam błądzić i schodzić na tematy poboczne.

Szczególnie doceniam jego pomoc przy zagłębianiu się w nowe technologie. Zamiast przedzierać się przez gąszcz dokumentacji, mogę po prostu zapytać “wytłumacz mi to tak, jakbym był dzieckiem” i dostaję przystępne wyjaśnienie. A gdy próbuję zrozumieć kod napisany przez kogoś innego? ChatGPT potrafi go “przetłumaczyć” na prostszy język i wyjaśnić, co autor miał na myśli.

Co ciekawe, zacząłem też wykorzystywać go jako swojego rubber ducka przy podejmowaniu decyzji architektonicznych. Mogę z nim przedyskutować różne podejścia, a on zadaje trafne pytania, które pomagają mi spojrzeć na problem z innej perspektywy. Jasne, ostateczną decyzję zawsze podejmuję sam, ale ta możliwość przeanalizowania różnych opcji z AI jest zajebista.

Z czasem zrozumiałem, że ChatGPT to nie tylko narzędzie do rozwiązywania problemów, ale też świetny akcelerator nauki. Pomaga mi szybciej przyswajać nową wiedzę i spojrzeć na znane problemy z nowej perspektywy. To trochę jak posiadanie osobistego mentora, który jest dostępny 24/7 i nigdy nie męczy się moimi pytaniami.

Claude: Stał się moim wyspecjalizowanym asystentem badawczym

Od kiedy odkryłem Claude’a, moja praca nad projektami stała się nie tylko bardziej efektywna, ale też ciekawsza. Claude nie tylko rozumie specyfikę projektu, ale potrafi ją wykorzystać w praktyczny sposób. A to wszystko przez to, że w mega łatwy sposób można utworzyć tam projekt i nakarmić go wiedzą, którą Claude będzie używał podczas interakcji.

Najbardziej doceniam jego zdolność do analizy dokumentacji, wytycznych i wymagań. Gdy daję mu do “przestudiowania” specyfikację czy wytyczne architektoniczne, potrafi wyciągnąć z nich esencję i zaproponować rozwiązania, które faktycznie pasują do kontekstu. Nie są to jakieś generyczne odpowiedzi z internetu, ale przemyślane sugestie uwzględniające specyfikę projektu.

Gdy potrzebuję przykładu implementacji, Claude nie rzuca po prostu gotowym snippetem kodu. Zamiast tego tworzy przykłady, które idealnie wpasowują się w istniejącą architekturę i konwencje projektu. To jak mieć asystenta, który dokładnie wie, w jakim stylu piszemy kod i jakich wzorców używamy. Oczywiście, najpierw trzeba go nakarmić przykładami kodu.

Szczególnie przydatny okazał się przy podejmowaniu decyzji architektonicznych. Mając dostęp do wytycznych projektu, potrafi wskazać potencjalne pułapki i zaproponować rozwiązania, które są zgodne z przyjętymi standardami. To jak mieć pod ręką doświadczonego architekta, który zna projekt na wylot i zawsze służy przemyślaną radą.

Perplexity: Asystent do robienia researchu i zdobywania nowej wiedzy

W moim arsenale narzędzi AI Perplexity zajmuje szczególne miejsce. Jest to mój asysten, który nie tylko znajduje informacje, ale też pokazuje skąd one pochodzą - coś, czego często brakowało mi w innych AI.

Szczególnie doceniam go podczas researchu nowych technologii. Zamiast przekopywać się przez dziesiątki stron w Google, mogę po prostu zapytać Perplexity o konkretną technologię i dostać skondensowaną wiedzę z wiarygodnych źródeł. Co więcej, zawsze mogę sprawdzić linkowane materiały, żeby upewnić się, że informacje są aktualne i rzetelne.

Perplexity stał się też moim nieodłącznym kompanem w śledzeniu trendów technologicznych. Czasem pytam go o opinie na temat nowego frameworka czy biblioteki i zawsze dostaje różne perspektywy, poparte konkretnymi źródłami.

Jest też jedna rzecz, którą bardzo, ale to bardzo lubię: funkcja głosowa. Często wykorzystuję czas w samochodzie na naukę - zadaję Perplexity pytania i słucham odpowiedzi, jakbym miał prywatny podcast techniczny. To świetny sposób na produktywne wykorzystanie czasu w korku czy podczas dłuższej trasy.

---

Pierwszy oddech: znalezienie równowagi

Dzisiaj mój styl pracy wygląda zupełnie inaczej niż rok temu, ale podstawowe zasady pozostają te same. Nauczyłem się, że nie ma co ślepo przyjmować lub odrzucać AI. Trzeba znaleźć balans, który wzmacnia możliwości, zachowując jednocześnie wiedzę ekspercką. Wybór odpowiedniego narzędzia AI może znacząco pomóc programistom i zapewnić rozszerzone możliwości kodowania i rozwiązywania problemow.

Oto czego się nauczyłem przez ostatni rok eksperymentowania z AI:

AI może zająć się:

• Rutynowym generowaniem kodu
• Wstępnymi wersjami przypadków testowych
• Szablonami dokumentacji
• Podstawową analizą błędów
• Szybkimi zadaniami badawczymi
• Dostarczeniem contentu do nauki
• Wsparciem mnie w codziennej pracy i dawaniem wskazówek

Chcę zachować pełną kontrolę nad:

• Decyzjami dotyczącymi architektury systemu
• Kodem krytycznym dla bezpieczeństwa
• Pozyskiwaniem i Implementacją logiki biznesowej
• Standardami jakości kodu i code review
• Ostatecznymi decyzjami jak coś ma być zaimplementowane

---

Praktyczne wskazówki jak zacząć z generowaniem kodu

Jeśli rozważasz włączenie AI do swojego przepływu pracy programistycznej, oto co polecam:

Zacznij od małych rzeczy

• Zacznij od jednego narzędzia (polecam GitHub Copilot)
• Używaj go najpierw do niekrytycznych zadań
• Stopniowo rozszerzaj w miarę budowania pewności w używaniu asystenta kodowania AI do zwiększenia produktywności i jakości kodu

Weryfikuj wszystko

• Zawsze przeglądaj kod generowany przez AI
• Testuj dokładnie
• Zrozum to co napisało AI, co implementujesz

Ustaw granice

• Zdefiniuj jasne zasady, kiedy używać AI
• Zachowaj poufność wrażliwych informacji
• Utrzymuj swoje standardy kodowania

Nie przestawaj się uczyć

• Używaj AI jako narzędzia do nauki
• Kwestionuj sugestie
• Bądź na bieżąco z możliwościami narzędzi

I najważniejsze na koniec: najlepiej znajdź kogoś kto razem z Tobą będze eksperymentował abyś mógł wymieniać opinie i doświadczenia.

---

Droga przed nami

Integracja AI w pracy programistów to nie tylko trend - to transformacja, której nie unikniemy,.

AI może pomóc w rutynowych zadaniach i przyśpieszyć pracę, pozwalając nam skupić się bardziej na rozwiązywaniu złożonych problemów.

Dla mnie ta podróż doprowadziła do bardziej wydajnego i przyjemnego doświadczenia w rozwoju. Nie walczę już przeciwko narzędziom AI, ale pracuję wraz z nimi, wykorzystując ich mocne strony do uzupełnienia własnej wiedzy eksperckiej.

Niezależnie od tego, czy jesteś sceptykiem jak ja kiedyś, czy już eksperymentujesz z narzędziami AI, zachęcam do znalezienia własnej równowagi. Zacznij od małych rzeczy, pozostań ciekawy i pamiętaj, że te narzędzia mają wzmacniać, a nie zastępować, Twoje umiejętności programistyczne.

P.S. Jeśli uznałeś ten artykuł za pomocny, rozważ subskrypcję mojego newslettera, gdzie dzielę się więcej spostrzeżeniami na temat równoważenia doskonałości technicznej ze zrównoważonymi praktykami rozwoju.