Najlepsze narzędzia AI rzeczywiście zwiększają produktywność programistów, ale tylko w odpowiednich obszarach ich pracy. Wyraźnym wzorcem jest to, że najlepsze narzędzia pomagają w pisaniu kodu, przeglądaniu kodu (code review), debugowaniu i drobnych edycjach, podczas gdy trudniejsza praca związana z projektowaniem i podejmowaniem decyzji nadal wymaga udziału programisty.
Wciąż wracam do jednego prostego faktu: najsilniejsze narzędzia nie zastępują myślenia. Redukują nudne aspekty programowania. Dlatego obecnie prowadzący są asystenci do kodowania opartych na AI, edytory AI oraz agenci świadomi struktury repozytorium. Pasują one do pracy, którą programiści wykonują już teraz.
GitHub Copilot jest najczęstszym punktem wyjścia. Dostarcza podpowiedzi kodu inline, pomocy w czacie, wsparcia dla linii poleceń, pomocy przy pull requestach oraz zadań w stylu agenta, które mogą badać repozytorium i wprowadzać zmiany w kodzie do przeglądu. Ta mieszanka ma znaczenie, ponieważ obejmuje zarówno szybkie wpisywanie, jak i większe zadania w ramach tego samego narzędzia.
Cursor to druga nazwa, która często się pojawia. Jest to edytor kodu nastawiony na AI, więc sztuczna inteligencja jest wbudowana w proces edycji, a nie dodawana jako nakładka. Sprawia to, że jest silny w zakresie refaktoryzacji, zmian w plikach i pytań dotyczących całego kodu źródłowego. Kompromis jest prosty. Wymaga więcej od użytkownika, ponieważ zmienia sam edytor.
Widzę prawdziwą wartość tych narzędzi w tym, jak redukują tarcie w pracy. Są dobre w generowaniu szablonów, drobnych poprawkach, szkicach testów i czytaniu kodu. Mogą również przyspieszyć żmudne części przeglądania dużego kodu źródłowego. To często tam programista traci czas, a nie w przypadku samej trudnej idei.
Istnieje jeden szczery limit, który ma znaczenie. Te narzędzia nie są jednakowo przydatne do każdego zadania i nie zawsze mają rację. Mogą pominąć kontekst, wprowadzać powierzchowne zmiany lub generować kod, który wygląda dobrze, ale działa niewłaściwie. Dlatego najlepiej działają jako pomocnicy, a nie jako substytut przeglądu kodu.
Najlepszymi narzędziami do tworzenia oprogramowania w tej grupie są te, które pasują do rzeczywistej pracy. Pomagają programiście poruszać się szybciej, nie ukrywając tego, co robi kod. O ten standard mi chodzi i go stosuję, gdy patrzę na nowe narzędzia AI.
Dla The Model Log jest to cały punkt wyrażony w jednym zdaniu: jedna praktyczna koncepcja AI, jeden działający przykład i jeden szczery ogląd tego, co naprawdę działa.
