Я работаю разработчиком уже несколько лет, но только когда появился искусственный интеллект, я смог начать создавать приложения. Моим первым языком, который я выучил, был Visual Basic. Я так и не освоил это, ничего в этом не было элементарного. Следующим был C, но ничего не складывалось, даже с двумя знаками плюс. В свою защиту, когда я изучал этот язык, у меня не было компьютера, и обучение проводилось на доске.

Открытие

Я использую LLM уже довольно давно, по крайней мере, с момента выхода первой версии GPT4. Я только что закончил изучение разработки блокчейнов в Solidity и устроился на работу в агентство по разработке программного обеспечения. И именно тогда был выпущен GPT4. Сначала я просто задавал общие вопросы. Затем я начал использовать его для написания кода, тестируя его с помощью кода Solidity.

Все прошло неплохо, и именно тогда у меня загорелась искра использования ИИ для программирования. В то время я работал в агентстве по разработке программного обеспечения, и у нас появился клиент, которому нужен был сценарий, который автоматически покупал бы NFT на торговой площадке Solana по цене ниже определенной. Весь проект я выполнил с использованием GPT4.

Идея приложения

Когда вышел Claude, я был настроен скептически и решил немного подождать, пока играл с бесплатными моделями.

В конце концов я разобрался и решил подписаться. Спустя некоторое время моей любимой моделью стал Клод Опус, который я использовал для личных проектов по программированию и общих исследований. Вскоре после этого был анонсирован Сонет Клода 3.5.

Здание

Примерно в это же время мне пришла в голову идея расширения vscode, которое могло бы расширить возможности ИИ, перенеся его в IDE и предоставив ему доступ на запись и чтение, тем самым предоставляя ИИ контекст в реальном времени.

Я решил начать работу с Claude 3.5 Sonnet. С самого начала мы начали хорошо, и у меня кое-что работало. Однако через несколько минут что-то сломалось в коде, и я около часа ходил вокруг Sonnet, пытаясь это исправить. Я расстроился и снова переключился на знакомую мне модель Opus.

Однако с самого начала я исправлял ошибку за ошибкой. Но я продолжал, поскольку все еще привык к Opus и не хотел переключаться. Но, поработав с Opus около двух дней, я понял, что не продвинулся так далеко, как с Sonnet. Поэтому я вернулся в Sonnet, взял последнюю версию кода, которая работала, и начал оттуда заново.

Именно в этот момент все стало на свои места. Через неделю у меня был код, который я мог хотя бы запустить и протестировать. Чем больше я понимал, как подсказывать, тем быстрее я мог с этим работать.

Проблемы

Однако не все было гладко. Есть несколько случаев, но наиболее важным был один момент: поскольку я также использовал его для исследований и архитектурных решений, это предполагало неправильный подход, который был невозможен с моей установкой. Учитывая, что я не знал об этом, я реализовал это, и при тестировании это не сработало.

Проверив ошибки с помощью Sonnet, он все еще не мог понять, почему модуль не работает. Поэтому я провел дополнительные консультации по реализации ChatGPT. Он также предлагал тот же подход (который не сработал), но дал мне второй вариант. Я взял второй, отдал Клоду, и вуаля! поезд снова двинулся.

Результат

В общей сложности на создание жизнеспособного приложения ушло около двух месяцев. В итоге у меня получилось более 10 модулей, которые я считаю подходящими для масштабирования и отладки.

Основываясь на своем опыте, я понял, что качество ИИ достигло уровня, на котором можно реализовывать и повторять идеи с поразительной скоростью.

Текущее ограничение кодирования с помощью ИИ заключается в том, что вы можете копировать и вставлять туда и обратно. Это работает, но иногда, когда возникает ошибка, в контексте может возникнуть пробел, поскольку ИИ может не знать, как ваш текущий проект настроен в IDE, и ошибка не сообщает об этом.

Поскольку и ИИ, и вы не знаете об этом, вы оба попадаете в круги. Это то, что я решаю с помощью codingAGI: добавляю ИИ в IDE, настраиваю среду, пишу код, запускаю его и получаю немедленный контекст в виде сообщения об успехе или ошибки, который затем можно отладить.

Заключение

ИИ не заменит разработчиков. Вам все равно придется подсказывать ему и направлять его к достижению желаемого результата. Это означает знание принципов и шаблонов проектирования программного обеспечения. Разница будет в скорости. Разработчики ИИ будут быстрее придумывать идеи, быстрее писать код и быстрее выпускать их.

Попробуйте CodingAGI и начните доставку!