5 dicas para obter resultados precisos ao codificar com IA

A inteligência artificial (IA) entrou em muitas de nossas pilhas de tecnologia. Nos últimos anos, uma idéia se tornou uma parte fundamental da experiência de codificação diária para muitos tecnólogos. Os IDEs de todos os tipos estão usando recursos de IA, como preenchimento automático, e algumas plataformas podem criar blocos inteiros de código sem interação humana. Para alguns, a codificação com a IA é um lembrete gritante da fragilidade que essa carreira apresenta e uma ameaça à sua existência profissional. Para outros, a IA é um meio para um fim, ajudando -os a serem mais produtivos e a escrever um código mais limpo e melhor. A IA pode ser preocupante, mas é nascente e requer interação e supervisão humana quando você vai além do código mais simples. AI também não é onisciente. Ao codificar com a ajuda da IA, você ainda precisa garantir que o que ele retorne seja preciso e compilará efetivamente. Se deixado para codificar o codificar, a IA criará mais problemas do que resolve. Para ajudar os interessados em usar a IA durante a codificação, conversamos com alguns profissionais de tecnologia experientes sobre como obter os melhores resultados ao codificar com a IA, o que os assistentes de codificação de IA acertam – e os assistentes de codificação de IA muito errados não garantem ótimos resultados, e você não deve esperar. Eles podem ajudá-lo a evitar a repetição ao codificar, mas esperar que eles retornem o código sólido de um prompt simples é equivocado. “Acredito que assistentes de codificação de IA como Copilot ou ChatGPT são muito úteis para acelerar tarefas de codificação repetitivas, depuração ou geração de código de caldeira”, diz Pieter Wellens, co-fundador e CTO da Apicbase. “Eles são ótimos em economizar no momento em que você precisa de uma solução ou inspiração rápida. No entanto, eles não são perfeitos. Um problema comum é que eles nem sempre entendem o contexto de um projeto específico, que geralmente leva a sugestões irrelevantes ou excessivamente genéricas. Além disso, podem produzir um código inseguro ou ineficiente, especialmente se forem treinados em exemplos superados”. “Os assistentes de codificação de IA são ótimos em acelerar tarefas de codificação repetitivas”, observa Burak Özdemir, fundador do Morse Code Translator. “Por exemplo, eles são eficazes na geração de código de caldeira, como configurar APIs repousantes ou criar operações de CRUD. Eles também ajudam nas correções de sintaxe, facilitando a possibilidade de os desenvolvedores evitarem erros comuns em linguagens de programação desconhecidas. No entanto, com a fatura de dados de um conjunto de dados específicos do projeto, por exemplo, a lógica de negócios. Eu tive que consertar manualmente. ” Como usar com responsabilidade a IA ao escrever o código AI tem numerosos casos de uso, mas há muitas vezes para desconfiar disso. Ao solicitar um chatbot, lembre -se de ser específico e saiba que provavelmente fornecerá resultados semelhantes à função de preenchimento automático no seu IDE. Embora útil, a IA ainda é melhor quando se apoia nela para o básico. “Use assistentes de codificação de IA quando estiver procurando trechos rápidos, código de caldeira ou ajudar a depurar”, observa Wellen. “Eles também são ótimos para prototipagem ou resolução de problemas mais pequenos, onde as apostas são baixas. Eu as uso como um impulsionador de produtividade para tarefas repetitivas, não como um substituto para uma codificação cuidadosa e atenciosa.“ Os assistentes de codificação de IA são fantásticos para tarefas repetitivas, como gerar testes de unidade, criar chamadas de API ou escrita de funções básicas. Eles também são excelentes para fins de aprendizado, fornecendo exemplos ou explicações de código desconhecido. Na minha experiência, eles são mais bem usados como uma ferramenta de brainstorming ou para acelerar tarefas de codificação de rotina, permitindo que você se concentre nas partes mais complexas do projeto. ” “Os assistentes de codificação devem ser usados para tarefas modulares e de baixo risco, como gravar funções utilitárias, gerar casos de teste ou explorar implementações alternativas”, acrescenta Özdemir. Confiar na IA para lidar com os fluxos de trabalho de criptografia ou regulamentação pode introduzir erros sutis que são difíceis de detectar, mas com sérias conseqüências. ” Como obter os melhores resultados da IA para obter os melhores resultados da IA, você precisa fornecer instruções específicas e contexto suficiente ”, diz Gary Kuznetsov, gerente de engenharia do Zfort Group. “Primeiro, concentre -se nas instruções. Se você não gosta de algo sobre a resposta da IA, tente descobrir com precisão o que você não gostou. Às vezes, é difícil identificar o problema, mas é essencial fazer o esforço. Depois de fazer, escreva uma instrução clara e específica para a IA.“ Na comunicação humana, dependemos das regras existentes. Por exemplo, ao escrever código, você segue diretrizes específicas de estilo. Quando você fala com um colega desenvolvedor, eles geralmente estão cientes dessas regras também. No entanto, um assistente de IA não conhece essas regras, a menos que você as especifique. Você precisa fornecer essas informações para que o assistente possa gerar código decente. “O contexto é igualmente importante. Assim como você não esperaria que uma pessoa escreva código sem entender o contexto, você também não deve esperar que a IA o faça. Erros comuns dos assistentes de codificação de IA “Um dos problemas mais frequentes é como os assistentes de codificação de IA tendem a fornecer definições de classe incompletas”, observa Kevin Sahin, co-fundador da ScrapingBee. “Isso pode criar frustração quando os desenvolvedores tentam desenvolver esses trechos apenas para descobrir os principais elementos. Os assistentes de IA geralmente perdem as nuances de lidar com a simultaneidade, levando a bugs ou processos ineficientes. Essa limitação se torna um problema maior em projetos com tarefas paralelas ou assíncronas significativas. ” Os tecnólogos podem se preocupar menos com o código gerado pela IA em cenários em que os riscos são mitigados ou mínimos ”, acrescenta Mitchell Cookson, co-fundador da Coinledger. “Por exemplo, você não precisa se preocupar muito se estiver usando a IA para tarefas de baixo risco, como gerar código para protótipos ou projetos de prova de conceito. Esses resultados não requerem escrutínio ou precisão de grau de produção. Além disso, você pode se preocupar menos se você usa um código de criação de um ambiente de programação com um ambiente de teste ou um robusto de que se preocupa com o código de fábrica. Os propósitos também se enquadram nessa categoria porque o foco nesses casos está na exploração e não na execução. Você não precisa se preocupar muito com o código gerado por esses modelos, mas a supervisão humana ainda é fundamental para garantir eficiência e precisão. Adoro ver a IA como uma ferramenta colaborativa que só pode ajudá -lo a acelerar seu processo de desenvolvimento, em vez de substituir sua experiência e experiência humanas. ” Quando usar os assistentes de codificação de IA (e quais são os melhores) “Assistentes de codificação de IA são melhor usados para melhorar o código existente, tornando -o mais modular”, acrescenta Sahin. Essas ferramentas funcionam bem no refinamento de projetos durante os estágios de desenvolvimento iterativo, garantindo um código mais limpo e eficiente. ” “O GitHub Copilot faz um ótimo trabalho ao lidar com tarefas de codificação repetitivas com seus recursos de preenchimento automático. Ele usa padrões de uma enorme biblioteca de projetos de código aberto, o que oferece muita profundidade e versatilidade. No entanto, confiar muito nele pode tornar os desenvolvedores menos confiantes em suas habilidades manuais, e alguns ficam desconfortáveis com os dados em que foram treinados. O Gitlab Duo, por outro lado, conecta a codificação com ferramentas de gerenciamento de projetos de uma maneira realmente inteligente. Suas sugestões são ajustadas à atividade específica em seu repositório, tornando -as altamente relevantes. Dito isto, ele não pegou tão rapidamente com freelancers, e pode ser pesado para equipes maiores. ”

Fonte