Kecerdasan Buatan (AI) menyapu dunia, dan pembangunan web berada di tengah -tengah revolusi AI ini. Apa maksudnya untuk kerja kita?

Banyak pemaju mungkin tidak aktif memeluk alat AI lagi. Mereka mungkin tidak menggunakan AI secara meluas hingga ke hari ini kerana kebimbangan mengenai masalah AI yang berpotensi dan penekanan mereka terhadap kemahiran profesional mereka sendiri.

Walau bagaimanapun, adalah kesilapan untuk mengabaikan permohonan AI dalam pembangunan web. Artikel ini akan berkongsi beberapa pengalaman dan teknik, yang datang dari amalan pengarang menggunakan AI sepenuhnya dalam beberapa bulan kebelakangan ini.

(Cadangan berikut dikenakan kepada pemaju individu. )

1

mula menggunakan AI sekarang. Sekiranya anda belum menggunakannya, mulakan hari ini. Jika tidak, syarikat anda mungkin meninggalkan anda.

Ini bukan jenaka (atau, saya tidak optimis).

AI berbahaya kepada alam sekitar dan mungkin juga memberi kesan kepada kemahiran profesional kita, tetapi kita tidak boleh mengabaikan realiti. (Sudah tentu, kita boleh dan harus mengambil langkah -langkah untuk menangani isu -isu ini, tetapi ini perlu dibincangkan secara berasingan.)

Pada tahun -tahun kebelakangan ini, pemberhentian dalam industri teknologi telah menjadi semakin serius. Tidak kira bagaimana syarikat mendakwa sebagai "majikan terbaik", tindakan lebih baik daripada kata -kata. Dalam syarikat teknologi, kita mesti merancang yang paling teruk.

2.

AI yang disebutkan di sini merujuk kepada AI yang berkaitan dengan pembangunan. Walaupun tujuan umum AI seperti CHATGPT juga boleh membantu, kerja kami memerlukan alat profesional. Github Copilot adalah salah satu pilihan yang paling popular pada masa ini, dan pembantu AI Jetbrains juga merupakan pilihan yang baik. Dapatkan lesen, cuba alat yang berfungsi untuk anda, dan yang paling penting, mulakan dengannya.

3. AI secara automatik boleh menghasilkan maklumat penyerahan, yang dapat menjimatkan banyak masa. (Saya perlu memproses kira -kira 1000 penyerahan setiap bulan.) Pembantu AI Jetbrains dengan mudah boleh melakukan ini dalam IDE Jetbrains. Berikut adalah petunjuk yang saya gunakan, yang berdasarkan pada prompt lalai, menggunakan spesifikasi komitmen konvensional dan menandakan setiap komited sebagai generasi AI:

Elakkan penerangan panjang atau butiran yang tidak perlu.

Mulailah dengan hukuman yang tidak lebih penting daripada tidak lebih daripada 50 aksara. Gunakan gaya komitmen konvensional.

kemudian kosongkan garis dan teruskan dengan penjelasan yang lebih terperinci.

Bahagian pertama hanya menulis satu ayat, dan menerangkan paling banyak dua hingga tiga ayat secara terperinci.
untuk apa -apa di repositori ..., tuliskan mesej komit sebagai: "CORE: Sertakan perubahan automatik"
Tambahkan mesej berikut ke baris individu terakhir setiap penyerahan: (mesej komit ini dihasilkan oleh AI.)
• Ia berfungsi hebat, menjimatkan masa dan baik (atau lebih baik) sebagai maklumat yang saya tulis secara manual.
Walau bagaimanapun, perkara -perkara berikut juga penting: menulis penyerahan piawai masih merupakan kemahiran penting. Jika anda seorang pemaju junior dan belum lagi membangunkan tabiat dokumentasi kod yang baik, disarankan agar anda membangunkan kemahiran ini terlebih dahulu dan kemudian menggunakan bantuan AI. Menguasai asas -asas adalah penting kerana ia berkaitan dengan kredibiliti profesional anda.

4. anda mungkin tidak dapat mendapatkan semakan kod melainkan anda bekerja untuk orang lain. Walau bagaimanapun, jika anda membangunkan kod dalam satu organisasi, anda mungkin menghadapi pelbagai gaya dan proses kajian semula kod - sesetengah pengulas meluluskan segala Sokongan pengurus untuk akhirnya mendapat semakan dari pasukan lain.

Dalam kedua -dua kes, kajian kod AI boleh membantu. Jika anda tidak dapat mendapatkan pendapat kedua sekarang, mereka sangat berguna dan boleh mempercepatkan dan menyelaraskan ulasan kod dalam organisasi anda.
alat apa yang boleh anda gunakan? Saya masih menilai lebih banyak pilihan, tetapi pembantu tinjauan kod kegemaran saya pada masa ini adalah coderabbit. Ia betul -betul mengenal pasti isu -isu yang saya tidak perasan dan saya suka bergantung pada perubahan yang lebih kompleks dalam projek saya.

Sila ambil perhatian bahawa saya tidak mengatakan

hanya bergantung pada kajian kod AI. Walaupun kita mungkin perlu melakukan ini untuk kerja peribadi kita, ia berbeza dalam organisasi. Di sini kita boleh memasukkan AI ke dalam proses dan kemudian menyesuaikannya berdasarkan jangkaan dan pengalaman kita.

5. seperti pemaju lain (atau seperti saya), adakah anda menggunakan nota untuk menandakan apa yang anda boleh membersihkan?

Kes penggunaan yang baik untuk pembantu atau editor AI adalah untuk refactor tempat -tempat ini. Sebagai contoh, JetBrains mempunyai pilihan refactoring yang sangat baik (saya fikir ini adalah ciri AI terbaik selain melakukan maklumat) yang membolehkan cadangan refactoring untuk kod tersebut. Cubalah di kod anda sendiri. Walaupun penyelesaiannya mungkin tidak "sempurna", ia mungkin lebih baik daripada sebelumnya. (Jika tidak, anda sentiasa boleh menambah komen "to -do" yang lain ke kod anda - atau gulung kembali.)

Refactoring adalah di mana AI boleh bermain - saya cadangkan anda menggunakannya untuk ini.

6.

Mula sekarang: Tuliskan titik kesakitan terbesar anda pada masa ini, tugas -tugas berulang yang paling menjengkelkan, dan projek -projek yang selalu anda mahu lakukan.
Jika anda mempunyai masa dan sudah disediakan, adakah pembantu kod AI anda menyediakan perancah atau skrip untuk penyelesaian yang anda perlukan atau projek yang anda bayangkan. Tenggelamkan diri anda di dalamnya. Bangun.
Lengkapkan lima atau lebih projek ini. Jika anda dapat mengendalikan kerja tambahan (lihat "AI Paradox"), rekod, menerbitkan, dan mempromosikannya.

Tujuannya adalah untuk membangunkan kemahiran dalam usaha pembangunan AI dan mengasah persepsi anda di mana AI membantu (dan di mana ia tidak).

7.

terus mencuba penyelesaian AI secara profesional dan peribadi. Ya, semua orang melepaskan produk AI, tetapi tumpuan di sini adalah untuk memberi tumpuan kepada penyelesaian AI dalam bidang anda dan untuk masuk ke dalam kebiasaan menguji mereka (bagi saya, peringatan berulang membantu untuk ini).

Berikut adalah beberapa penyelesaian yang saya telah menilai atau merancang untuk menilai:

• Amazon Q Developer
• bito
• codacy
• codepeer
• codescene
• codiumai
• kursor
• grit
• Figstack
• mutable.ai
pullrequest
boleh dikaji semula
Sourcegraph Cody
Tabnine
Selepas ini selesai, anda dan saya boleh terus meneroka banyak "senarai yang sangat baik" untuk maklumat AI. Sebagai contoh, alat AI yang hebat di Mahsima Dastan atau alat pemaju AI yang hebat James Murdza.

8. Saya telah mencadangkan menunggu sehingga anda telah membangunkan tabiat yang baik untuk menulis maklumat penyerahan sebelum menggunakan AI untuk menghasilkan maklumat penyerahan, yang kebanyakan orang akan lakukan. Ini adalah sebahagian daripada topik yang lebih besar - menyedari apa kerja yang anda boleh mewakilkan kepada AI dan apa yang mungkin tidak diwakilkan.

Saya rasa bahagian ini lebih halus:
anda boleh melukis garis yang mengatakan bahawa anda tidak menggunakan AI untuk melakukan pekerjaan yang anda lakukan dengan baik. Sebagai contoh, saya tidak menggunakan AI untuk menjana HTML dan CSS, dan saya mempunyai banyak sebab untuk melakukannya sendiri (jika anda belum melakukannya, sila pertimbangkan untuk mengikuti kerja saya!).
tetapi masih masuk akal untuk menguji AI dan periksa di mana ia dapat meningkatkan kecekapan anda -atau membuat anda usang.
Ini kelihatan seperti berita buruk, sudah tentu - tetapi anda ingin belajar dengan cara ini sebelum orang lain memberitahu anda. Ini akan membolehkan anda menyesuaikan diri dan menyesuaikan diri dengan a) mengintegrasikan AI ke dalam kerja anda sendiri, dan b) mengembangkan imej bukan ai anda, mengenal pasti dan membentuk satu yang boleh mendapat manfaat daripada anda dan bakat dan pengalaman anda tanpa perlu berbuat demikian dari kawasan AI manfaat itu.

Jika anda belajar menggunakan AI supaya anda tahu di mana AI tidak boleh digunakan, maka anda akan berada di tempat di mana kami memerlukan profesional pada masa akan datang.

Jika anda tidak, kerja yang anda lakukan kemungkinan besar akan diganti dan automatik oleh AI.

Ringkasan

1. AI adalah pengguna tenaga yang besar, dan kita perlu segera mengetahui cara mengurangkan penggunaan sumbernya dan menggunakan lebih banyak tenaga boleh diperbaharui.
2. Ai akan membuat kita bodoh jika kita tidak berfikir secara kritikal, terus belajar, dan mengembangkan persepsi apabila tidak menggunakan AI.
3. Sebagai pemaju, bukan sahaja dalam pembangunan web, kita perlu memasukkan AI ke dalam kerja kita. Terdapat cukup syarikat yang tidak peduli dengan orang, jadi jika kita tidak menyesuaikan diri, kita akan dihapuskan. (Ini adalah bencana dan memerlukan perubahan, ya.)
4. Mengintegrasikan AI ke dalam kerja kami bermula dengan IDE AI atau IDE dengan pembantu kod AI.
5. AI Generasi maklumat penyerahan adalah kes penggunaan AI yang baik.
6. Kajian kod yang disokong AI adalah kes penggunaan AI mandatori. (Saya benar -benar optimis mengenai perkara ini.)
7. Refactoring yang disokong oleh AI adalah kes penggunaan AI yang baik.
8. kita dapat mengumpulkan pengalaman dan persepsi yang tajam terhadap AI dengan menggunakan AI untuk menyelesaikan titik kesakitan dan melaksanakan projek -projek kecil.
9. Kami mendapat manfaat daripada memberi tumpuan kepada medan AI dan secara kerap meneroka alat AI.
10. kita harus sangat berpengetahuan tentang AI supaya kita juga tahu kekurangan yang berkaitan dengan kerja kita - dan kita perlu menggunakan pengetahuan itu untuk terus mentakrifkan diri kita sebagai profesional.
Saya percaya ini adalah keadaan semasa dan apa yang boleh kita lakukan dalam pembangunan web sekarang.
Terima kasih kepada Kevin Khaw kerana mengkaji artikel ini.

Atas ialah kandungan terperinci 8 petua AI untuk pemaju web (dan kerjaya mereka). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!