Илья, как там дела с AI кодингом?

Да нормально все.

Главная боль — наработка кодовой базы с примерами для AI.

AI неплохо воспроизводит существующие решения, но на этапе построения первого приложения — примеры надо наработать.

Инфраструктурные настройки и согласование всех инструментов надо с вниманием к каждой мелкой детали произвести.

Поставил ты роутер, i18n, jest, vite и storybook.

Вот теперь попробуй сделать так, чтобы i18n заработало и в приложении и в тестах и в сторибуках, и файлы организуй. А потом тоже самое проверни с роутером и сделай примеры для моков и стабов. И чтобы ENV переменные были видны везде где нужно.

Полировка, полировка, полировка.

Пока не наработана эта основа и фундамент — движение дальше, это движение вслепую и 100% к неприятностям и техническом долгу.

Работаем. Кажется почти все подготовлено.

AI, AI, AI. Тесты, Тесты, Тесты

Сегодняшний прогресс весь связан с тестами.

Всегда важно ответить на вопрос: Зачем?

Тестирование, и даже 100% покрытие тестами не показывает полезность проекта и то, что он вообще корректно функционирует.

Зачем я уже несколько дней с фанатизмом занимаюсь только тестами. Да еще и на фронтовую часть проекта?

Моя главная цель — наработать инструментарий и набор решений.

Во многом мастера определяет инструмент.

Мои инструменты — это подходы, концепции, способ и формат декомпозиции, мышления, и (в том числе) технические наработки.

Каждый новый тест — это новый кейс и новые ограничения / особенности поведения системы.

Чем больше я сделаю наработок сейчас — тем проще двигаться будет потом.

🎞 https://www.youtube.com/watch?v=JXcND_gOaw8

AI vs Модальные окна

Только не смейтесь, это не смешно.

Сделать модальное окно на React, да и вообще в целом в web это не тривиальная задача.

Я далеко не все учел и в некоторой точке должен просто остановиться, тк если погружаться в это — то можно зависнуть натурально на месяц.

Обеспечить нормальный Дизайн модального окна и предусмотреть большое количество кейсов и их комбинаций — это вызов.

Я использовал пару GPT/Курсор — базового желаемого результата достиг, но еще много есть над чем работать — пока ставим на паузу — с текущим решением можно работать.

Под моим руководством AI реализовал задачу за пару часов.

Good Enough.

Мы с вами в одинаковых позициях

Пока мои молодые коллеги пытаются войти в ИТ, через изучение основ Ruby, JavaScript, TypeScript, Python и прочее, я пытаюсь войти в AI разработку. Я такой же джуниор в этой новой сфере как и те, кто изучает циклы и массивы и типы переменных.

Какие действия я предпринимаю, чтобы вкатиться в ИТ 2.0?

1️⃣ Практика. Я не знаю, правильно ли я решаю задачи с AI — но я их решаю. Каждый день я сталкиваюсь с новыми кейсами и ищу решения. Даже если я делаю неправильно — как только кто-то даст намек на то, как делать "правильно" у меня уже будет достаточно контекста, чтобы мгновенно перенять знания и использовать.

2️⃣ Заточка инструментов. Ведьмак не одолеет Ведьму с Болот, если у него будет тупой меч. Через Практику я формирую свой инструментарий, который мне поможет успешно справляться с будущими задачами.

3️⃣ Насмотренность и отсев шума. В океане хайпа и маркетинговой чуши, я нахожу микро-авторов, которые тоже следят за AI и разработкой. Читаю их посты и соображения. Насматриваюсь.

Человеческий язык как ограничение в работе с AI

Есть несколько неочевидных фактов, которыми я хочу поделиться.

1️⃣ Мысли словами формулировать очень тяжело и медленно.

Иногда знаешь как надо сделать и это надо объяснить AI. И понимаешь, что очень не хватает нейроинтерфейса прямо в мозг. Потому что описать все, что хочешь словами, просто сформулировать — это очень сложно и долго.

2️⃣ «Мысль изреченная есть ложь» Попробуй кому-то объяснить что-то, что для тебя кажется простым и очевидным.

Сперва надо подобрать нужные контексту слова, подумать, поймут ли тебя на той стороне. И пока наложишь все этим фильтры и ограничения — окажется, что ты сказал уже совсем не то, что думал.

3️⃣ "Была задача прочитать, а не понять"
Фундаментальная проблема передачи, получения и интерпретации информации никуда не делась.

Даже если ты все правильно сформулировал и написал — совсем не факт, что тебя поймут. В работе с AI это проявляется довольно часто.

🎯 Не в цель, а рядом

Я заметил, что Cursor AI показывает хорошие результаты не потому, что он слушает, что хочет человек, а скорее догадывается, что человеку хотелось бы.

Это вообще-то не тот навык, который машина могла бы сформировать только на основе документации и анализа ответов stackoverflow.

Я подозреваю, что важная часть современных AI — это анализ профиля пользователя, обучение каким-то основам интерпретации, может философии. Те этим надо прямо заниматься.

В посте одного из авторов я прочитал, что в Cursor работают ребята с хорошим фундаментальным образованием, в том числе в области философии.

В большей части результаты такой работы Cursor AI довольно хорошие.

Однако, я заметил и минусы.

Вот когда ты точно знаешь что тебе нужно, когда нужна работа "пинцетом и скальпелем" — тут эта общая неточность срабатывает не так хорошо.

Чем формулировать, описывать и корректировать — легче пойти и самому поправить.

Это еще одна ниша, где без оператора никуда.

Часто программисты не пишут тестов и вот почему

Сколько тестов нужно, чтобы протестировать простую web форму на React из 5 инпутов, и 2-х кнопок?

Примерный ответ: 80+ тестов.

Для этого надо написать и определить сетапы (начальные установки для каждого для каждого кейса). Замокать внешние зависимости или эмулировать их поведение — чтобы реальный код внешних элементов и react хуков не вызывался и не усложнял и не замедлял тестирование.

Тестирование даже в состоявшимся проекте это скучная и рутинная операция. Там где можно, люди, конечно, стараются этого избежать.

В новом проекте разработка каждого кейса под каждую новую зависимость, или под их комбинацию — это часто очень тяжелый и энергозатратный ресерч и отдельное искусство.

Теперь у каждого из вас есть свой собственный ассистент-тестировщик. Пусть пишет!

Требуйте 100% тестирования кода в ваших проектах!

Прежде всего требуйте от себя. Заставляйте себя. Делайте ревью. Учитесь.

Даже плохой тест это всегда лучше его отсутствия.

Госпаде, благослави AI!

Дизайн кода (Часть 1)

AI сделай мне форму с 5 полями, 2 кнопками и чтобы работало так и вот так.

— Слушаюсь и повинуюсь!

1️⃣ AI вообще пофиг на ваши человеческие предпочтения, он делает то, что вы просите и генерирует огромную форму с кучей кода, которая, возможно, работает.

Как убедится, что это все не сломается на следующем запросе?

Надо (хотя бы) написать тесты и зафиксировать поведение.

Тест кейс получается таким монструозным, что никто и никогда не сможет его прочитать и понять и модифицировать.

Это полностью слепая зона, где что-то делать сможет только AI и это будет вне вашего контроля. Читай — код на выброс.

Если идти таким "слепым путем", и ничего не понимать в своем проекте, то пусть AI сразу пишет на Ассемблере — зачем лишние прослойки в виде промежуточных языков программирования?

Ведь единственная причина почему мы просим AI писать код на понятных нам языках — это желание удерживать контроль над кодом и иметь возможность его модифицировать человеком.

Дизайн кода (Часть 2)

Я подозреваю, что большая часть программистов, которые бы делали для вас, для меня или кого угодно web проект остановились бы на 1 шаге, сгенерировали работоспособное решение и получили бы свое денежное вознаграждение и попрощались с этой задачей.

Но это не наш путь.

2️⃣ Первая мысль, которая приходит в голову — отделить функционал от видимой части. Разделить огромный массив кода хотя бы на 2 части.

Таким образом в процессе тестирования мы сможем отдельно тестировать функции и отдельно проверят более простую View часть.

Мы сможем обеспечить большое количество моков (заглушек) и процесс тестирования станет намного проще; И чтение и понимание и будущая поддержка.

А еще функции из огромного компонента мы сможем растащить по утилитам, кастомным хукам (по сути — тоже функциям) и мы получим уже уровень качества решения на порядок выше чем предыдущий.

Однако, как вы видите на картинке мы все еще вынуждены оперировать огромным массивом параметров и прокидывать между компонентами.