Продолжение поста "Доработка САПР с помощью ИИ." Часть 2.2
#СтройпрактИИкум@IIstroika
📌Изучаем поле экспериментов
Не начинайте с кода.
Сначала просто обсудите с ИИ, что вы хотите сделать.
Представьте, что рядом сидит опытный разработчик:
🟢отвечает на любые вопросы
🟢не закатывает глаза, на глупые вопросы
🟢не говорит, что вы «недостойны»
И пользуйтесь этим! Вы узнаете ответы на вопросы, которые вас давно тревожили, а спросить не у кого.😜
Более того, попросите рассказать, как происходит процесс разработки именно под ваш продукт, укажите границы ваших знаний САПР и опыт в разработке. Уточните, что необходимо для этого, общайтесь и задавайте вопросы, как можно больше глупых вопросов.
К моменту формирования промта для разработки кода вам должно быть кристально понятно, что и как будет происходить. 💎
📌Разбираемся с базой
Это продолжение предыдущего шага.
Попросите ИИ объяснить простым языком:
🔴что такое API вашего САПР
🔴как собрать и запустить проект
🔴как читать ошибки
🔴как тестировать
🔴базовые принципы C# или Python ( ну или какой язык использует API, кстати это тоже выясните у ИИ)
Вам не нужно становиться программистом.
❗️Но нужно перестать бояться кода
Этап 2. Написание кода
📍Архитектура важнее кода
Для формирования промта необходимо детально продумать тот плагин, что вы будете делать. Именно как инженер, где вы представляете пошагово этапы реализации задачи: что на входе, что на выходе и даже интерфейс. Вы спросите зачем это делать? Ответ прост для всех ИИ:
Мусор на входе = мусор на выходе🚽 Чем более структурирован и детализирован будет ваш запрос на разработку кода, тем качественнее результат.
С чего начать? Попросите ИИ:
1️⃣ Совместно с вами разработать промт для реализации вашего плагина, дайте всю вводную информацию
2️⃣ Расписать промт как профессиональный продакт менеджер
3️⃣ Задавать вам вопросы по этому промту ❓
Процесс того, как вы вставите промт и получите код и вы его запустите, я описывать не буду, сами справитесь)
📍Что делать когда код не работает
Очень важно понять: не если код не работает, а когда код не работает. Чем серьезнее ваша задача, тем больше шансов на ошибку в коде, и она обязательно будет.
👉 Очевидно, что если решение не работает, вам необходимо в тот же диалог вставить код ошибки, логи, скриншоты и любую другую информация, которая может помочь в поиске ошибок. ⚠️
👉 Не забывайте, что все ИИ имеют контекстное окно и чем ближе к исчерпанию его размера, тем чаще ИИ будет путаться и забывать детали.
При разработке кода это особенно актуально, т.к. поток данных большой и чем проще выбранная ИИ модель, тем серьезнее будет проблема исчерпания контекстного окна. Поэтому рекомендуется после длительного процесса разработки делать суммаризацию диалога и начинать в новом окне. 🤔
👉 Очень хорошим решением является использование другой LLM для код ревью. Например вы писали код в Claude, а потом полученный результат с полученной ошибкой отправляете в ChatGPT и наоборот. Они не плохо друг друга дополняют. 🤲
✅Получили простой плагин. Что дальше?
Вот тут начинается самое интересное. Первый плагин это не цель, а точка входа.
После первого успеха очень хочется:
🟢подключить агентов
🟢сделать автогенерацию кода
🟢прикрутить "умный интерфейс"
🟢настроить супер-IDE
🟢завернуть всё в красивую архитектуру
Не надо!❌❌
Это почти всегда ломает прогресс. Сначала нужно закрепить базу, делать 3–5 простых, но полезных плагинов подряд, чтобы перестать бояться API, увидеть повторяющиеся паттерны, начать мыслить "системно", а не "по примеру"
✅Начните наводить порядок в коде
Вот тут уже появляется настоящая разработка. Скорее всего вам это порекомендует сделать и ИИ, а именно начать формировать расширяемый код, который будет разбиваться на отдельные файлы, классы, вводить логирование и формирование конфигурации (параметры).
Это даст в 10 раз больше пользы, чем любые "агенты", т.к. ваша разработка станет понятна и структурирована. 🧹
—-Конец части 2.2 —-
