Как получить лучшие результаты от инструментов ИИ для кодирования: практическое руководство

Создание проектов с помощью ИИ-ассистентов для кодирования может казаться волшебством — пока не столкнешься с проблемами. Многие разработчики начинают уверенно, а затем упираются в разочаровывающие ограничения: галлюцинации в коде, бесконечные циклы и трудно отлаживаемые регрессии.

Но так быть не должно. С правильной настройкой и привычками вы можете работать с инструментами ИИ для кодирования, такими как Cursor, Windsurf и Claude Code, чтобы быстро двигаться и создавать надежные проекты.

Это руководство покажет вам как.

Содержание

• 1. Выберите подходящий инструмент для вашего уровня навыков
• 2. Начните с четкого плана проекта
• 3. Работайте раздел за разделом
• 4. Используйте Git (религиозно)
• 5. Пишите тесты рано и предпочитайте интеграционные тесты
• 6. Тщательно обрабатывайте ошибки
• 7. Правильно управляйте документацией и контекстом
• 8. Модуляризируйте и делайте файлы небольшими
• 9. Выбирайте правильный технологический стек (на данный момент)
• 10. Используйте скриншоты и голосовой ввод
• 11. Часто рефакторите
• 12. Продолжайте экспериментировать
• Заключение
• Часто задаваемые вопросы

1. Выберите подходящий инструмент для вашего уровня навыков

Если вы новичок в программировании, инструменты вроде Replit или Lovable предлагают простые визуальные интерфейсы. Если вы уже умеете программировать, даже если ваши навыки подзабылись, инструменты вроде Cursor, Windsurf или Claude Code будут лучшим выбором. Они дают вам больше прямого контроля.

Выбор правильного инструмента с самого начала поможет избежать борьбы с окружением позже.

2. Начните с четкого плана проекта

Прежде чем написать хоть строчку кода, поработайте с вашим ИИ-ассистентом над созданием письменного плана проекта. Сохраните его как Markdown-файл внутри папки проекта.

• Перечислите основные функции
• Определите небольшие, конкретные задачи
• Отметьте всё, что “вне области действия” на данный момент

Продолжайте обновлять план по мере продвижения. Всегда обращайтесь к нему. Этот подход помогает сохранять фокус и предотвращает отклонение ИИ на несвязанную работу.

3. Работайте раздел за разделом

Не пытайтесь построить всё приложение сразу. Выберите одну небольшую часть, реализуйте её, протестируйте и зафиксируйте свою работу, прежде чем переходить к следующей.

Четко скажите ИИ:

“Работай только над реализацией раздела 2 из плана.”

Это предотвратит внесение моделью неконтролируемых изменений по всему проекту.

4. Используйте Git (религиозно)

Перед началом серьезных изменений зафиксируйте текущее состояние. Если сгенерированное ИИ изменение не работает или выглядит неправильно:

git reset --hard HEAD

Сброс к чистому состоянию помогает избежать накопления слоев полурабочего кода. Если для реализации идеи требуется 4-5 попыток, сбрасывайте состояние между каждой попыткой.

5. Пишите тесты рано и предпочитайте интеграционные тесты

Вместо низкоуровневых модульных тестов сосредоточьтесь на высокоуровневых интеграционных тестах:

• Симулируйте действия пользователя (нажатие кнопок, отправку форм)
• Проверяйте, что функции работают от начала до конца

Тесты защищают вас от побочных эффектов ИИ: ненужных изменений в несвязанных частях кода.

Вы также можете попросить ваш ИИ-инструмент помочь написать тестовые случаи — просто внимательно проверяйте их.

6. Тщательно обрабатывайте ошибки

Когда вы сталкиваетесь с ошибкой:

• Скопируйте точное сообщение об ошибке в запрос к ИИ.

• Не объясняйте, если это не необходимо — позвольте ИИ определить проблему из сообщения об ошибке.

• Если исправления становятся запутанными, сбросьте кодовую базу и начните заново.

• Для сложных ошибок спросите ИИ:

  “Перечисли 3 возможные первопричины, прежде чем пытаться исправить.”

Это помогает избежать случайного кодирования методом “проб и ошибок” со стороны модели.

7. Правильно управляйте документацией и контекстом

Некоторые разработчики пытаются указывать ИИ-инструментам на онлайн-документацию. Этот подход может быть ненадежным.

Лучший способ:

• Загрузите ключевую документацию в локальную папку /docs.
• Скажите ИИ: “Обращайся к /docs при необходимости.”

Также создайте файл instructions.md, если ваш инструмент для кодирования поддерживает это (Cursor Rules, Windsurf Rules и т.д.). Вы можете включить заметки по архитектуре, соглашения об именовании и напоминания.

8. Модуляризируйте и делайте файлы небольшими

И LLM, и люди испытывают трудности с массивными, запутанными кодовыми базами.

• Разбивайте функции на небольшие, отдельные файлы
• Используйте четкие API между компонентами
• Избегайте огромных файлов и ненужных зависимостей

Если вам нужно провести рефакторинг, работайте с чисто протестированными частями — не со всем проектом сразу.

9. Выбирайте правильный технологический стек (на данный момент)

Фреймворки вроде Ruby on Rails и React лучше работают с ИИ-инструментами сегодня, потому что у них есть множество хорошо документированных паттернов.

Более новые или нишевые языки вроде Rust или Elixir тоже могут работать — но ожидайте больше проблем, поскольку у ИИ-моделей меньше обучающих данных по ним.

Выбирайте тот стек, который позволяет вам быстро двигаться и получать чистые результаты.

10. Используйте скриншоты и голосовой ввод

Многие инструменты для кодирования теперь принимают скриншоты:

• Фиксируйте ошибки пользовательского интерфейса
• Делитесь эталонными дизайнами для вдохновения

Вы также можете использовать инструменты голосового ввода вроде Aqua для диктовки запросов и инструкций быстрее, чем при наборе текста.

11. Часто рефакторите

После того как тесты проходят:

• Выявляйте повторяющийся код
• Консолидируйте дублирующуюся логику
• Модуляризируйте запутанные функции

Вы даже можете попросить ваш ИИ предложить безопасные рефакторинги — просто тщательно проверяйте их.

Частый рефакторинг сохраняет проект поддерживаемым по мере его роста.

12. Продолжайте экспериментировать

Качество моделей быстро меняется. В один месяц Claude может быть лучшим для реализации; в другой месяц Gemini может доминировать в планировании.

Всегда будьте готовы попробовать:

• Разные модели
• Разные стратегии запросов
• Новые выпуски инструментов

Разработчики, которые получают лучшие результаты — это те, кто продолжает адаптироваться.

Заключение

Программирование с ИИ-инструментами — не волшебство. Это навык. Вы получаете лучшие результаты, относясь к своему проекту как к настоящей инженерной работе:

• Создавайте четкий план
• Работайте небольшими шагами
• Агрессивно сбрасывайте состояние
• Пишите значимые тесты
• Продолжайте учиться и экспериментировать

Эти простые привычки помогают вам создавать реальные, работающие проекты — а не груды сломанного кода.

Часто задаваемые вопросы