5 советов и трюков для программирования с помощью ИИ

Обещание программирования с помощью ИИ простое: писать лучший код быстрее. Реальность? Большинство разработчиков, использующих инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor или Claude, обнаруживают, что отлаживают баги, сгенерированные ИИ, рефакторят непоследовательный код или, что еще хуже, внедряют уязвимости безопасности, которых не предвидели. Разница между продуктивной разработкой с помощью ИИ и хаосом технического долга сводится к технике.

Из реального опыта использования и опыта разработчиков выявились четкие паттерны. Эта статья дистиллирует их в пять практических стратегий для улучшения качества кода, сокращения времени отладки и поддержания человеческого контроля, необходимого для производственных систем.

1. Пишите промпты как API-контракты

Почему специфичность важна в генерации кода ИИ

ИИ-модели работают в рамках контекстных окон — обычно от 4,000 до 100,000 токенов в зависимости от модели. Когда промптам не хватает специфичности, модели заполняют пробелы предположениями, основанными на обучающих данных, часто производя правдоподобно выглядящий код, который не проходит граничные случаи или нарушает конвенции проекта.

Рассмотрим этот расплывчатый промпт: “Создай функцию валидации пользователя.” ИИ может сгенерировать базовую валидацию email, но упустить ваши требования к сложности пароля, уникальности имени пользователя или ограничению скорости запросов. Время отладки, потраченное на исправление этих предположений, часто превышает время написания кода вручную.

Эффективная структура промпта

Относитесь к промптам как к API-контрактам. Включайте:

• Типы входных данных и ограничения: “Принимает объект UserInput с email (string, макс 255 символов), password (string, 8-128 символов)”
• Ожидаемые выходы: “Возвращает ValidationResult с boolean isValid и массивом errors”
• Граничные случаи: “Обрабатывает null-входы, пустые строки и попытки SQL-инъекций”
• Требования к производительности: “Завершает валидацию менее чем за 50мс для 95-го перцентиля”

Пример трансформации:

// Расплывчатый промпт:
"Напиши функцию для валидации регистрации пользователя"

// Специфичный промпт:
"Напиши TypeScript функцию validateUserRegistration, которая:
- Принимает: {email: string, password: string, username: string}
- Возвращает: {isValid: boolean, errors: Record<string, string>}
- Валидирует: формат email (RFC 5322), пароль (мин 8 символов, 1 заглавная, 1 цифра), 
  username (буквенно-цифровой, 3-20 символов)
- Обрабатывает: null/undefined входы корректно
- Производительность: Чистая функция, без внешних вызовов"

Эта специфичность сокращает циклы итераций и производит более надежный первоначальный вывод.

2. Разбивайте сложные задачи на атомарные операции

Проблема контекстного окна

ИИ-модели работают лучше всего с фокусированными, однозадачными запросами. Сложные промпты, охватывающие несколько архитектурных слоев или объединяющие несвязанные функции, приводят к:

• Запутанным реализациям, смешивающим ответственности
• Неполной обработке ошибок
• Непоследовательным паттернам кодирования

Более длинные промпты или те, что смешивают несколько различных операций, часто снижают точность и приводят к непоследовательным результатам.

Практическая декомпозиция задач

Вместо запроса “Построй полную систему аутентификации пользователей”, разбейте на:

1. Слой валидации данных: Санитизация входных данных и правила валидации
2. Бизнес-логика: Хеширование паролей, генерация токенов
3. Операции с базой данных: Создание пользователя, проверка дубликатов
4. API-эндпоинты: Обработка запросов и форматирование ответов

Каждый компонент получает свой собственный фокусированный промпт с четкими интерфейсами к другим слоям. Этот подход производит:

• Более поддерживаемый, модульный код
• Более простое тестирование и отладку
• Последовательные паттерны в кодовой базе

Пример рабочего процесса для REST-эндпоинта:

Промпт 1: "Создай валидацию входных данных для POST /users с email и password"
Промпт 2: "Напиши хеширование пароля с использованием bcrypt с 10 раундами соли"
Промпт 3: "Создай PostgreSQL запрос для вставки пользователя, обрабатывая ограничение уникальности"
Промпт 4: "Объедини в Express эндпоинт с правильными ответами об ошибках"

3. Внедрите разработку через тестирование с ИИ

Тесты как ограждения для кода, сгенерированного ИИ

Наиболее эффективный способ обеспечить соответствие кода, сгенерированного ИИ, требованиям — определить эти требования как исполняемые тесты. Этот подход трансформирует расплывчатые критерии приемки в конкретные спецификации, которые ИИ не может неправильно интерпретировать.

Рабочий процесс TDD-AI

Шаг 1: Сначала напишите исчерпывающие тесты

describe('parseCSV', () => {
  it('handles standard CSV format', () => {
    expect(parseCSV('a,b,c\n1,2,3')).toEqual([['a','b','c'],['1','2','3']]);
  });
  
  it('handles quoted values with commas', () => {
    expect(parseCSV('"hello, world",test')).toEqual([['hello, world','test']]);
  });
  
  it('handles empty values', () => {
    expect(parseCSV('a,,c')).toEqual([['a','','c']]);
  });
});

Шаг 2: Сгенерируйте реализацию Предоставьте тесты ИИ с промптом: “Реализуй функцию parseCSV для прохождения всех предоставленных тестов. Не используй внешние библиотеки.”

Шаг 3: Итерируйте до зеленого Запускайте тесты, передавайте неудачи обратно ИИ для исправлений. Это создает петлю обратной связи, которая сходится к правильной реализации быстрее, чем ручная отладка.

Этот рабочий процесс особенно превосходен для:

• Функций трансформации данных
• Реализации алгоритмов
• Обработчиков ответов API
• Логики валидации

4. Установите протоколы ревью кода для вывода ИИ

Критические области ревью

Код, сгенерированный ИИ, требует другого фокуса ревью, чем код, написанный человеком. Приоритетные области включают:

Уязвимости безопасности: ИИ-модели, обученные на публичных репозиториях, часто воспроизводят распространенные уязвимости:

• SQL-инъекции в конкатенации строк
• Отсутствующие проверки аутентификации
• Захардкоженные секреты или слабая криптография

Подводные камни производительности:

• N+1 запросы к базе данных в циклах
• Неограниченное выделение памяти
• Синхронные операции, блокирующие циклы событий

Архитектурная согласованность: ИИ не хватает контекста проекта, потенциально нарушая:

• Установленные паттерны (внедрение зависимостей, обработка ошибок)
• Соглашения по именованию
• Границы модулей

Баланс автоматизированного и ручного ревью

Структурируйте процесс ревью по слоям:

1. Автоматизированное сканирование: Пропускайте вывод ИИ через:

   • ESLint/Prettier для согласованности стиля
   • Semgrep или CodeQL для паттернов безопасности
   • Анализ размера бандла для фронтенд-кода

2. Фокусированное человеческое ревью: Концентрируйтесь на:

   • Корректности бизнес-логики
   • Обработке граничных случаев
   • Интеграции с существующими системами
   • Долгосрочной поддерживаемости

Создайте специфичные для ИИ чек-листы ревью, которые ваша команда обновляет на основе общих проблем, найденных в вашей кодовой базе.

5. Сохраняйте человеческий контроль над архитектурой

Где ИИ не справляется

Текущие ИИ-модели превосходны в реализации, но испытывают трудности с:

• Системным дизайном: Выбор между микросервисами и монолитом
• Выбором технологий: Оценка компромиссов между фреймворками
• Планированием масштабируемости: Предвидение паттернов роста
• Моделированием домена: Глубокое понимание бизнес-требований

Эти решения требуют понимания контекста, к которому ИИ-модели не имеют доступа: экспертиза команды, ограничения инфраструктуры, бизнес-планы.

Модель партнерства разработчик-ИИ

Эффективная разработка с помощью ИИ следует этому разделению:

Разработчики владеют:

• Архитектурными решениями
• Определениями интерфейсов
• Выбором технологий
• Дизайном бизнес-логики

ИИ реализует:

• Шаблонный код
• Реализации алгоритмов
• Трансформации данных
• Каркасы тестов

Эта модель партнерства обеспечивает, что ИИ усиливает продуктивность разработчика, не компрометируя качество системного дизайна. Используйте ИИ для быстрого прототипирования в рамках архитектурных ограничений, которые вы определяете, а не для принятия архитектурных решений.

Заключение

Инструменты программирования с помощью ИИ — мощные ускорители при стратегическом использовании. Ключевое понимание: относитесь к ним как к высокоспособным, но ограниченным партнерам, которые превосходны в реализации в рамках четких ограничений. Начните с внедрения одной техники — будь то структурированные промпты или разработка через тестирование — и измерьте влияние на качество вашего кода и скорость. По мере роста уверенности добавляйте дополнительные практики.

Разработчики, которые процветают с помощью ИИ, — не те, кто делегирует мышление машине, а те, кто использует ее для реализации своих идей быстрее и надежнее, чем когда-либо прежде.

Часто задаваемые вопросы

Understand every bug

Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — the open-source session replay tool for developers. Self-host it in minutes, and have complete control over your customer data. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.