Czasami kodowanie wydaje się być jak lot. Jesteś w doskonałej formie, każdy fragment kodu, który piszesz, idealnie pasuje do całości i zdajesz sobie sprawę, dlaczego tak bardzo pokochałeś tę pracę.
A inne dni? To Ty, niekończąca się lista zakładek, uparty błąd i niepokojące uczucie, że zajmie Ci to cały dzień.
Programowanie w parach z wykorzystaniem AI jest przeznaczone na takie dni (i oczywiście na te dobre).
To Twój niewyczerpany partner programistyczny, który potrafi wykryć błąd w kodzie, zaproponować alternatywne rozwiązanie, gdy utkniesz w martwym punkcie, a nawet napisać od podstaw całe przypadki testowe!
W tym artykule omówimy programowanie w parach z wykorzystaniem AI, jego zalety oraz porównamy je z tradycyjnym programowaniem. Przedstawimy również kilka popularnych narzędzi do programowania w parach z wykorzystaniem AI, które ułatwią Ci życie.
Czym jest programowanie w parach z wykorzystaniem AI?
Programowanie w parach z wykorzystaniem AI polega na współpracy z asystentem AI w zintegrowanym środowisku programistycznym (IDE), tak jakby był on drugim inżynierem przy klawiaturze. Przypomina to pracę z ludzkim partnerem, z tą różnicą, że drugie „licencja” zajmuje model uczenia maszynowego
W zasadzie programista parowy AI robi trzy rzeczy:
- Rozumie Twój cel: Czyta Twój kod i kontekst projektu, aby zrozumieć szerszy obraz tego, co próbujesz zbudować lub naprawić
- Proponuje zmiany: Oferuje inteligentne sugestie, które mogą obejmować uzupełnienie wpisywanej linii kodu, jak również całkowite zakończone uzupełnienie kodu
- Wyjaśnia i ocenia: rozkłada złożone bloki kodu na prosty język, odpowiada na zapytania, a nawet wyjaśnia, dlaczego jego sugestie są lepsze
🚫 Czym nie jest programowanie w parach z wykorzystaniem AI: Autopilotem. AI nie podejmuje decyzji dotyczących architektury ani nie określa poziomu bezpieczeństwa. Sugeruje jedynie — to Ty decydujesz, co uwzględnić w kodzie, a co odrzucić.
📚 Przeczytaj również: Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Programowanie w parach z wykorzystaniem /AI a programowanie w parach z udziałem ludzi
W tradycyjnym programowaniu w parach dwóch programistów dzielą jeden ekran — jeden wpisuje kod (tzw. „kierowca”), a drugi go sprawdza (tzw. „nawigator”). Jest to oczywiście forma współpracy, ale również bardzo czasochłonna. Ponadto znalezienie partnera, który dorównuje Twojemu tempu (i cierpliwości), nie zawsze jest łatwe.
Programowanie w parach z wykorzystaniem AI opiera się na tej samej idei, co wspólna praca dwóch umysłów nad jednym problemem, ale zamiast drugiej osoby (lub nawigatora) wykorzystuje model AI.
Zalety? Nawigator AI jest dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i nigdy się nie męczy.
Ponieważ jest on szkolony na ogromnej bazie kodu, może oferować bardzo trafne sugestie, dostarczać różnorodne rozwiązania problemów, generować kod i identyfikować subtelne błędy, które mogą umknąć ludzkiemu oku.
| Aspekt | Tradycyjne programowanie w parach | *programowanie w parach z wykorzystaniem /AI/ sztucznej inteligencji |
| Uczestnicy | Dwóch programistów pracujących razem | Programista pracujący z asystentem kodowania AI |
| Styl współpracy | Ciągła dyskusja werbalna, udostępnianie decyzji, przełączanie się między rolami „kierowcy” i „nawigatora” | Człowiek kieruje kontekstem i intencją; /AI natychmiast sugeruje kod, wyjaśnienia lub alternatywne rozwiązania |
| Udostępnianie wiedzy | Silny transfer wiedzy dziedzinowej, praktyk kodowania i podejść do rozwiązywania problemów między ludźmi | AI dostarcza sugestie dotyczące kodowania i objaśnienia, ale ma limit możliwości w zakresie przekazywania wiedzy z dziedziny lub wiedzy biznesowej |
| Dostępność | Wymaga koordynacji czasu i wysiłku między dwoma programistami | Dostępne na żądanie, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez ograniczeń czasowych |
| Korzyści edukacyjne | Rozwija umiejętności pracy zespołowej, komunikacji i mentoringu | Przyspiesza indywidualną naukę, zapewniając szybką informację zwrotną i fragmenty kodu |
| Szybkość i wydajność | Może być wolniejsze ze względu na dyskusje i budowanie konsensusu | Zazwyczaj przyspiesza pisanie i debugowanie kodu, choć nadal wymagana jest weryfikacja |
| Zapewnienie jakości | Peer nieustannie sprawdza kod pod kątem projektu, stylu i poprawności | AI sprawdza wzorce i składnię, ale może przeoczyć problemy związane z kontekstem lub architekturą |
| Najlepsze przykłady zastosowań | Rozwiązywanie złożonych problemów, wdrażanie nowych pracowników, poprawa spójności zespołu | Szybkie prototypowanie, debugowanie, generowanie szablonów, zwiększenie indywidualnej wydajności |
👀 Czy wiesz, że... Kontrolowany eksperyment przeprowadzony w Google z udziałem 96 pełnoetatowych inżynierów wykazał, że pomoc AI skróciła czas zakończenia zadań o około 21% — choć z dużym przedziałem ufności. Badanie sugeruje większe korzyści dla osób, które codziennie poświęcają więcej czasu na kodowanie
📚 Czytaj więcej: Jak ClickUp AI wspiera zespoły programistów
Jak działa programowanie w parach z wykorzystaniem AI?
Rozpoczęcie pracy z programistą parowym AI nie jest trudne. Działa to podobnie jak dodawanie innych wtyczek lub rozszerzeń. Wystarczy je zainstalować, skonfigurować i można rozpocząć kodowanie.
Zrozumiemy to krok po kroku:
- *wybierz pomocnika AI, który pasuje do Twojej licencji: Znajdź narzędzie do programowania w parach z wykorzystaniem AI, które sprawdzi się w Twoim projekcie i łatwo zintegruje się z Twoimi ustawieniami. Wybierz narzędzie, które cieszy się dobrą reputacją pod względem integralności danych i bezpieczeństwa
- Zainstaluj i zaloguj się: Dodaj rozszerzenie lub wtyczkę do swoich ustawień, a następnie utwórz konto, aby się zalogować. Upewnij się, że autorizas dostęp do swojego kodu/multimediów/plików (w razie potrzeby ostrożnie limit dostęp)
- Rozpocznij kodowanie: Zacznij od wpisania swoich zapytań lub próśb. Staraj się być jak najbardziej precyzyjny i konkretny, ponieważ im więcej szczegółów podasz, tym lepszy będzie wynik
- Sugestie dotyczące przeglądu: Możesz zaakceptować i zmodyfikować lub nawet odrzucić sugestie kodu wygenerowane przez /AI/. Nie ma sztywnej zasady, że musisz dostosować swój kod do sugestii /AI/. Pamiętaj, że masz pełną kontrolę
- zadawaj pytania uzupełniające: *Wiele platform AI oferuje wsparcie dla dialogowej wymiany informacji. Jeśli więc nie rozumiesz sugestii, zadaj pytanie lub poproś o wskazówki, które pomogą Ci obrać właściwy kierunek
- Testuj, iteruj i utrwalaj: Gdy kod będzie już zadowalający, uruchom testy, aby sprawdzić jego wydajność. Jeśli testy zakończą się niepowodzeniem, dostosuj podpowiedzi i udoskonal kod
- Włącz to do swoich nawyków: Zacznij stopniowo. Najpierw używaj tego do pisania dokumentacji kodu lub testów jednostkowych. Gdy poczujesz się bardziej komfortowo, naturalnie zaczniesz używać AI do bardziej złożonych zadań, takich jak debugowanie, a nawet sugerowanie wzorców architektonicznych
⚡ Archiwum szablonów: Masz trudności z organizacją projektów programistycznych? Skorzystaj z tych szablonów planów rozwoju oprogramowania, aby nakreślić zakres, ustalić priorytety i utrzymać terminowość dostaw.
Korzyści płynące z programowania w parach z wykorzystaniem AI
Poniżej przedstawiamy pięć wyraźnych korzyści płynących z programowania w parach z wykorzystaniem AI, które usprawnią proces tworzenia oprogramowania:
- *przyspiesz kodowanie bez pójścia na skróty: programiści AI generują sugestie kodu w czasie rzeczywistym, co pozwala programistom przejść od pomysłu do realizacji przy mniejszym wysiłku
- popraw jakość kodu we wszystkich obszarach: * Duże modele językowe (LLM) są szkolone na obszernych, wysokiej jakości bazach danych. Oznacza to, że narzędzie AI może rekomendować rozwiązania zgodne z najlepszymi praktykami. Wynik? Twój kod stał się czystszy i mniej podatny na błędy
- Szybsza nauka podczas pisania kodu: Dla początkujących programistów, a nawet doświadczonych, którzy próbują swoich sił w nieznanych językach programowania, sztuczna inteligencja pełni rolę mentora. Wyjaśnia sugestie, dostarcza kontekstowych wskazówek i odpowiada na pytania
- kontynuuj realizację projektów, nawet gdy członkowie zespołu są nieobecni: */AI nie loguje się o 18:00 ani nie potrzebuje przerwy na kawę. Możesz kontynuować pracę w wydajności bez czekania, aż partner ludzki sprawdzi Twój kod
- Skup się bardziej na innowacjach, a mniej na rutynowej pracy: programistom łatwiej jest dłużej pozostawać w stanie kreatywności, gdy mają mniej powtarzalnych zadań do wykonania. Dzięki przejęciu rutynowych zadań, takich jak pisanie dokumentacji, /AI/ odciąża programistów, co zwiększa ich wydajność
🔍 Czy wiesz, że: Badanie GitHub wykazało, że programiści korzystający z GitHub Copilot wykonywali swoje zadania o 55% szybciej niż ci, którzy z niego nie korzystali. Zajęło im to średnio tylko 1 godzinę i 11 minut, podczas gdy programiści, którzy nie korzystali z GitHub Copilot, potrzebowali na to 2 godziny i 41 minut!
📚 Czytaj więcej: Narzędzia i asystenci AI do pisania kodu, które warto wypróbować
7 popularnych narzędzi do programowania w parach z wykorzystaniem AI: szybkie porównanie
| Narzędzie | Najważniejsze funkcje | Najlepsze dla |
| ClickUp | 🌟 Pisz kod szybciej, korzystaj z podpowiedzi autouzupełniania i objaśnień kodu dzięki ClickUp Brain🌟 Organizuj zadania programistyczne w sprintach, ustalaj terminy i śledź statusy🌟 Twórz, przechowuj i współpracuj nad dokumentacją API, instrukcjami ustawień, fragmentami kodu wielokrotnego użytku, najlepszymi praktykami programistycznymi itp. , korzystając z ClickUp Dokumenty🌟 Omawiaj szczegóły implementacji lub proś o opinie, korzystając z funkcji Assigned Comments🌟 Zintegruj się z GitHub, GitLab i innymi narzędziami🌟 Śledź prędkość sprintu, liczbę błędów lub status wdrożenia | Programiści i zespoły, które chcą łączyć kodowanie i zarządzanie projektami w jednym miejscu |
| GitHub Copilot | 🌟 Przypisuj problemy bezpośrednio do Copilot🌟 Zatwierdzaj/odrzucaj sugestie kodu za pomocą funkcji Next Edit Suggestions🌟 Przełączaj się między różnymi modelami chatbotów, takimi jak Claude, Gemini i ChatGPT, aby pisać kod🌟 Korzystaj z agentów AI, aby automatycznie pobierać kontekst z repozytoriów + serwerów MCP🌟 Pracuj w różnych środowiskach IDE i językach | Programiści korzystający z serwisu GitHub, którzy chcą uzyskać szybkie sugestie kodu AI i ściślejszą integrację repozytoriów |
| Kursor | 🌟 Uzyskaj automatyczne sugestie edycji wielu wierszy🌟 Napraw błędy kodowania dzięki inteligentnym przepisywaniom🌟 Automatycznie pobieraj kontekst z bazy kodu dzięki niestandardowym modelom wyszukiwania🌟 Umieść obrazy na czacie, aby dodać kontekst wizualny | Programiści, którzy potrzebują głęboko zintegrowanego pomocnika programistycznego, który może debugować, refaktoryzować i dostosowywać kod na dużą skalę |
| Qodo | 🌟 Twórz testy oparte na czacie w swoim IDE🌟 Generuj, sugeruj i edytuj kod za pomocą AI w ciągu kilku sekund🌟 Zautomatyzuj wykonywanie zadań dzięki inteligentnemu kodowaniu agentycznemu🌟 Łatwo przełączaj się między modelami AI w zależności od zadania | Indywidualni programiści i zespoły, które chcą korzystać z zaawansowanego generowania kodu opartego na czacie i kontekście |
| Tabnine | 🌟 Uzyskaj sugestie kodu generowanego przez AI z uwzględnieniem kontekstu🌟 Wdrażaj bezpiecznie za pośrednictwem VPC, SaaS lub lokalnie🌟 Zautomatyzuj generowanie kodu bezpośrednio z wymagań Jira🌟 Wyjaśnij swój projekt w języku naturalnym, aby szybko wdrożyć agenta AI | Firmy o rygorystycznych wymaganiach dotyczących danych/prywatności, które chcą korzystać z pomocy AI w tworzeniu oprogramowania |
| Bolt | 🌟 Twórz aplikacje full-stack z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (tzw. prompt-to-app)🌟 Szybko dostosowuj interfejs użytkownika swojej aplikacji za pomocą potężnego redaktora wizualnego 🌟 Dostosowuj aplikację pod maską dzięki pełnemu dostępowi do kodu źródłowego🌟 Elastycznie dodawaj niestandardowy kod | Startupy, twórcy aplikacji i freelancerzy, którzy chcą w ciągu kilku minut uruchomić aplikacje full-stack z podpowiedzi |
| AskCodi | 🌟 Generuj, sprawdzaj i poprawiaj swój kod za pomocą AIA🌟 Szybko refaktoryzuj istniejący kod🌟 Tłumacz kod między różnymi językami programowania za pomocą tłumacza języków🌟 Rozszyfrowuj złożony kod/błąd za pomocą wyjaśnień dotyczących kodu i błędów | Studenci, młodsi programiści i wszyscy, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności kodowania dzięki szybkim objaśnieniom |
📚Więcej informacji: Jak używać ChatGPT do pisania kodu
Jak ClickUp uzupełnia programowanie w parach z wykorzystaniem AI
Podczas kodowania najtrudniejsze często nie jest samo pisanie kodu, ale wszystko, co dzieje się wokół niego: planowanie sprintów, śledzenie błędów, dokumentowanie zmian i utrzymywanie spójności zespołu.
ClickUp, aplikacja do wszystkiego, co związane z pracą, to kompleksowe rozwiązanie dla Twojego zespołu programistów.
Oto jak możesz wykorzystać platformę ClickUp do zarządzania projektami oprogramowania, aby scentralizować cały cykl życia inżynierii.
wizualizuj swoje cykle pracy dzięki widokom ClickUp *
Dzięki ponad 15 niestandardowym widokom, w tym widok listy, tablica, wykres Gantt, kalendarz, mapa myśli, obciążenie pracą i innymi, każdy członek zespołu może natychmiast przełączyć się do widoku, który pasuje do jego zadania.
Zarządzaj zadaniami sprintu wizualnie na tablicy Kanban lub prognozuj osie czasu za pomocą wykresów Gantt i równoważ obciążenie za pomocą widoku obciążenia pracą.
Scentralizuj dokument za pomocą ClickUp Docs
ClickUp Docs zapewnia zespołom programistycznym jedną, połączoną przestrzeń do tworzenia, organizowania i współpracy nad dokumentem.
Programiści mogą tworzyć nieograniczoną liczbę dokumentów, stron wiki i baz wiedzy bezpośrednio w ClickUp. Dzięki współpracy w czasie rzeczywistym możesz oznaczać członków zespołu, dodawać komentarze w tekście, a nawet zamieniać fragmenty tekstu w zadania do wykonania.
Ponieważ dokumenty żyją równolegle z zadaniami i projektami, pozostają one połączone z bieżącą pracą. Niezależnie od tego, czy dokumentujesz punkty końcowe API, rejestrujesz retrospektywy sprintów, czy budujesz bazę wiedzy, wszystko pozostaje dostępne i aktualne.
śledź postępy dzięki ClickUp sprint *
Zarządzanie sprintami za pomocą arkuszy kalkulacyjnych lub wielu narzędzi szybko powoduje utratę widoczności przez zespoły programistyczne. Wykresy burndown nie odzwierciedlają rzeczywistości, przeszkody pojawiają się zbyt późno, a priorytety zaległości zostają pogrzebane.
Dzięki ClickUp Sprints Twoje zespoły programistów mogą zarządzać każdym cyklem sprintu w ramach jednego obszaru roboczego. Ustalaj daty sprintów, przydzielaj zadania z punktami fabularnymi lub szacowanym czasem realizacji, śledź wyniki za pomocą wykresów burndown i velocity w czasie rzeczywistym oraz automatycznie przenoś niedokończone elementy do następnego sprintu.
Daje to programistom i kierownikom projektów jasny, ujednolicony widok całego cyklu życia oprogramowania (SDLC).
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Rejestruj dyskusje dotyczące planowania sprintów, spotkania standupowe, recenzje kodu lub debaty dotyczące architektury w postaci uporządkowanych notatek za pomocą funkcji AI Notetaker w ClickUp.
zautomatyzuj dokumentację, recenzje i spotkania standupowe za pomocą ClickUp Brain *
ClickUp Brain zmienia sposób, w jaki zespoły programistyczne zarządzają cyklem życia oprogramowania (SDLC) od planowania do wydania.
Pozwól swojemu zespołowi skupić się na pisaniu i dostarczaniu wysokiej jakości kodu, podczas gdy Brain zajmie się:
- *dokumentacja automatyzowana: Generuj specyfikacje, notatki dotyczące architektury i opisy funkcji w ciągu kilku sekund
- Szybsze przeglądy kodu: Twórz szybkie przypadki testowe i natychmiast wykrywaj skrajne przypadki
- Aktualizacje sprintów i spotkania standup: Podsumuj postępy, przeszkody i kolejne kroki bez ręcznego wysiłku
- odpowiedzi na komentarze i notatki:* Przygotuj odpowiedzi i streść dyskusje, tworząc jasne wnioski
Chcesz poznać najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania AI do pisania dokumentacji? Ten wideo Ci w tym pomoże.
zmniejsz ilość ręcznych, żmudnych zadań dzięki automatyzacji ClickUp *
Programiści nie powinni tracić czasu na przenoszenie zadań, aktualizowanie statusów lub zarządzanie powtarzalnymi zadaniami sprintu.
Automatyzacje ClickUp zajmują się rutynowymi zadaniami, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na tworzeniu, testowaniu i dostarczaniu oprogramowania. Oto kilka przykładów zastosowań:
- usprawnione cykle sprintów: *automatycznie przenoś gotowe zadania z backlogu do sprintu, przypisuj je i aktualizuj statusy w miarę postępów
- *łatwe śledzenie błędów: automatyczne tagowanie, przypisywanie i ustalanie priorytetów zgłoszeń błędów zaraz po ich raportowaniu
- inteligentniejsze recenzje kodu:* wyzwalaj powiadomienia do recenzentów, gdy status zadania połączonego z PR ulegnie zmianie, co pozwoli ograniczyć opóźnienia
- Szybsze przekazywanie zadań: automatycznie przypisuj zadania, gdy praca przechodzi do działu kontroli jakości, i ustalaj terminy, aby cykle testowania były przewidywalne
- Spójne cykle pracy: Standaryzacja powtarzających się procesów — takich jak zamykanie rozwiązanych problemów, archiwizacja zakończonych sprintów lub aktualizacja dokumentacji — bez ręcznej interwencji
🌟 Bonus: Podczas gdy automatyzacje obsługują przewidywalne cykle pracy, gotowe agenty autopilota ClickUp działają w tle i podejmują proaktywne decyzje za Twój zespół programistów. Agent może nie tylko przypisać błąd, ale także dostosować priorytety sprintu, gdy nagromadzą się przeszkody.
Teams mogą również projektować niestandardowe agenty dostosowane do ich przepływu pracy — na przykład agenta, który monitoruje pull request, sygnalizuje wzorce kodu wysokiego ryzyka lub automatycznie generuje informacje o wydaniu.
Razem zmieniają zarządzanie cyklem pracy z reaktywnych aktualizacji w adaptacyjny, inteligentny system, który ewoluuje wraz z procesem.
śledź prędkość, błędy i obciążenie za pomocą pulpitów ClickUp *
ClickUp Dashboards gromadzi wszystkie dane dotyczące Twojego zespołu w jednym centrum dowodzenia na żywo. Śledź prędkość sprintu, otwarte błędy, połączone zadania, harmonogramy wdrożeń i obciążenie pracą zespołu — wszystko w czasie rzeczywistym.
Niestandardowe widżety pozwalają dodawać wykresy burndown, śledzić czasy realizacji lub porównywać obciążenie zespołu z rzeczywistymi wynikami. Zamiast śledzić raporty, Twój zespół programistów ma dostęp do jednego źródła informacji o całym cyklu życia oprogramowania (SDLC).
Ujednolicenie stosu technologicznego dzięki integracjom ClickUp
Dzięki integracji ClickUp Twój kod, rozmowy i zadania pozostają połączone. Programiści mogą łączyć commity z zadaniami, uruchamiać automatyzacje podczas scalania PR i otrzymywać powiadomienia Slack.
W ten sposób menedżerowie produktu mają widok na postępy rozwoju w ClickUp, podczas gdy inżynierowie pozostają skupieni na swoich środowiskach IDE — co zapewnia mniej zmian kontekstu, mniej pominiętych aktualizacji i płynniejszy proces wydawania nowych wersji.
📮 ClickUp Insight: 74% pracowników korzysta z co najmniej dwóch narzędzi, aby znaleźć potrzebne informacje, przechodząc między wiadomościami e-mail, czatem, notatkami, narzędziami do zarządzania projektami i dokumentacją.
Ciągłe przełączanie się między zadaniami powoduje stratę czasu i spowalnia wydajność.
Jako aplikacja do pracy, ClickUp łączy wszystkie Twoje zadania — e-mail, czaty, dokumenty, zadania i notatki — w jednym, przeszukiwalnym obszarze roboczym, dzięki czemu wszystko jest dokładnie tam, gdzie tego potrzebujesz.
Praktyczne przykłady zastosowania programowania w parach z wykorzystaniem /AI
Firmy już teraz korzystają z pomocy asystentów AI do automatyzacji części zadań związanych z kodowaniem i powtarzalnymi zadaniami związanymi z rozwojem. Przyjrzyjmy się pięciu przykładom zastosowań, w których sztuczna inteligencja ma znaczący wpływ:
Automatyczne pisanie testów jednostkowych ✍🏼
Wierz lub nie, ale skanowanie całych funkcji/modułów i sugerowanie dobrze skonstruowanych testów jednostkowych zajmuje narzędziu AI zaledwie kilka minut! Następnie możesz przejrzeć przypadek testowy i dostosować go do swoich potrzeb, zamiast pisać go od podstaw.
📌 Przykład: Goldman Sachs, wiodąca globalna firma inwestycyjna, wykorzystała AI Diffblue do generowania testów jednostkowych Java na dużą skalę. Dzięki temu to, co inżynierowie nazywali „roczną pracą nad pisaniem testów jednostkowych”, stało się zadaniem wykonanym w ciągu jednej nocy. Udało im się skrócić średni czas pisania każdego przypadku testowego z 30 minut do zaledwie 10 sekund.
Refaktoryzacja kodu starszej wersji 👩💻
Starsza wersja jest zmorą postępu. Na szczęście asystenci AI mogą błyskawicznie przejrzeć kod, zidentyfikować typowe podatne na ataki wzorce kodowania i zaproponować czyste refaktoryzacje w mgnieniu oka.
📌 Przykład: Firma StratusNex, zajmująca się tworzeniem oprogramowania, miała monolityczną bazę kodu Java pełną zagmatwanej logiki, co jest częstym problemem starszych wersji aplikacji. Wykorzystanie narzędzi AI, takich jak GitHub Copilot, pomogło zmniejszyć nakład pracy ręcznej o 70% i obniżyć koszty migracji o 60%, z 1,2 mln euro do 360 tys. euro. Poprawiło to również wdrażanie programistów o 40%, jednocześnie zmniejszając przestoje.
Generowanie dokumentacji i plików README 🗂️
Tworzenie dokumentacji kodu jest zadaniem kluczowym, ale żmudnym. Asystent AI może analizować kod, komentarze i całą strukturę projektu, aby automatycznie generować dokładną i dobrze sformatowaną dokumentację API/pliki README.
📌 Przykład: Podczas konkursu IBM WatsonxTM Challenge 2024 ponad 150 wewnętrznych zespołów przetestowało własnego asystenta kodowania /AI firmy IBM i skróciło czas generowania dokumentacji o 59%.
W rzeczywistości jeden z programistów użył podpowiedzi w języku naturalnym do wygenerowania kodu, który automatycznie wykrył wiele plików bez dokumentacji. W ciągu kilku minut oznaczył ponad 750 plików JavaScript, zadanie, które w innym przypadku zajęłoby tygodnie ręcznego przeszukiwania.
Debugowanie z wyjaśnieniami AI 🪲
Zamiast przełączać się między zakładkami, aby zrozumieć, co jest nie tak z kodem, możesz po prostu poprosić AI o wyjaśnienie błędu/błędu, dlaczego mógł się pojawić i jak można go naprawić.
🛠️ W praktyce: Programiści AWS korzystający z Amazon Q odkryli, że AI potrafi wyjaśniać błędy prostym językiem, wskazywać przyczyny źródłowe, a nawet automatycznie generować przypadki testowe, oszczędzając zespołom wiele godzin spędzonych na przeglądaniu plików dziennika.
Planowanie sprintów wspomagane przez AI 🤖
Oprócz intensywnego kodowania, narzędzia AI do programowania mogą również pomóc w planowaniu i śledzeniu statusu zadań/projektów.
📌 Przykład: W przypadku Atrato, rozwijającego się startupu, zarządzanie projektami za pomocą rozproszonych narzędzi, takich jak Notion i Google Drive, działało do momentu, gdy przestało działać. Dzięki konsolidacji zadań, punktów sprintu i śledzenia prędkości w przyjaznej dla użytkownika platformie ClickUp opartej na sztucznej inteligencji, zespół uzyskał widoczność zarówno w bieżących zadaniach, jak i w szerszym planie działania.
Wyniki były trudne do zignorowania: 30% wzrost szybkości rozwoju i 20% zmniejszenie przeciążenia programistów.
🌟 Bonus: Dla programistów niektóre z najważniejszych spostrzeżeń pojawiają się poza środowiskiem IDE — podczas planowania sprintów, retrospektyw lub doraźnych sesji przy tablicy. Wyzwanie? Przekształcenie tych rozmów w praktyczne zadania bez utraty szczegółów.
Dzięki funkcji Brain MAX Talk-to-Text inżynierowie nie muszą już wpisywać aktualizacji ani ręcznie dodawać komentarzy do zadań — wystarczy, że coś powiedzą, a Brain MAX zamieni ich słowa w przejrzystą dokumentację gotową do przypisania, śledzenia i podjęcia działań.
Limit i wyzwania związane z wykorzystaniem AI w programowaniu w parach
Oczywiście, AI znacznie usprawnia kodowanie, ale nie jest superbohaterem. Podobnie jak każde inne narzędzie, asystenci AI i redaktorzy kodu mają swoje słabe punkty, o których każdy programista powinien wiedzieć:
Luki kontekstowe
Asystent AI jest tak dobry, jak jego wiedza. Udostępnianie niekompletnych plików lub podawanie niejasnych podpowiedzi z brakującymi szczegółami spowoduje uzyskanie pewnej, ale niekompletnej odpowiedzi.
✅ Rozwiązanie: Zawsze podawaj kontekst z góry (i jasno). Dołącz do swoich podpowiedzi ostatnie commit, komentarze do funkcji lub notatki dotyczące architektury, aby AI generowała kod uwzględniający kontekst.
Dziedziczne uprzedzenia wynikające z kodu publicznego
Modele AI wykorzystują publiczny kod jako dane szkoleniowe, które mogą zawierać przestarzałe praktyki i stronnicze wzorce kodu (np. wybór bibliotek, które są popularne, ale nie są bezpieczne). W wyniku istnieje duże prawdopodobieństwo, że sugestie kodu AI będą odzwierciedlać tę stronniczość.
✅ Rozwiązanie: Zrównoważ pomoc AI w całym cyklu życia oprogramowania z ludzką oceną. Zespoły powinny regularnie weryfikować kod sugerowany przez AI pod kątem aktualnych najlepszych praktyk, aby zapewnić jego zgodność ze standardami branżowymi.
Nadmierne poleganie na sugestiach AI
Kuszące jest proszenie AI o wszystko (i ślepe przyjmowanie jej sugestii), zwłaszcza gdy jesteś pod presją. Jednak wyniki AI mogą być pełne błędów, zwłaszcza gdy masz do czynienia z logiką o wysokiej stawce lub zadaniami specyficznymi dla danej dziedziny.
✅ Rozwiązanie: Ustal granice podczas korzystania z AI do kodowania i programowania. Zastosuj ją do powtarzalnych i czasochłonnych zadań, takich jak pisanie przypadków testowych lub generowanie dokumentacji. Co najważniejsze, zawsze sprawdzaj sugestie AI przed ich zaakceptowaniem.
Ochrona wrażliwych danych
Wysyłanie zastrzeżonego kodu do AI hostowanej w chmurze może narazić poufne dane i naruszyć wymogi zgodności.
✅ Rozwiązanie: Wybierz narzędzia AI, które mają solidne zasady przetwarzania danych, aby zapewnić zerowe przechowywanie danych i bezpieczny hosting.
Własność intelektualna i kwestie etyczne
Ponieważ modele LLM są szkolone na publicznie dostępnym kodzie, sugerowane fragmenty kodu mogą nieumyślnie powielać kod chroniony prawem autorskim, co może narazić Cię na kłopoty.
✅ Rozwiązanie: Programiści mogą uniknąć problemów związanych z prawami autorskimi, sprawdzając fragmenty kodu wygenerowane przez AI za pomocą narzędzi do wykrywania plagiatu. Ważne jest również, aby firmy stosowały jasne zasady dotyczące przeglądu kodu, aby uniknąć nieumyślnych naruszeń praw własności intelektualnej.
Oto jak użytkownik Reddita podsumowuje swoje doświadczenia z programowaniem w parach z wykorzystaniem AI:
Przyszłość programowania w parach z wykorzystaniem AI
W nadchodzących latach programowanie w parach z wykorzystaniem AI będzie czymś znacznie więcej niż tylko „szybkością”. Zmieni ono sposób, w jaki programiści tworzą, debugują, współpracują i wprowadzają innowacje. W jaki sposób? Dowiedzmy się:
Partner do kodowania stworzony specjalnie dla Ciebie
Każdy programista ma swój unikalny styl pracy i preferencje. Narzędzia programistyczne przyszłości będą uczyć się tych wzorców i dostosowywać swoje sugestie odpowiednio do nich. Dla nowych członków zespołu narzędzia te mogą również służyć jako przewodniki po repozytorium, wyjaśniające, dlaczego rzeczy są zbudowane w taki, a nie inny sposób.
📚Więcej informacji: Najlepsze narzędzia do tworzenia aplikacji
Wykrywanie błędów, zanim się pojawią
Dzisiejsze asystenty programistyczne wykrywają problemy po napisaniu kodu. Jutrzejsze narzędzia AI będą wykrywać wzorce, które zazwyczaj prowadzą do błędów, i wcześnie je sygnalizować. Przewidując ryzykowne ścieżki kodu, AI znacznie skróci cykle debugowania i zapewni programistom większą pewność co do ich wstępnych projektów.
🧠 Ciekawostka: Pierwszym „błędem” w 1947 roku była prawdziwa ćma, która utknęła w przekaźniku komputera Harvard Mark II. W tamtych czasach debugowanie oznaczało dosłownie usuwanie owadów. Jutrzejsze narzędzia AI zamkną tę starszą wersję, wykrywając potencjalne błędy, zanim wkradną się one do kodu, i zapobiegając wielogodzinnym pracom nad ich usuwaniem.
⚡ Archiwum szablonów: Potrzebujesz ustrukturyzowanego sposobu zarządzania błędami? Te szablony raportowania błędów ułatwiają dokumentowanie błędów, ustalanie priorytetów poprawek i usprawnianie kontroli jakości.
Kod, który sam się naprawia
Zamiast czekać, aż programiści przejrzą logi po awarii, przyszłe narzędzia AI będą mogły monitorować oprogramowanie w czasie rzeczywistym i automatycznie wprowadzać poprawki kodu. Na przykład platforma AI będzie w stanie wykryć wyciek pamięci w aplikacji produkcyjnej i natychmiast go naprawić, zmniejszając czas przestoju i oszczędzając godziny pracy inżynierów.
📚Więcej informacji: Jak stać się lepszym programistą
Programiści jako koordynatorzy, a nie tylko koderzy
W przyszłości programiści nie będą spędzać większości czasu na pisaniu kodu. Będą raczej kierować wieloma systemami AI i pełnić rolę nawigatorów, przydzielając zadania, weryfikując wyniki i skupiając się na architekturze wyższego poziomu.
📚 Czytaj więcej: Jak wykorzystać AI w tworzeniu oprogramowania
ClickUp: nowy ulubiony pomocnik Twojego zespołu programistów
Jedno jest pewne: AI nie ma na celu zastąpienia programistów, ale wsparcie ich pracy.
Od pisania czystszego kodu po utrzymywanie projektów na właściwym torze — odpowiednie narzędzia do programowania w parach z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pomagają programistom skupić się na pracy, która naprawdę ma znaczenie. ClickUp jest tutaj ulubionym pomocnikiem Twojego zespołu programistów.
Od automatyzacji aktualizacji sprintów za pomocą Brain po usprawnienie śledzenia błędów dzięki automatyzacji, od wizualizacji SDLC w pulpitach po łączenie kodu z Integrations — ClickUp skupia wszystko, czego potrzebuje Twój zespół, w jednym miejscu. Dodatkowo dzięki Brain MAX możesz wybrać preferowany model języka.
Gdy te dodatkowe obciążenia zostaną wyeliminowane, Twój zespół będzie mógł skupić się na tym, co najważniejsze: wprowadzaniu innowacji i poprawianiu jakości kodu.
Chcesz zobaczyć, jak AI wpisuje się w cykl pracy tworzonego przez Twój zespół oprogramowania? Zarejestruj się bezpłatnie w ClickUp.
Często zadawane pytania (FAQ)
Zespoły w przedsiębiorstwach mogą bezpiecznie korzystać z programowania w parach opartego na AI, wybierając narzędzie, które zapewnia zgodność z SOC 2, bezpieczne wdrożenia w chmurze, szyfrowanie danych w spoczynku i podczas przesyłania oraz ścisłą kontrolę prywatności danych.
Chociaż AI doskonale radzi sobie z wykrywaniem typowych problemów, takich jak błędy składniowe lub sygnały ostrzegawcze dotyczące wydajności, brakuje jej zdolności oceny i podejmowania subtelnych decyzji, które są domeną doświadczonych programistów. Ludzka ocena nadal odgrywa niezastąpioną rolę w ocenie architektury, logiki biznesowej i skrajnych przypadków, których AI nie jest w stanie w pełni zrozumieć.
Większość narzędzi AI oferuje wsparcie dla różnych języków programowania, w tym Python, JavaScript, C#, Java, TypeScript, Go i inne. Jednak zakres ten nie jest uniwersalny. Istnieją narzędzia specjalizujące się w językach programowania stron internetowych, podczas gdy inne oferują wsparcie dla niszowych lub nowo powstających frameworków.
Zaskakująco niewielkie. Większość narzędzi integruje się bezpośrednio z środowiskami IDE, z których już korzystają programiści, więc cykl pracy pozostaje podobny. Wystarczy zacząć pisać, a sugestie lub fragmenty kodu AI pojawią się w razie potrzeby.