-
Wdrażanie AI w programowaniu: trudna część to nie technologia
Ostatnio coraz więcej firm przygotowuje się do wdrożenia narzędzi AI na masową skalę. Setki, czasem tysiące programistów lada moment usłyszą: oto wasze nowe narzędzia, oto szkolenie, oto miary którymi będziemy mierzyć adopcję. Standardowy scenariusz „transformacji”. Trafiłem na przykład na ogłoszenie o pracę, w którym firma szukała osoby do kierowania takim właśnie przedsięwzięciem. Użyli nawet pięknego sformułowania: „AI-augmented craftsmanship” – „rzemiosło wspomagane AI”. Spodobało mi się. Oddaje coś prawdziwego – że programowanie, robione dobrze, jest rzemiosłem. Ale reszta ogłoszenia to był standardowy zestaw narzędzi „transformacyjnych”: golden paths, metryki DORA, zespoły wsparcia, dashboardy adopcji. Problem jest taki, że wiemy już, że ten scenariusz nie działa. Większość tak prowadzonych „transformacji” kończy się porażką…
-
Z AI szybciej ku klęsce (produktu)
Niedawno kolega opowiedział mi jak uruchamia równolegle wiele instancji Claude Code, jak przełączając się między okienkami szybko buduje dużo "ficzerów". Był bardzo podekscytowany tym, jak przyspiesza to rozwój jego produktu. Ale ja uważam, że to pułapka. Podwójna pułapka.
-
Jak dobrze korzystać z Cursora (cz. 1)
Od grudnia ’24 przerzuciłem się z GitHub Copilot na Cursor i zdecydowanie nie żałuję. Umożliwia on bowiem bardzo wygodne korzystanie ze wsparcia różnych modeli AI podczas pracy nad kodem zasadniczo zwiększając możliwości programisty i tempo jego pracy. Jednak dobre wykorzystanie mocy tego narzędzia wymaga umiejętnego wykorzystania jego funkcji oraz przestrzegania jednej, bardzo ważnej zasady. To nadal ja programuję To najważniejsza zasada! Nadal musisz rozumieć co robisz i wiedzieć jak kod, który tworzysz działa oraz dlaczego. Do tego zaś konieczna jest podstawowa wiedza programistyczna i choćby minimum doświadczenia. W przeciwnym razie AI bardzo szybko wpuści „vibe-codera” w maliny. Przykład: tworzę aplikację, w której świadomie nie stosuję ORM zamiast tego używając własnej…
-
AI – kolejna rewolucja w programowaniu
Trwa już trzeci rok rewolucji AI. Oczywiście, modele AI rozwijano dużo dłużej, ale od około trzech lat są one bardziej mainstreamowe, bardziej dostępne i tańsze w stosunku do możliwości. I widać już ewidentnie ogromny wpływ tego na programowanie jako zajęcie, pracę, a także na całą branżę IT. Efekt jest taki, że coraz więcej kodu jest tworzone z użyciem modeli bezpośrednio lub z ich wsparciem. Na dniach szef Google’a pochwalił się, że 25% kodu u nich, czyli jedna czwarta, już jest robiona przez modele a chwilę potem Satya Nadela – szef Microsoft – podał podobną liczbę dla swojej firmy. A z drugiej strony mamy (głównie w mediach antyspołecznych) narzekania i jęki,…