Это канал комьюнити, где софтверные инженеры пробуют различные AI утилиты в работе и делятся опытом.
Для интеграции AI в свою компанию, оставьте заявку на нашем сайте.
Статья с которой все началось, обязательно к прочтению, содержит базовые рекомендации, с которых можно начать свой путь.
В канале публикуется важная информация, обновления, опросы, интересные посты участников.
Общение происходит в чате.
У нас есть база знаний, которую мы коллективно наполняем
Я работаю над гайдом для конрибьюции, но уже сейчас можете присылать свои мысли и юзкейсы @romankaganov
Вы можете помочь проекту любым другим способом, если вы умеете в ноушен, дизайн, ведение соцсетей, написание текстов, маркетинг - you are always welcome, труд всегда будет вознагражден.
Я хочу развивать проект по принципу Open Startup, он будет максимально публичным и прозрачным, с поддержкой комьюнити.
Пожалуйста, пройдите небольшой опрос знакомство.
Об авторе можно почитать тут @ctobuddy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Devs try AI pinned «🤵 Info Это канал комьюнити, где софтверные инженеры пробуют различные AI утилиты в работе и делятся опытом. Для интеграции AI в свою компанию, оставьте заявку на нашем сайте. Статья с которой все началось, обязательно к прочтению, содержит базовые рекомендации…»
Знакомство ч2. Роль
Anonymous Poll
70%
Пишу код, девопшу, тестирую, etc
9%
Техлижу
14%
Управляю продуктом
7%
Владею бизнесом
Знакомство ч3. От комьюнити я хочу
Anonymous Poll
83%
Наблюдать
7%
Законтрибьютить
7%
Активно участвовать
3%
В команду
Гайз, давайте выберем направление на эту неделю, и навалимся на него вместе.
Anonymous Poll
49%
Copilot CLI
26%
Copilot for pull requests
26%
Copilot vs IntelliJ AI
🪨 Pitfalls
Поговорил сейчас с @Oviron по поводу нашего кейса рефакторинга кода. Было решено добавить новую секцию в описание юзкейса - Pitfalls.
Я добавил первый подводный камень.
🤖 Ассистент не думает абстрактно
Через какое то время после рефакторинга выяснилось, что можно еще улучшить код, добавить абстрации. Если бы все классы рефакторил человек, он скорее всего заметил бы повторяющиеся паттерны и сразу бы улучшил эти места. Машина же, хоть и хорошо, но выполняла инструкцию, а для человека задача рефакторинга сложна тем, что следующего шага может быть не видно, пока не сделаешь предыдущий.
Если спрашивать AI Ассистента, как бы он отрефакторил тот или иной код, то скорее всего получишь какие-то низкоуровневые рекомендации на уровне if-else и циклов, а не верхнеуровневые улучшения по архитектуре.
Появилась гипотеза, что можно попробовать составить диаграмму классов в текстовом формате с сигнатурами и описаниями функций и классов, без реализаций, и спросить у Ассистента рекомендации по улучшению.
PS Вообще проблема рефакторинга стоит довольно остро в любом проекте, ты либо копишь тех долг и увеличиваешь стоимость добавления каждой новой строчки кода, либо регулярно рефакторишь. Было бы очень круто максимально удешевить рефакторинг.
@devstryai
Поговорил сейчас с @Oviron по поводу нашего кейса рефакторинга кода. Было решено добавить новую секцию в описание юзкейса - Pitfalls.
Я добавил первый подводный камень.
🤖 Ассистент не думает абстрактно
Через какое то время после рефакторинга выяснилось, что можно еще улучшить код, добавить абстрации. Если бы все классы рефакторил человек, он скорее всего заметил бы повторяющиеся паттерны и сразу бы улучшил эти места. Машина же, хоть и хорошо, но выполняла инструкцию, а для человека задача рефакторинга сложна тем, что следующего шага может быть не видно, пока не сделаешь предыдущий.
Если спрашивать AI Ассистента, как бы он отрефакторил тот или иной код, то скорее всего получишь какие-то низкоуровневые рекомендации на уровне if-else и циклов, а не верхнеуровневые улучшения по архитектуре.
Появилась гипотеза, что можно попробовать составить диаграмму классов в текстовом формате с сигнатурами и описаниями функций и классов, без реализаций, и спросить у Ассистента рекомендации по улучшению.
PS Вообще проблема рефакторинга стоит довольно остро в любом проекте, ты либо копишь тех долг и увеличиваешь стоимость добавления каждой новой строчки кода, либо регулярно рефакторишь. Было бы очень круто максимально удешевить рефакторинг.
@devstryai
👍4
Пришел интересный комментарий
❓У меня два вопроса
- Кто-то использует Phind?
- В чем прикол Bard, Perplexity? как вы используете их по делу?
Порекламирую несправедливо неизвестный [Phind.com](https://www.phind.com). Услышал о нём, как о годной LLM для кодинга на канале [«Запуск Завтра»](https://t.iss.one/ctodaily/1707).
Отвечает на голову лучше Bard, Perplexity, субъективно, даже лучше OpenAI ChatGPT (в бесплатной версии по крайней мере). Главные фичи:
- умный! Пока не замечен в том, чтобы писать откровенную фигню
- редко галлюцинирует, предпочитая горькую правду сладкой лжи
- даёт ссылки на источники
- работает в РФ без VPN (по словам канала «Запуск Завтра»)
❓У меня два вопроса
- Кто-то использует Phind?
- В чем прикол Bard, Perplexity? как вы используете их по делу?
🤔1
Общим голосованием было реешено на этой неделе поизучать Copilot CLI, но на самом деле я посмотрел официальную доку. Она довольно короткая и говорит, что CLI утилита пока в бете.
У нее две команды:
Думаю, можно расширить таску до исследования любых CLI утилит, поэтому накидывайте что у вас есть в этот тред, для этого нужно подписаться на канал 👇
@devstryai
У нее две команды:
gh copilot suggest
gh copilot explain
Думаю, можно расширить таску до исследования любых CLI утилит, поэтому накидывайте что у вас есть в этот тред, для этого нужно подписаться на канал 👇
@devstryai
🪨 Pitfall. Refactore code.
Недостаточно контекста для следующей итерации
После первой итерации рефакторинга вырос общий объем кода примерно на 15% и количество файлов увеличилось с 1 до 4х, во вторую итерацию количество файлов должно было вырасти с 4х до 8ми.
Последующие попытки отрефакторить дальше методом, описанным выше, не увенчались успехом. Ассистенту явно не хватало контекста, принудительное подключение файлов к контексту не принесло никаких результатов. Ассистент предлагал создавать файлы, которые уже существуют и скатывался в низкоуровневые рекомендации.
Пока сложно судить о том, что повлияло на результат - увеличение объема кода, или количества файлов.
Обновил юзкейс
@devstryai
Недостаточно контекста для следующей итерации
После первой итерации рефакторинга вырос общий объем кода примерно на 15% и количество файлов увеличилось с 1 до 4х, во вторую итерацию количество файлов должно было вырасти с 4х до 8ми.
Последующие попытки отрефакторить дальше методом, описанным выше, не увенчались успехом. Ассистенту явно не хватало контекста, принудительное подключение файлов к контексту не принесло никаких результатов. Ассистент предлагал создавать файлы, которые уже существуют и скатывался в низкоуровневые рекомендации.
Пока сложно судить о том, что повлияло на результат - увеличение объема кода, или количества файлов.
Обновил юзкейс
@devstryai
👌1