W dzisiejszych czasach, gdzie coraz więcej zadań w programowaniu może być zautomatyzowanych, kluczową rolę odgrywa połączenie ludzkiej wiedzy z pomocą ze strony sztucznej inteligencji. W szczególności duże modele językowe (LLM) mogą znacząco skrócić czas realizacji rutynowych zadań. Przykładem może być wykorzystanie AI do automatyzacji codziennych procesów, co pozwala programistom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach ich pracy.
Optymalizacja procesów z AI
Praca programisty często wiąże się z powtarzalnymi czynnościami, jak na przykład przetwarzanie danych, porządkowanie kodu czy debugowanie. Chociaż te zadania są istotne, mogą być monotonne i czasochłonne. Dlatego dobrym podejściem jest delegowanie takich zadań modelom AI, które mogą zautomatyzować procesy, takie jak przeszukiwanie i porządkowanie danych, tworzenie funkcji czy nawet generowanie kodu na podstawie określonych wytycznych.
Zadania te mogą wydawać się proste, ale ich manualne wykonywanie może zabierać cenne godziny, które mogłyby być przeznaczone na bardziej wartościowe prace. Szczególnie w kontekście projektów, które wymagają częstego przetwarzania dużych ilości informacji, automatyzacja może znacząco zwiększyć efektywność.
Przykład wykorzystania AI do tworzenia list kontrolnych
Jednym z przykładów wykorzystania AI do automatyzacji zadań może być sytuacja, w której wolontariusz pracujący dla organizacji Vote Forward potrzebuje stworzyć listę kontrolną, aby śledzić postęp przygotowanych listów. Dashboard tej organizacji dostarcza informacje o statusach poszczególnych paczek listów, ale połączenie tych informacji z rzeczywistymi dokumentami jest czasochłonne. Dzięki wsparciu AI możliwe było stworzenie skryptu, który automatycznie generuje listę kontrolną na podstawie danych z dashboardu.
Choć takie zadanie mogłoby być wykonane ręcznie, czas potrzebny na manualne przeszukanie dashboardu i porównanie danych mógłby być znacznie dłuższy niż napisanie prostego skryptu. W tym przypadku AI pomogła zidentyfikować i posortować odpowiednie dane, eliminując konieczność ręcznego porównywania dokumentów.
Delegowanie rutynowych zadań
Kluczem do skutecznego korzystania z AI w programowaniu jest umiejętność delegowania zadań, które są powtarzalne i nie wymagają zaawansowanej analizy. Modele LLM, takie jak ChatGPT czy Claude, mogą generować kod, który wykonuje te zadania, a jednocześnie pozostawia programiście więcej czasu na bardziej wymagające i kreatywne projekty. Ważne jest jednak, aby dokładnie sprawdzać pracę AI, ponieważ nie zawsze jest ona idealna. Warto również wykorzystywać swoją wiedzę i doświadczenie, aby dostosować wyniki generowane przez AI do specyficznych potrzeb projektu.
Praktyczne podejście do pracy z AI
Efektywne korzystanie z asystentów AI, takich jak ChatGPT, wymaga od programisty pewnej wiedzy technicznej i doświadczenia. Ważne jest, aby odpowiednio formułować zapytania i rozbijać duże zadania na mniejsze fragmenty, które są łatwe do przetestowania. Na przykład, przy pracy nad przetwarzaniem stron internetowych, dobrze sformułowane pytanie do AI może znacząco przyśpieszyć pracę, ale wymaga to jasnego zrozumienia, jak działają struktury HTML i CSS na stronie.
Co więcej, AI może być używana do automatyzacji różnych działań, takich jak ekstrakcja danych, sortowanie, czy manipulowanie elementami w DOM (modelu obiektowym dokumentu). Takie podejście zmniejsza liczbę błędów i przyspiesza proces tworzenia, ale wymaga od programisty dogłębnej znajomości narzędzi programistycznych, takich jak przeglądarkowy konsolowy debugger lub narzędzia deweloperskie.
Wyzwania związane z automatyzacją
Chociaż AI może znacznie przyspieszyć codzienne zadania, nie jest wolna od problemów. Na przykład w prezentowanym przypadku, automatyzacja ekstrakcji danych z dashboardu napotkała problemy związane z ładowaniem dynamicznych elementów strony. Modele AI nie poradziły sobie z tym zadaniem, co wymagało interwencji programisty i zastosowania klasycznych technik programistycznych (np. manipulacja czasem ładowania elementów poprzez funkcję setTimeout).
To pokazuje, że choć AI jest potężnym narzędziem, programiści muszą być gotowi na monitorowanie i poprawianie jej działania. Warto również pamiętać, że nie każdy problem można rozwiązać za pomocą AI i czasami tradycyjne metody programistyczne są bardziej efektywne.
Podsumowanie
Korzystanie z AI w codziennych zadaniach programistycznych staje się coraz bardziej powszechne. Modele LLM mogą automatyzować wiele rutynowych zadań, co pozwala programistom skupić się na bardziej twórczych i innowacyjnych aspektach projektów. Jednak, aby w pełni wykorzystać potencjał AI, niezbędne jest odpowiednie połączenie ludzkiej wiedzy, doświadczenia i kreatywności z narzędziami AI.
W przyszłości możemy spodziewać się, że rola AI w programowaniu będzie rosła, ale nadal kluczowe będzie zrozumienie, kiedy i jak najlepiej wykorzystać te technologie, aby osiągnąć optymalne rezultaty.
