8 KI -Tipps für Webentwickler (und ihre Karriere)

künstliche Intelligenz (KI) fegt die Welt und die Webentwicklung steht im Mittelpunkt dieser KI -Revolution. Was bedeutet das für unsere Arbeit?

Viele Entwickler haben KI -Tools möglicherweise noch nicht aktiv angenommen. Sie haben die KI möglicherweise bis heute nicht weit verbreitet, da sie Bedenken hinsichtlich potenzieller KI -Probleme und ihrer Betonung auf ihre eigenen beruflichen Fähigkeiten haben.

Es ist jedoch ein Fehler, die Anwendung von KI in der Webentwicklung zu ignorieren. Dieser Artikel wird einige Erfahrungen und Techniken ausgeben, die aus der Praxis des Autors, KI in den letzten Monaten vollständig zu verwenden, stammen.

(Die folgenden Vorschläge gelten für einzelne Entwickler. Ich werde meine Ansichten in einem nachfolgenden Artikel über die Anwendung von KI im Webentwicklungsteam weitergeben. In diesem Artikel geht davon aus, dass Sie über ein eigenes Projekt verfügen, einschließlich Ihrer eigenen Website. )

1 Beginnen Sie jetzt mit KI. Wenn Sie es noch nicht benutzt haben, beginnen Sie heute. Andernfalls kann Ihr Unternehmen Sie verlassen.

Dies ist kein Witz (oder ich bin nicht optimistisch).

ai ist schädlich für die Umwelt und hat möglicherweise auch Auswirkungen auf unsere beruflichen Fähigkeiten, aber wir können die Realität nicht ignorieren. (Natürlich können und sollten wir Schritte unternehmen, um diese Probleme anzugehen, aber dies muss separat diskutiert werden.)

In den letzten Jahren wurden Entlassungen in der Technologiebranche immer schwerwiegender geworden. Unabhängig davon, wie ein Unternehmen behauptet, der "beste Arbeitgeber" zu sein, ist Aktion besser als Worte. In einem Technologieunternehmen müssen wir das Schlimmste planen.

2.

Die hier erwähnte KI bezieht sich auf die entwicklungsbezogene KI. Während allgemeine KI wie ChatGPT auch helfen kann, erfordert unsere Arbeit professionelle Tools. Github Copilot ist momentan eine der beliebtesten Entscheidungen, und der KI -Assistent von JetBrains ist ebenfalls eine gute Wahl. Holen Sie sich eine Lizenz, probieren Sie das für Sie geeignete Tool aus und beginnen Sie vor allem damit.

3.

ai kann automatisch Einreichungsinformationen generieren, die viel Zeit sparen können. (Ich muss etwa 1000 Einreichungen pro Monat bearbeiten.) Der AI -Assistent von Jetbrains kann dies in der IDE Jetbrains IDE problemlos tun. Hier ist die Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe, die auf der Standardaufforderung basiert, die konventionelle Commit -Spezifikation verwendet und jedes Commit als KI -Generation markiert:

Vermeiden Sie lange Beschreibungen oder unnötige Details.

Beginnen Sie mit einem imperativen Satz von nicht mehr als 50 Zeichen.

Verwenden Sie den konventionellen Commit -Stil.

• leeren Sie dann die Zeile und fahren Sie mit einer detaillierteren Erklärung fort.
• Der erste Teil schreibt nur einen Satz und erklärt höchstens zwei bis drei Sätze im Detail.
• für alles im Repository ... schreiben Sie einfach die Commit -Nachricht als: "Chore: Automatisierte Änderungen einschließen"
• Fügen Sie die folgende Nachricht zur letzten einzelnen Zeile jeder Einreichung hinzu: (Diese Commit-Nachricht wurde mit Ai-generiert.)
Es funktioniert großartig, spart Zeit und ist so gut (oder noch besser) wie die Informationen, die ich manuell geschrieben habe.

• sind jedoch auch die folgenden Punkte wichtig: Das Schreiben einer standardisierten Einreichung ist immer noch eine wichtige Fähigkeit. Wenn Sie ein Junior -Entwickler sind und keine guten Code -Dokumentationsgewohnheiten entwickelt haben, wird empfohlen, diese Fähigkeiten zuerst zu entwickeln und dann die AI -Unterstützung zu verwenden. Das Beherrschen der Grundlagen ist entscheidend, da sie mit Ihrer beruflichen Glaubwürdigkeit zusammenhängt.

  4. Sie können möglicherweise keine Code -Überprüfung erhalten, es sei denn, Sie arbeiten für jemand anderen. Wenn Sie jedoch Code in einer Organisation entwickeln, können Sie verschiedene Code -Überprüfungsstile und -prozesse begegnen - einige Gutachter genehmigen alles, während andere Registerkarten und Leerzeichen in jeder Datei diskutieren. In einigen Fällen können Sie sofort Feedback erhalten, während Sie in einigen Fällen benötigen, während Sie in einigen Fällen benötigen Die Unterstützung von Managern, schließlich von anderen Teams zu bewerten.

  In beiden Fällen kann die Überprüfung der KI -Code helfen. Wenn Sie momentan keine zweite Meinung erhalten, sind sie sehr nützlich und können Code -Bewertungen in Ihrer Organisation beschleunigen und koordinieren.

  Welche Tools können Sie verwenden? Ich bewerten immer noch mehr Optionen, aber mein Lieblings -Helfer für Code -Bewertungen ist im Moment Codierabbit. Es identifiziert Probleme, die ich vielleicht nicht bemerkt habe, und ich möchte mich auf komplexere Veränderungen in meinem Projekt verlassen.

  Bitte beachten Sie, dass ich nicht sage,

  stützt sich nur auf AI -Code -Überprüfung. Während wir dies möglicherweise für unsere persönliche Arbeit tun müssen, ist dies in der Organisation anders. Hier können wir KI in den Prozess einbeziehen und ihn dann anhand unserer Erwartungen und Erfahrungen anpassen. 5.

  Wie andere Entwickler (oder wie ich) verwenden Sie TO-Notes, um das zu markieren, was Sie aufräumen können?

  Ein gutes Gebrauchsfall für AI -Assistenten oder -redakteure ist, diese Orte zu refaktor. Zum Beispiel hat JetBrains eine hervorragende Refactoring -Option (ich denke, dies ist die beste KI -Funktion, neben der Festlegung von Informationen), mit dem Vorschläge für einen solchen Code Refactoring ermöglicht. Probieren Sie es in Ihrem eigenen Code aus. Obwohl die Lösung möglicherweise nicht "perfekt" ist, ist sie möglicherweise immer noch besser als zuvor. (Wenn nicht, können Sie Ihrem Code jederzeit einen weiteren "To -Do" -Betentsatz hinzufügen - oder zurückrollen.) In Refactoring kann KI ins Spiel kommen - ich schlage vor, Sie verwenden es dafür.

  6.

  Beginnen Sie jetzt: Schreiben Sie im Moment Ihre größten Schmerzpunkte auf, die nervigsten sich wiederholenden Aufgaben und die Projekte, die Sie schon immer machen wollten.

  Wenn Sie Zeit haben und bereits eingerichtet sind, lassen Sie Ihren AI -Code -Assistenten Gerüst oder Skript für die von Ihnen benötigte Lösung oder das von Ihnen vorgestellte Projekt bereitstellen. Tauchen Sie in es ein. Bauen Sie es.

  Führen Sie fünf oder mehr dieser Projekte ab. Wenn Sie in der Lage sind, zusätzliche Arbeiten zu erledigen (siehe "AI Paradox"), zeichnen Sie sie auf, veröffentlichen und bewerben Sie sie. Ziel ist es, die Fähigkeiten in den Bemühungen der KI -Entwicklungen zu entwickeln und Ihre Wahrnehmung zu verbessern, wo KI hilfreich ist (und wo dies nicht der Fall ist).

  7.

  Probieren Sie weiterhin AI -Lösungen professionell und persönlich aus. Ja, alle veröffentlichen KI -Produkte, aber der Schwerpunkt liegt hier darauf, sich auf KI -Lösungen in Ihrem Gebiet zu konzentrieren und sich an die Gewohnheit zu bringen, sie zu testen (für mich sind wiederholte Erinnerungen dafür hilfreich).

  Folgende Lösungen, die ich bewertet oder geplant habe, um zu bewerten:

  • Amazon Q Developer
  • bito
  • Codacy
  • Codepeer
  • codescen
  • codiumai
  • Cursor
  • Grit
  • figstack
  • mutable.ai
  • Pullrequest
  • reviewable
  • SourceGraph Cody
  • tabnine

  Danach können Sie und ich weiterhin viele "ausgezeichnete Listen" für KI -Informationen erkunden. Zum Beispiel, Mahsima Dastans großartige KI-Tools oder James Murdzas großartige AI-betriebene Entwickler-Tools.

  8. Ich habe vorgeschlagen, zu warten, bis Sie eine gute Angewohnheit entwickelt haben, Informationen zu schreiben, bevor Sie mit AI Informationen zur Erstellung von Einreichungsinformationen verwendet haben, die die meisten Menschen tun werden. Dies ist Teil eines größeren Themas - zu erkennen, welche Arbeit Sie an KI delegieren können und was möglicherweise nicht delegiert wird.

  Ich denke, dieser Teil ist subtiler:

  Sie können eine Zeile zeichnen, die besagt, dass Sie keine KI verwenden, um den Job zu erledigen, den Sie am besten tun. Zum Beispiel verwende ich KI nicht, um HTML und CSS zu generieren, und ich habe viele Gründe, es selbst zu tun (wenn Sie dies noch nicht getan haben, sollten Sie meiner Arbeit nachdenken!).

  Aber es ist immer noch sinnvoll, KI zu testen und zu überprüfen, wo es Ihre Effizienz verbessern oder Sie überholt hat.

  Das sieht natürlich nach schlechten Nachrichten aus - aber Sie möchten diesen Weg lernen, bevor es Ihnen jemand anderes sagt. Auf diese Weise können Sie sich an A anpassen und sich an A) in Ihre eigene Arbeit anpassen und B) Ihr Nicht-A-Bild entwickeln, identifizieren und formen, die von Ihnen und Ihren Talenten und Erfahrungen profitieren können, ohne dies aus KI-Bereichen zu tun zu müssen dieser Vorteil.

  Wenn Sie lernen, KI zu verwenden, damit Sie wissen, wo KI nicht verwendet werden kann, sind Sie an einem Ort, an dem wir in Zukunft Profis benötigen.

  Wenn Sie dies nicht tun, wird die Arbeit, die Sie erledigen, höchstwahrscheinlich durch KI ersetzt und automatisiert.

  Zusammenfassung

  1. AI ist ein großer Energieverbraucher, und wir müssen dringend herausfinden, wie der Ressourcenverbrauch reduziert und mehr erneuerbare Energien verbraucht werden können.
  2. ai wird uns dumm machen, wenn wir nicht kritisch denken, weiter lernen und eine Wahrnehmung entwickeln, wenn wir keine KI verwenden.
  3. als Entwickler, nicht nur in der Webentwicklung, müssen wir KI in unsere Arbeit einbeziehen. Es gibt genug Unternehmen, die sich nicht um Menschen interessieren. Wenn wir uns also nicht anpassen, werden wir eliminiert. (Dies ist eine Katastrophe und Bedürfnisse Änderungen, ja.)
  4. Die Integration von KI in unsere Arbeit beginnt mit einer KI -IDE oder einer IDE mit einem AI -Code -Assistenten.
  Die Erstellung von Einreichungsinformationen
  5. ist ein guter KI -Anwendungsfall.
  6. AI-unterstützte Codeüberprüfung ist ein obligatorischer KI-Anwendungsfall. (Ich bin absolut optimistisch.)
  7. von AI unterstützt von AI ist ein guter KI -Anwendungsfall.
  8. Wir können Erfahrungen und eine ausgeprägte Wahrnehmung von KI sammeln, indem wir AI verwenden, um Schmerzpunkte zu lösen und kleine Projekte umzusetzen.
  9. Wir profitieren davon, sich auf das KI -Feld zu konzentrieren und regelmäßig KI -Tools zu erkunden.
  10. Wir müssen uns über KI sehr auskennen, damit wir auch die Mängel wissen, die sie auf unsere Arbeit beziehen - und wir müssen dieses Wissen nutzen, um uns ständig als Profis neu zu definieren.
  Ich glaube, dies ist die aktuelle Situation und was wir jetzt in der Webentwicklung tun können.
  Vielen Dank an Kevin Khaw für die Überprüfung dieses Artikels.

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