Best Practice per lo Sviluppo Assistito da IA: Dalla Mia Esperienza
Anche se non ho ancora portato a termine con successo un progetto su larga scala usando l'IA, voglio condividere ciò che ho imparato finora dalla mia esperienza di lavoro con l'IA nello sviluppo.
Approccio Base allo Sviluppo
Quando si lavora con l'IA, tentare di implementare tutte le funzionalità in una volta può portare a problemi imprevisti e stagnazione del progetto. Ecco perché è più efficace iniziare con le funzionalità principali e costruire ogni funzionalità una alla volta, assicurandosi di un'implementazione solida prima di andare avanti.
Il Potere del Codice Esistente
Questo approccio è efficace perché l'implementazione delle funzionalità principali ti permette di materializzare il tuo design ideale e il tuo stile di codifica attraverso codice reale. Il modo più efficace per comunicare la tua visione del progetto è attraverso codice che riflette i tuoi standard e preferenze.
Iniziando con le funzionalità principali e assicurandosi che ogni componente funzioni correttamente prima di passare al successivo, l'intero progetto mantiene la sua coerenza, rendendo più facile per l'IA generare codice più appropriato.
L'Approccio Modulare
Scomporre il codice in moduli più piccoli è cruciale. Dalla mia esperienza, mantenere i file intorno alle 250 righe di codice rende più facile dare istruzioni chiare all'IA e rende il processo di tentativi ed errori più efficiente. Anche se il conteggio dei token sarebbe una metrica più precisa, il conteggio delle righe è più pratico per gli sviluppatori umani, quindi lo usiamo come linea guida.
Questa modularizzazione non riguarda solo la separazione dei componenti frontend, backend e database—si tratta di scomporre le funzionalità a un livello molto più fine. Per esempio, all'interno della stessa funzionalità, potresti separare la validazione, la gestione degli errori e altre funzionalità specifiche in moduli distinti. Naturalmente, anche la separazione di alto livello è importante, e implementare questo approccio modulare gradualmente aiuta a mantenere istruzioni chiare e permette all'IA di generare codice più appropriato. Questo approccio è efficace non solo per l'IA ma anche per gli sviluppatori umani.
Garantire la Qualità attraverso i Test
Considero i test cruciali nello sviluppo assistito da IA. I test servono non solo come misure di garanzia della qualità ma anche come documentazione che dimostra chiaramente le intenzioni del codice. Quando chiedi all'IA di implementare nuove funzionalità, il codice di test esistente agisce efficacemente come un documento di specifica.
I test sono anche un ottimo strumento per validare la correttezza del codice generato dall'IA. Per esempio, quando fai implementare una nuova funzionalità per un modulo all'IA, scrivere i casi di test in anticipo ti permette di valutare oggettivamente se il codice generato si comporta come previsto. Questo si allinea bene con i principi del Test-Driven Development (TDD) ed è particolarmente efficace quando si collabora con l'IA.
Bilanciare Pianificazione e Implementazione
Prima di implementare funzionalità su larga scala, raccomando di discutere prima il piano con l'IA. Organizzare i requisiti e riflettere sull'architettura porta a un'implementazione più fluida. Una buona pratica è compilare prima i requisiti, poi passare a una sessione di chat separata per il lavoro di implementazione.
È essenziale che gli umani rivedano l'output dell'IA e facciano aggiustamenti se necessario. Anche se la qualità del codice generato dall'IA è generalmente moderata, questo comunque accelera lo sviluppo rispetto a scrivere tutto da zero.
Conclusione
Seguendo queste pratiche, puoi sfruttare i punti di forza dell'IA mentre costruisci una codebase coerente e di alta qualità. Anche quando il tuo progetto cresce in dimensioni, ogni componente rimane ben definito e gestibile.