Hvordan stille spørsmål for effektiv feilsøking med AI

Når man jobber med kunstig intelligens, spesielt i sammenheng med programmering og tekniske problemer, er kvaliteten på promptene (spørsmålene eller instruksjonene) du gir AI avgjørende for kvaliteten på svarene du mottar. Dette kan virke trivielt, men faktisk er det ofte små justeringer som kan gjøre stor forskjell i hvor nøyaktig og nyttig svaret blir. En god prompt er som en godt formulert forespørsel til en ekspert: den gir tilstrekkelig kontekst, presisjon og retning for at AI skal kunne levere et relevant og presist svar.

En viktig teknikk er å forstå at AI lærer og tilpasser seg i sanntid gjennom interaksjonene deres. Dette betyr at en prompt kan trenge oppklaring eller justering gjennom en iterativ prosess for å oppnå ønsket resultat. Dette kan sammenlignes med en feilsøkingsøkt i programmering, hvor hver iterasjon hjelper med å identifisere og løse problemer. Å stille spørsmål som "Kan du forklare hvorfor denne endringen løser problemet?" gjør det ikke bare lettere å forstå svaret, men hjelper deg også å lære og finjustere fremtidige spørsmål.

Et viktig poeng i AI-interaksjoner er at det er vanlig å måtte gjøre flere forsøk for å få det riktige svaret, og det er her den iterative prosessen kommer inn i bildet. Hvis du for eksempel får et svar som ikke helt treffer, kan du stille en oppfølgingsspørsmål, som å gi flere eksempler eller spesifisere feilen mer detaljert. Det å bruke eksempler på hva som fungerer og hva som ikke fungerer kan hjelpe AI med å tilpasse seg raskt og gi bedre løsninger i påfølgende interaksjoner.

En annen viktig teknikk er å være tålmodig og spesifikk i tilbakemeldingene dine. I stedet for å bare si "det er feil", kan du forklare hva som er feil, eller hva som mangler, som for eksempel: "Denne koden håndterer ikke negative tall korrekt, den bør behandle dem som null i summen." Dette kan hjelpe AI med å justere og forbedre svarene sine, ettersom den lærer fra tilbakemeldingen. I tilfeller hvor AI går helt på avveie, kan det være lettere å starte på nytt med en mer presis og konkret formulering av spørsmålet.

Forståelsen av hvordan AI tolker prompten din er også en viktig faktor. Ofte kan et feilaktig eller mangelfullt formulert spørsmål føre til et helt feil svar. Dette kan sammenlignes med debugging av kode: hvis AI gir et feilaktig resultat, kan problemet ligge i hvordan spørsmålet ble stilt, ikke nødvendigvis i AI-en selv. Ved å lære hvordan AI tolker forskjellige formuleringer, kan du forbedre dine fremtidige spørsmål for å unngå misforståelser.

Det er viktig å se på promptene som en kontinuerlig læringsprosess. Når du forbedrer spørsmålene dine, lærer du også hvordan AI tolker dem, og kan justere kommunikasjonen for å oppnå bedre resultater i fremtiden. På samme måte som du ville finjustert koden din etter hvert som du finner feil, må du justere spørsmålene dine basert på hvordan AI responderer.

Et godt eksempel på dette er hvordan man formulerer et spørsmål om en feil i en Node.js-funksjon som ikke fungerer som forventet. Når du skriver et vagt spørsmål som "Hvorfor fungerer ikke funksjonen min?", vil du sannsynligvis få et generisk svar som gir vanlige feilkilder, uten å identifisere den spesifikke feilen. I stedet kan et mer presist spørsmål, som inkluderer feilmeldingen, eksempler på input og ønsket utfall, føre til et mer konkret svar som peker på den faktiske feilen – for eksempel en feil i løkkebetingelsen som kan føre til at indeksen går utenfor rekkevidden.

Når du har klart å forbedre promptene dine, kan det være nyttig å bruke forskjellige teknikker for å gjøre kommunikasjonen enda mer effektiv. En av de mest populære teknikkene er "zero-shot prompting", som innebærer å be AI om å utføre en oppgave uten å gi eksempler på hvordan dette skal gjøres. Dette kan være nyttig når du trenger å få AI til å generere løsninger fra bunnen av, uten å være for detaljert i instruksjonene.

Hvordan gjøre prototyping klar for produksjon med AI-assistenter

I prosessen med å gjøre et prototypeprosjekt klart for produksjon, er det viktig å gå fra den raske utviklingen av prototypen til en mer strukturert og profesjonell tilnærming. Dette innebærer mer enn bare å finpusse funksjonaliteten. Det er også et spørsmål om kvalitet, stabilitet og sikkerhet, og her kan AI spille en stor rolle. Men for å få ut det fulle potensialet av AI-assistenter i denne fasen, er det avgjørende å ha et skarpt fokus på detaljer og ta et mer kritisk blikk på koden som produseres.

En av de første oppgavene som må tas tak i er å sikre at prototypen er trygg å bruke. Dette inkluderer både statiske analyser av koden og utføre sikkerhetstester. AI kan assistere ved å analysere koden for potensielle sikkerhetsproblemer, men det er viktig at du som utvikler også manuelt sjekker at alle aspekter ved sikkerheten er på plass. Prototypene, som oftest er utviklet raskt og uten særlig dokumentasjon, krever grundig gjennomgang og tillegg av nødvendige kommentarer og forklaringer. Dette er noe som lett kan undervurderes i begynnelsen, men som er avgjørende for videre utvikling, spesielt hvis andre utviklere skal ta over prosjektet eller om koden skal revideres på et senere tidspunkt.

Når koden er ryddet og gjort mer oversiktlig, kan AI hjelpe med å generere dokumentasjon, for eksempel en README-fil eller en API-dokumentasjon i Markdown-format. Dette er nyttig for både nåværende og fremtidige utviklere som skal jobbe med systemet. En grundig dokumentasjon gir ikke bare en oversikt over hvordan systemet fungerer, men kan også bidra til å unngå misforståelser og feil når koden senere skal vedlikeholdes eller videreutvikles.

Testene på prototypen er en annen kritisk komponent. Selv om du kanskje har skrevet noen enkle tester i prototypen, er det på dette stadiet du virkelig må sørge for at alle viktige funksjoner er dekket. AI kan hjelpe med å generere tester, men det er viktig å ha et skarpt blikk på hva som faktisk skal testes. For eksempel, i en applikasjon som håndterer CSV-filer, kan det være avgjørende å teste for alle mulige kanttilfeller, som tomme felt eller uregelmessige kolonner, og AI kan gi nyttige forslag på hva som bør testes.

Noen ganger kan det være nødvendig å endre arkitekturen på koden helt. En prototype er ofte laget raskt med enkle løsninger som kan være praktiske på kort sikt, men ikke egnet for langsiktig drift. Et vanlig eksempel på dette kan være å bruke et lokalt array for å lagre data i stedet for en ekte database. Når du er klar til å gjøre applikasjonen klar for produksjon, må slike midlertidige løsninger erstattes med mer robuste systemer. AI kan bidra til å integrere en SQLite-database, men som utvikler må du gjøre nødvendige tilpasninger og sikre at databaseløsningen er skalerbar og pålitelig.

Når du går fra prototyping til produksjon, er det viktig å bytte tankesett fra "rask utvikling" til et mer strukturert og disiplinert ingeniørperspektiv. AI-assistenten din er ikke lenger bare en rask måte å bygge funksjonalitet på. Den er nå et verktøy for å forbedre kodekvaliteten og stabiliteten, og du må være mer selektiv i hvilke forslag du aksepterer. I denne fasen har du et klart bilde av det endelige systemet, og du bruker AI til å få spesifikke forbedringer og implementeringer på plass.

1. Styrking av backend: Prototypen manglet autentisering, så Jane bruker AI for å integrere et autentiseringssystem (for eksempel JWT-baserte tokens). AI gir henne en startmal, men hun må gjennomgå og sikre at passord er riktig hashet og at tokenene er sikre.

2. Refaktorering av frontend: Den opprinnelige frontenden var enkel, men Jane bestemmer seg for å refaktorere den til en mer strukturert React-applikasjon. AI hjelper henne med å sette opp prosjektet med en byggestruktur og npm, og refaktorerer koden til React-komponenter. Hun sørger for at komponenthierarkiet er i tråd med beste praksis.

3. Testing og ytelsesoptimalisering: Jane skriver enhetsprøver for kjernefunksjonene, og bruker AI for å foreslå relevante kanttilfeller. Hun oppdager at applikasjonen håndterte store CSV-filer dårlig og modifiserer koden til å streame prosesseringen i stedet for å laste hele filen i minnet. AI hjelper henne med å dobbeltsjekke at strømme-logikken fungerer som den skal.

4. Forbedring av UI: Jane bruker AI for å integrere et CSS-rammeverk som Bootstrap for å forbedre brukergrensesnittet. Etter at AI har lagt til de grunnleggende elementene, finjusterer Jane selv designet for å gi en bedre brukeropplevelse.

Gjennom hele prosessen får Jane hjelp av AI til å akselerere utviklingen, men hennes egen gjennomgang og justering av koden er avgjørende for at applikasjonen skal bli robust nok for produksjon. Det som kanskje kunne ha tatt flere måneder å utvikle fra bunnen av, er nå ferdig på noen uker takket være AI-assistentens hjelp.

AI-drevet prototyping gir utviklere rask tilgang til prototyper, men det er viktig å være bevisst på visse utfordringer som kan oppstå. Ett av de største problemene er «scope creep»—fristelsen til å legge til flere funksjoner i prototypen enn det som er nødvendig for å teste ideen. En prototype skal fokusere på å svare på et spesifikt spørsmål eller demonstrere en kjernefunksjon. Overdreven funksjonalitet kan gjøre prosjektet mer komplisert enn nødvendig.

Endtext

Hvordan Autonome AI-Agenter Forandrer Programvareutvikling

I praksis er ideen bak autonome AI-agenter at de kan operere på "autopilot" uten at du trenger å overvåke dem kontinuerlig. En sentral egenskap ved disse agentene er at de ikke stopper med å skrive kode—de kompilere koden og kjører tester for å verifisere endringene sine. For eksempel er OpenAIs Codex designet for å iterativt kjøre tester til det får et bestått resultat. Hvis agenten kan kjøre testene for prosjektet (eller i det minste en relevant delmengde av testene), kan den fange feil og automatisk rette dem i påfølgende iterasjoner. Dette er en enorm fordel: det flytter AI fra bare å generere kode til også å feilsøke og validere koden. I teorien kan en agent med et robust testsystem forsøke en fiks, se en test feile, justere koden og gjøre en ny iterasjon til testene består—uten at en menneskelig utvikler er involvert.

I praksis kan imidlertid miljøproblemer noen ganger hindre dette. I et tilfelle som ble studert, var Codex ikke i stand til å kjøre hele testsettet på grunn av uoverensstemmelser i miljøet (manglende verktøy), noe som resulterte i en pull request med to tester som fortsatt feilet. Hadde miljøet vært fullstendig tilpasset, kunne agenten ha rettet disse trivielle problemene før pull requesten ble laget. Dette understreker hvorfor oppsett av miljøet er så viktig for autonome agenter: hvis de kan kjøre alt en utvikler ville gjort (som linters, tester og builds), kan de automatisk rette mange feil.

Når agenten har funnet en kandidatløsning (alle tester har bestått, eller den anser koden som klar), forbereder den resultatene for deg. Avhengig av plattformen kan dette komme som en PR på GitHub, en diff og forklaring i chat, eller filer klare for å slås sammen. På dette punktet gjør du—mennesket—en gjennomgang. Her kommer vi tilbake til «Trust but verify»: du stoler på agenten for å produsere noe nyttig, men du verifiserer endringene gjennom kodegjennomgang og ytterligere testing. Mange agent-systemer er eksplisitt integrert i PR-gjennomgangsprosessen fordi det er en velkjent arbeidsflyt for utviklere. Jules, for eksempel, integreres med GitHub og åpner en gren og PR med endringene sine. OpenAIs Codex presenterer diffen inne i ChatGPT for at du skal kunne godkjenne eller stille oppfølgingsspørsmål. Hvis du finner problemer eller har endringsønsker, kan du ofte gi tilbakemelding til agenten for en ny iterasjon. Noen agenter håndterer dette via chat (Devin kan ta tilbakemeldinger fra en lenket Slack-tråd: hvis du peker ut et problem eller ber om justeringer, vil den "starte å jobbe med et svar" for å adressere det). Andre kan kreve et nytt run med et justert prompt eller bruke et grensesnitt for gjennomgangskommentarer.

Oppsummeringsvis håndterer bakgrunns-AI-agenter hele syklusen av koding: forstå → planlegg → kode → test → lever. De simulerer i stor grad hva en grundig, metodisk utvikler ville gjøre når de blir tildelt en oppgave, om enn innenfor dagens AI-grenser.

Det er viktig å merke seg forskjellen mellom de AI-verktøyene vi har hatt i noen år (GitHub Copilot, ChatGPT koding-modus, etc.) og denne nye generasjonen av autonome agenter. Begge er nyttige, men de spiller forskjellige roller og har ulike styrker og svakheter. Den mest åpenbare forskjellen er graden av autonomi. IDE-assistenter som Copilot eller VSCode sine AI-utvidelser fungerer synkront med deg—de genererer forslag eller svarer på spørsmål når de blir aktivert, og deres omfang er vanligvis begrenset til den umiddelbare konteksten (som filen eller funksjonen du redigerer, eller et spesifikt prompt du gir). Du bestemmer når du skal godkjenne et forslag, be om et annet eller bruke en endring.

Agentene er også proaktive i den forstand at når de er aktivert, vil de ta initiativ for å nå målet. En Jules- eller Devin-agent kan bestemme seg for "Jeg må opprette en ny fil her" eller "La meg kjøre testene nå", uten å bli eksplisitt fortalt hva de skal gjøre for hvert steg. Dette betyr at de kan fungere mer som en ansatt som sier: "Jeg la merke til X mens jeg var i koden, så jeg fikset det også."

Endtext

Hvordan AI Endrer Programvareutvikling: Nye Roller og Fremtidens Programmeringsspråk

En betydelig del av utviklingsprosessen vil fortsatt være menneskelig, men i økende grad vil AI spille en stor rolle i automatiseringen av mange av de rutinemessige oppgavene. Det betyr at ferdigheter i kodegjennomgang og lesing kan bli like viktige som ferdigheter i å skrive kode. Testskriving vil også få økt oppmerksomhet, ettersom tester er nødvendige for å verifisere at AI-produsert kode fungerer som den skal. Menneskelige utviklere vil i stor grad fokusere på høyere nivåer av kritisk tenkning og kvalitetssikring, og de vil fortsatt ha ansvaret for å sørge for at kode og design følger etiske og tekniske standarder.

For de som er nye i utvikling, kan vi forvente endringer i hvordan juniorutviklere lærer seg faget. I stedet for å begynne med å skrive kode fra bunnen av, kan de starte med å håndtere AI-agenter som utfører enklere oppgaver. Dette vil både tillate raskere resultater og kan være utfordrende, da de fortsatt må lære grunnleggende konsepter i programmering og unngå å bruke AI som en enkel løsning på alle problemer. Den menneskelige faktoren vil fortsatt være uunnværlig, og det vil være avgjørende å bygge et fundament av ferdigheter før AI kan erstatte mye av det manuelle arbeidet.

I denne nye æraen vil vi se fremveksten av roller som "AI Wrangler" eller "Automatiseringsleder". Disse rollene vil fokusere på å utnytte AI-agenter i utviklingsteam, designe arbeidsflyter og sørge for at disse agentene fungerer effektivt. Dette er analogt med fremveksten av DevOps-ingeniører eller bygg-/utgivelsesingeniører da infrastrukturen ble mer kompleks. Kodegjennomganger vil sannsynligvis inkludere revisjoner for å forsikre seg om at AI ikke introduserer sikkerhetsrisikoer eller ineffektive mønstre. I en tid der AI-agenter kan produsere store mengder kode, kan det bli mer vanlig at menneskelige utviklere skriver flere tester for å verifisere at koden fungerer uavhengig av maskinens produksjon.

Samtidig er det viktig at industrien integrerer disse endringene på en ansvarlig måte. AI kan forbedre utviklernes evner, men det kan også forsterke feil hvis ikke bruken av det blir kontrollert. Det vil være avgjørende at utviklere ikke mister de unikt menneskelige ferdighetene som kreativitet, intuisjon og etisk vurdering. Hvis AI kan brukes riktig, vil det gi utviklere muligheten til å fokusere på de mer utfordrende og interessante aspektene ved programvareutvikling, og dermed produsere bedre programvare på kortere tid.

Spørsmålet om hvordan kunstig intelligens vil påvirke programmeringsspråk er også svært interessant. I dag har vi verktøy som gjør det mulig å beskrive oppgaver på naturlig språk og la AI generere koden for oss. Hvis denne trenden fortsetter, kan vi bevege oss bort fra de tradisjonelle syntaksene og heller fokusere på å beskrive hva vi ønsker å oppnå på et høyere nivå, som for eksempel å beskrive en oppgave i enkle ord: "Hver time, sjekk databasen for inaktive brukere, og send en påminnelse til brukere som ikke har logget inn på 90 dager." AI vil deretter kunne oversette denne beskrivelsen til funksjonell kode, og dermed endre måten vi tenker på programmering.

Dette betyr ikke nødvendigvis at programmeringsspråk vil forsvinne, men heller at vi vil bevege oss mot et lagdelt system. Naturlig språk kan brukes til å beskrive høynivåoppgaver, mens mer spesifikke programmeringsspråk vil fortsatt være nødvendige for å kontrollere detaljerte aspekter av systemet. På sikt kan programmerere måtte beherske både menneskelig språk for å kommunisere med AI, samt de tekniske konseptene som kreves for å verifisere og justere det som AI produserer.

En annen mulighet er at vi vil se fremveksten av domene-spesifikke naturlige språk, som for eksempel et spesifikt språk for å skrive krav, som AI kan forstå og konvertere til kode eller tester. Selv om dette kanskje ikke fører til et fullstendig naturlig språk, vil AI's innflytelse føre til at programmeringsspråk blir mer abstrakte. Vi har allerede beveget oss fra lavnivåspråk til høynivåspråk, og med AI kan vi kanskje definere abstraksjoner på farten.

I tillegg kan vi komme til å se hybride språk som kombinerer naturlig språk og kode. Eksempler på dette kan være et språk der kommentaren som beskriver en handling på engelsk, kan tolkes direkte av AI og brukes til å generere kode. Tenk deg at programmering blir en samtale, hvor du starter med en forespørsel: "Jeg trenger en funksjon som beregner lojalitetspoeng for kunder basert på deres kjøpshistorikk." AI vil deretter stille spørsmål for å få klarhet i detaljer, og etter hvert produsere en funksjon som passer til behovene dine.

Det er klart at vi står på terskelen til en ny æra i programvareutvikling, der AI ikke bare hjelper oss med å automatisere kodeproduksjonen, men også åpner opp for helt nye måter å utvikle programvare på.