En grunnleggende prinsipp for å få det beste ut av AI i kodeutvikling er å være spesifikk og tydelig med hva du ønsker. I motsetning til en menneskelig samarbeidspartner, forstår ikke AI ditt mål utover de ordene du gir den. En vanlig feil er å gi AI et veldig generelt prompt, som for eksempel "Lag en nettside", og forvente at det skjer magi. AI fungerer bedre når du gir konkrete detaljer. Du bør alltid anta at den ikke vet noe om prosjektet ditt annet enn det du spesifiserer.

Det er viktig å inkludere relevante detaljer som programmeringsspråk, rammeverk og biblioteker, samt den spesifikke funksjonen eller kodesnutten du ønsker. Hvis det er en feil, må du gi den nøyaktige feilmeldingen og forklare hva koden skal gjøre. Enhver vaghet eller rom for tolkning kan føre til uforutsette utdata. For eksempel, i stedet for å si "Skriv en sorteringsfunksjon", kan du si: "Skriv en Python-funksjon sort_by_lastname(customers) som tar en liste med kundedata (hver med first_name og last_name felter) og returnerer en liste sortert etter last_name alfabetisk. Legg til en kort docstring og håndter tilfeller med manglende etternavn ved å behandle dem som tomme strenger." Dette promptet setter klare forventninger om språk (Python), funksjonsnavn og -formål, inndataformatet, sorteringsnøkkelen, tilleggskrav (docstring) og et grense-case. Det vil sannsynligvis produsere det du trenger, eller være veldig nær det.

Praktisk talt bør du tenke som en spesifikasjonsforfatter: Jo mer presist du beskriver oppgaven, desto mindre gjetting må AI gjøre, og desto færre revisjoner trenger du.

For å være mer presis kan du bruke noen strategier:

  • Nevn språket eller miljøet: Hvis du vil ha en løsning i JavaScript, si det eksplisitt: "Skriv en JavaScript-funksjon..." i stedet for bare "Skriv en funksjon...". Hvis du vil ha den for et spesifikt rammeverk eller versjon, inkluder det: "Bruk React Hooks..." eller "i Python 3...".

  • Definer omfanget av utdataene: Ønsker du bare en enkelt funksjon? En full fil eller et modul? Skal tester inkluderes? For eksempel: "Gi kun funksjonsimplementeringen" og "Gi et fullstendig kjørbart skript" kan gi forskjellige svar.

  • Inkluder krav og begrensninger: Hvis du trenger at koden skal være optimalisert for ytelse, eller bruke en bestemt algoritme, si det: "Bruk O(n)-tid og O(1)-plass" eller "Bruk en binærsøkmetode."

  • Unngå tvetydige referanser: Ikke bruk ord som "det" uten å spesifisere hva det refererer til. I stedet for "Behandle det og returner resultatet", kan du si: "Behandle listen og returner den resulterende listen."

  • Navngi ønsket utdataformat: Hvis du ønsker at AI skal gi bare koden eller kode med kommentarer, eller en forklaring, kan du instruere det: "Gi kun koden, ingen forklaring" eller "Gi kode og en kort kommentar for hvert trinn."

En klar prompt setter AI opp for suksess. Hvis du finner ut at AI sine svar ofte trenger mye korreksjon, bør du undersøke om promptene dine kanskje ikke er tilstrekkelig spesifiserte.

En annen viktig praksis er iterativ forbedring: Tenk på samhandlingen med AI som en samtale eller en iterativ utviklingsprosess. Når AI gir deg kode, vurder den kritisk, akkurat som du ville vurdert kode skrevet av et menneske. Møter den kravene dine? Hvis ikke, identifiser hva som mangler eller er feil, og gi tilbakemelding eller en forbedret prompt. Dette kan gjøres i en samtale med AI ved å fortsette dialogen, eller i en editor ved å skrive en kommentar for AI å svare på. Ved å gi tilbakemelding, leder du AI nærmere det ønskede resultatet.

Et eksempel kan være: Du ber AI om å skrive en funksjon som tar en liste med heltall og returnerer summen. AI gir deg en funksjon, men den antar at listen ikke er tom og håndterer ikke tomme lister bra. Du kan da svare: "Det ser bra ut. Vennligst modifiser det slik at den returnerer 0 hvis listen er tom." AI vil da oppdatere funksjonen i henhold til denne tilbakemeldingen. På denne måten slipper du å starte fra bunnen av, men gir bare en justering av det AI allerede har generert.

Noen ganger kan det være nødvendig å presisere et mer spesifikt krav dersom første svar ikke er helt riktig. For eksempel, hvis AI har sortert navnene på en case-sensitiv måte, men du ønsker at det skal være case-insensitivt, kan du endre prompten til: "Sorter en liste med navn case-insensitivt." Eller, hvis du har gitt et prompt om å sortere navn, og AI gir case-sensitiv kode, kan du si: "Den forrige koden sorterer case-sensitivt. Modifiser det for å gjøre det case-insensitivt."

I mer komplekse feilsøkingsprosesser, når det ikke er noen åpenbare feilmeldinger men utdataene fortsatt er feil, kan du be AI gå gjennom koden linje for linje: "Gå gjennom denne funksjonen og følg med på verdien av total ved hvert trinn. Den akkumulerer ikke riktig — hvor går logikken galt?" Dette er et eksempel på såkalt "rubber duck" feilsøking: Du ber rett og slett AI simulere prosessen som et menneske ville gjøre ved å bruke utskrifter eller en debugger. Slike prompts kan avsløre subtile problemer som at variabler ikke nullstilles riktig eller feil betingelseslogikk, fordi AI forklarer tilstanden ved hvert trinn.

Når du har fått en forklaring, kan det være effektivt å direkte spørre etter en løsning: "Hva kan forårsake dette problemet, og hvordan kan jeg fikse det?" Dette inviterer AI til både å diagnostisere og foreslå en løsning.

Det er viktig å huske at AI ikke alltid leverer perfeksjon på første forsøk. Det er sjelden at en prompt fører til den ideelle løsningen umiddelbart. For å få presise og nyttige resultater, er en kontinuerlig prosess med å raffinere promptene avgjørende. Ved å bruke tilbakemeldingssløyfer kan du stadig forbedre interaksjonen og skreddersy AI til akkurat ditt prosjekt.

Hvordan AI på vei mot autonomi påvirker programvareutviklingens dynamikk

Utviklingen av kunstig intelligens fra hjelpemidler til autonome agenter reiser dyptgående spørsmål om ekspertise og kontroll blant utviklere. Når et AI-system kan håndtere hele utviklingsprosessen – fra implementering til testing og distribusjon – blir risikoen for at ferdigheter gradvis svekkes mer åpenbar. Utviklere som stoler tungt på slike agenter uten å vedlikeholde sin grunnleggende kunnskap, kan finne seg selv ute av stand til å gjennomføre grundige revisjoner, veilede eller gripe inn når AI-tjenester begynner å ta beslutninger som avviker fra de tiltenkte resultatene. Dette problemet forsterkes ytterligere når vi tar i betraktning hvordan autonome systemer tar beslutninger som påvirker hele utviklingsprosessen. Hver enkelt valg kan virke fornuftig isolert sett, men den kumulative effekten kan føre utviklingen i uforutsette retninger. Uten ekspertise til å gjenkjenne og korrigere disse kursendringene tidlig, risikerer teamet å bygge stadig mer komplekse systemer på et fundament de ikke fullt ut forstår.

Det er viktig å påpeke at fremveksten av autonome kodesystemer ikke reduserer viktigheten av grunnleggende programvaretekniske prinsipper – den forsterker den. Jo mer kraftfull vår AI-verktøy blir, desto viktigere er det at vi bevarer ekspertisen som lar oss forbli arkitekter av systemene våre, heller enn bare operatører. Bare gjennom dyp forståelse av programvareprinsipper kan vi sikre at disse bemerkelsesverdige verktøyene faktisk styrker vår kapasitet i stedet for å undergrave den.

En utfordring mange team møter er “demo-fellen”. Det blir mer og mer vanlig at team bruker AI til å bygge imponerende demoer raskt. Den glatte stien fungerer perfekt i demonstrasjonen. Investorer og sosiale nettverk er begeistret. Men når ekte brukere begynner å interagere med programvaren, begynner problemer å dukke opp. Jeg har sett dette selv: feilmeldinger som ikke gir mening for vanlige brukere, kanttilfeller som krasjer applikasjonen, forvirrende brukergrensesnitttilstander som aldri ble ryddet opp, manglende tilgjengelighet og ytelsesproblemer på tregere enheter. Dette er ikke bare lav-prioriterte feil – de er forskjellen på programvare folk tolererer og programvare folk elsker. Å skape ekte selvbetjent programvare – den typen hvor brukerne aldri trenger å kontakte støtte – krever en annen tankegang, en som er dedikert til å finjustere detaljer. Det handler om å være nøye på feilmeldinger, teste på langsomme tilkoblinger og med ekte, ikke-tekniske brukere, gjøre funksjoner lett tilgjengelige og håndtere hvert kanttilfelle på en elegant måte. Denne oppmerksomheten på detaljer kan ikke nødvendigvis genereres av AI. Den stammer fra empati, erfaring og en dyp interesse for håndverket.

Når det gjelder hvordan AI-assistert koding passer inn i moderne utviklingspraksiser, er det viktig å merke seg at programvareutvikling er mer enn bare koding. Det er en hel arbeidsflyt som inkluderer planlegging, samarbeid, testing, distribusjon og vedlikehold. “Vibe coding” er ikke en uavhengig nyhet, men kan integreres i smidige metodologier og DevOps-praksiser, som forbedrer teamets produktivitet mens man opprettholder kvalitet og pålitelighet. Hvordan kan teammedlemmer kollektivt bruke AI-verktøy uten å komme i veien for hverandre? Hvordan finner man balansen mellom AI-forslag og menneskelig innsikt? Hvordan kan kontinuerlige integrasjons- og distribusjonspipelines (CI/CD) tilpasses for å inkorporere AI-generert kode?

Tre mønstre har vist seg å fungere konsekvent i både solo- og teamarbeidsflyter:

  1. AI som førsteutkast – AI-modellen genererer den første koden, og utviklerne finjusterer, refaktorerer og tester den.

  2. AI som par-programmerer – Utvikler og AI er i konstant samtale med tette tilbakemeldingssløyfer, hyppige kodegjennomganger og minimalt med kontekst.

  3. AI som validator – Utviklerne skriver den opprinnelige koden og bruker AI til å validere, teste og forbedre den.

Det er viktig å sikre at alle på teamet er på samme bølgelengde før man ber AI-modellen om å generere noen kode. Kommunikasjon er nøkkelen, slik at utviklerne ikke ber AI om å gjøre overlappende oppgaver eller generere motstridende implementeringer. Under daglige standups er det nyttig å diskutere ikke bare hva man jobber med, men også om man planlegger å bruke AI for spesifikke oppgaver.

For eksempel kan to utviklere jobbe med ulike funksjoner som begge involverer en hjelpefunksjon for datoformatering. Hvis begge ber AI om å lage en formatDate-hjelpefunksjon, kan det føre til at man får to veldig like funksjoner. Å koordinere på forhånd og bli enige om hvem som lager hvilken del kan hindre duplisering. Effektive team som har integrert AI-verktøy i utviklingsprosessen starter ofte med å bli enige om kodingstandarder og retningslinjer for hvordan man bruker AI-assistenter. For eksempel kan teamet enes om å bruke funksjonelle komponenter og sørge for at AI-modellen har tilgang til disse kodestilene for å generere ensartet og lett håndterlig kode.

AI-verktøy i utviklingsprosessen krever fortsatt solid versjonskontroll, kanskje enda mer enn før. Git (eller et annet versjonskontrollsystem) er en uunnværlig del av moderne utvikling, og det endres ikke selv om AI er involvert. Faktisk blir versjonskontroll enda viktigere når AI genererer kode raskt. Hyppige commits kan fungere som en sikkerhetsnett for å fange opp feil AI-tiltak. Det er også viktig å isolere endringer som er introdusert av AI, slik at eventuelle problemer lettere kan spores tilbake til en bestemt endring. Å bruke klare og beskrivende commit-meldinger er essensielt, og noen team velger å merke commits som har vært sterkt påvirket av AI for å gjøre det lettere å spore deres opprinnelse.

Så, hva er viktig for utviklere å forstå når man jobber med AI i utviklingsprosessen? For det første bør man ikke bli avhengig av AI-verktøy uten å vedlikeholde egen ekspertise. Å stole på AI uten grunnleggende ferdigheter kan føre til en reduksjon i teknisk kompetanse og kontroll over prosessen. For det andre er det viktig å opprettholde et grundig nivå av kvalitetssikring og brukerfokus når man lager programvare, et aspekt som AI ikke alltid kan håndtere på egenhånd. Og sist, men ikke minst, skal AI sees på som et verktøy for å styrke teamet, ikke erstatte det. Med riktig integrasjon og bruk kan AI gjøre utviklingsprosessen mer effektiv, men det krever fortsatt menneskelig innsikt og erfaring for å sikre at resultatene er både pålitelige og meningsfulle.

Hvordan håndtere kodevurdering i AI-assistert utvikling?

Når man jobber med kode generert av kunstig intelligens (AI), oppstår flere spesifikke utfordringer som bør tas i betraktning under kodevurdering. En viktig faktor er at AI kan produsere kode raskt og ofte med uventede designmønstre, noe som kan føre til forvirring eller feil hvis ikke vurdert riktig. Selv om AI kan redusere mye av det rutinepregete arbeidet, er det avgjørende at mennesker fortsatt spiller en sentral rolle i gjennomgangen og forbedringen av koden.

En vanlig misforståelse er at dersom koden er generert av AI og de tilknyttede testene er vellykket, så er alt i orden. Det er ikke tilfelle. Den menneskelige vurderingen skal ikke bare være basert på at alt fungerer, men på en grundig gjennomgang av logikken bak koden. Er alle spesifikasjonene oppfylt? Er det noen kanttilfeller som burde vært dekket? Koden som er generert kan potensielt løse et problem på en annen måte enn planlagt eller håndtere tilfeller som ikke er nødvendige, og dette må fanges opp av en menneskelig vurdering.

En annen viktig faktor er kommunikasjon og samarbeid i teamet. Når flere utviklere bruker AI i prosjektet, er det viktig at alle er enige om stil og praksis for å sikre konsistens i koden. Dette kan inkludere spesifikasjoner for hvordan funksjoner skal skrives eller hvilke biblioteker som skal brukes. Det kan være lurt å etablere retningslinjer for hvordan man skriver forespørsler til AI (for eksempel ved å be AI generere funksjoner i funksjonell stil, eller å bruke asynkrone funksjoner i stedet for tilbakekallingsmekanismer). Å sørge for at alle er på samme bølgelengde bidrar til å opprettholde et høyt nivå av kodekvalitet og gjør teamet mer effektivt i bruken av AI.

Når du vurderer kode skrevet med hjelp av AI, er det viktig å merke seg at koden kan inneholde “AI-spesifikke artefakter.” Dette kan være unike mønstre, stilmessige forskjeller eller valg som ikke helt samsvarer med menneskelige valg. Hvis en utvikler ikke har gjennomgått AI-resultatene grundig, kan det være lett å overse slike elementer. Derfor bør alle medlemmer i teamet være oppmerksomme på mulige AI-mønstre og være forberedt på å håndtere dem på en konstruktiv måte. Å kjenne til disse artefaktene gjør det lettere å skille mellom hva som er et resultat av AI-generering og hva som faktisk er et bevisst valg fra utvikleren.

I tillegg er det viktig å spore teknisk gjeld når en AI-løsning implementeres, selv om den kanskje ikke er den mest optimale. For eksempel kan AI foreslå løsninger som er raskt implementert, men som kan ha dårlig ytelse ved store datamengder. Dette kan merkes som en TODO-kommentar i koden, som kan minne utvikleren om å optimalisere løsningen senere. AI kan til og med generere slike kommentarer på egen hånd, men det er viktig å sørge for at disse blir fulgt opp.

En annen viktig faktor er vedlikeholdbarhet. Etter en periode med intensiv AI-kodegenerering kan det være nødvendig med en “hardening sprint,” hvor teamet refaktorerer og dokumenterer koden. Denne prosessen bør ikke undervurderes, da den kan være nøkkelen til å opprettholde høy kvalitet og forståelse av koden på lang sikt. Alternativt kan man veksle mellom genereringsintensive sprinter og oppryddingssprinter som en strategi for å balansere utvikling og vedlikehold.

Når koden er gjennomgått, bør utviklerne være åpne for læring. Hvis AI introduserer et designmønster eller et bibliotek som er nytt for teamet, bør de bruke muligheten til å lære mer om det. Å forstå den underliggende teknologien og metodene brukt i koden gir bedre forutsetninger for å vedlikeholde og modifisere den i fremtiden. Ofte kan AI også foreslå løsninger som er både effektive og innovative, og som kan forbedre teamets praksis.

Under en kodevurdering er det også viktig å påpeke eventuelle sikkerhets- og ytelsesproblemer, spesielt de som kan være relatert til AI-generering. Hvis koden ikke følger best practices, bør dette tas opp med en gang, enten det gjelder problemer med inndata-/utdata-sanitering, uønskede globale variabler, eller andre vanlige sikkerhetsproblemer som AI kan overse.

Samtidig er det viktig å være konstruktiv og respektfull i tilbakemeldingene, selv når koden har åpenbare feil. Det er ikke utviklerens feil at AI genererte et ufullstendig eller dårlig forslag, men det er viktig at både utvikler og gjennomgangsperson ser på AI som et verktøy, og ikke som en ufeilbarlig løsning. Når problemer oppstår, bør tilbakemeldingene være rettet mot å finne løsninger sammen. For eksempel kan det være nyttig å foreslå en løsning som er både enklere og mer i tråd med teamets stil, selv om dette opprinnelig ikke ble foreslått av AI.

Samlet sett er kodevurdering i AI-assistert utvikling et nødvendig steg for å opprettholde kvaliteten og forståelsen i koden. Gjennom denne prosessen kan både teamet og AI lære av hverandre, og ved å bruke AI som et verktøy for å forbedre programvareutviklingen kan man skape et mer effektivt og lærende arbeidsmiljø.

Hvordan sikre etisk bruk av AI i utviklingsprosesser

I en tid hvor kunstig intelligens (AI) blir en stadig mer integrert del av programvareutvikling, er det viktigere enn noensinne å sikre at teknologien blir brukt på en etisk måte. Ansvarlig AI-bruk bør ikke bare være et individuelt ansvar, men et kollektivt forpliktende arbeid. Dette innebærer at hele teamet eller organisasjonen må være engasjert i å sikre at AI-verktøyene som benyttes, både utvikles og anvendes på en måte som ivaretar etiske prinsipper. For å systematisere dette, kan man vurdere å utpeke en "etikkansvarlig" eller et lite etikkutvalg som leder arbeidet med etiske vurderinger. Denne personen eller gruppen vil ikke ha eneansvaret for etikken, men vil ta en aktiv rolle i flere områder, blant annet i å holde seg oppdatert på de siste utviklingene innen AI-etikk, nye regulatoriske rammer, og beste praksis. De vil også bidra til diskusjoner om etiske vurderinger i spesifikke prosjekter og fungere som et kontaktpunkt for etiske spørsmål.

En viktig metode for å sikre åpenhet og ansvar i bruk av AI-modeller er å bruke model cards, som kan sees på som ernæringsetiketter for AI-modeller. Disse kortene gir viktig informasjon om modellens versjon, bruksområder, ytelse, datasettbruk og potensielle risikomomenter. Model cards bør brukes som en standard dokumentasjon for enhver AI-modell, både for forhåndstrente modeller og for de som utvikles internt. Ved å bruke model cards kan man unngå både skjulte farer og misbruk av modellen.

Når det gjelder selve utviklingen av AI-drevne systemer, er det viktig å etablere klare sikkerhetsnett og "guardrails". Dette innebærer at systemene må designes slik at de feilaktig genererte forslag ikke forårsaker skade. Dersom AI-systemer genererer forslag som kan være feilaktige, bør det finnes måter for brukeren å overstyre eller korrigere dem, slik at man opprettholder menneskets kontroll og beslutningsmyndighet. AI-systemene bør være designet for å "falle trygt" dersom noe går galt, og ikke skjule feil som kan føre til langsiktige problemer.

En annen viktig praksis er å dokumentere beslutninger om bruk av AI innen utviklingsteamet. Ved å føre interne logger som forklarer hvorfor man valgte å bruke, eller ikke bruke, visse AI-baserte løsninger, kan man få bedre innsikt i hva som har fungert, og hva som ikke har gjort det. Slike dokumentasjoner gir kontekst til teamet, og kan også være nyttige under revisjoner og i tilfelle av potensielle sikkerhets- eller etiske problemer senere.

Det er også viktig å være proaktiv i å identifisere og unngå potensielle skjevheter og diskriminering i AI-bruken. Man bør være spesielt oppmerksom på om AI-løsningene favoriserer enkelte grupper på bekostning av andre, eller om de har innebygde skjevheter som kan forsterke ulikheter. For eksempel, dersom man utvikler en global applikasjon, er det viktig å sikre at AI-systemene er flerspråklige og ikke favoriserer brukere som snakker engelsk, med mindre dette er en eksplisitt del av designet. Tilgang til AI-verktøy og opplæring bør også være tilgjengelig for alle medlemmer av teamet på en rettferdig måte.

For å sikre at AI brukes på en ansvarlig måte i utviklingsprosesser, kan en sjekkliste være et nyttig verktøy. En slik liste kan inkludere viktige sjekkpunkter som: Bekrefte at ingen sensitiv informasjon er brukt i AI-forespørsler, sjekke lisenser for alt output, teste for skjevheter, sikre at kode følger beste sikkerhetspraksis og unngå usikre mønstre, samt bekrefte at ingen ulisensierte biblioteker eller kodeelementer er inkludert i prosjektet. Å implementere en slik sjekkliste i utviklingsprosessen, og sørge for at alle teammedlemmer er kjent med og følger den, kan bidra til å opprettholde etiske standarder.

I tillegg til den tekniske implementeringen, bør organisasjoner også etablere robuste styringssystemer og prosesser for å overvåke og evaluere AI-bruken. Dette kan omfatte integrerte lisensskannere, loggføring av avgjørelser som tas med AI, opplæring i etikk og AI-assistert koding, samt etablering av eskaleringskanaler for rapportering av uetisk kode. I en raskt utviklende teknologi som AI, er det også viktig å delta i utviklingen av bransjestandarder og sertifiseringer, slik at utviklingsfellesskapet kan være med på å forme regelverket før det blir pålagt gjennom regulering eller rettssystemet.

Ansvarlig bruk av AI handler ikke bare om å gjøre ting riktig, men også om å gjøre de riktige tingene på en ansvarlig måte. Å integrere AI i programvareutviklingen på en etisk måte betyr å ivareta alle berørte parter: opprinnelige skapere (gjennom respekt for immaterielle rettigheter), kolleger (gjennom åpenhet og rettferdighet), brukere (gjennom personvern, sikkerhet og rettferdighet i resultater), og samfunnet som helhet (ved å unngå misbruk og skade). Selv om det er fristende å prioritere hastighet i utviklingsprosessen, må man som utvikler alltid sørge for at etikk og verdier ikke settes til side.

Hvordan en vendetta kan avsløre hemmeligheter: En detektivs oppdagelser
Hvordan det teknologiske og biologiske samspillet har formet menneskets utvikling
Hvordan optimalisere tynne rør for minimal masse og maksimal styrke: En matematisk tilnærming
Hvordan optimalisere treningsøktene og kostholdet ditt?
Hvordan lage den perfekte sjokoladekaken: en deilig og fuktig oppskrift