Jak efektywnie wykorzystać AI w projektowaniu aplikacji?

Podstawą skutecznego rozwoju aplikacji jest odpowiednia struktura plików oraz sposób organizacji kodu. Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w tym procesie, jednak jej wykorzystanie musi być oparte na wiedzy i doświadczeniu programisty. AI w tej roli jest doskonałym narzędziem wspomagającym proces tworzenia aplikacji, ale nigdy nie powinna zastępować ludzkiej kreatywności i decyzji.

Kiedy projektujemy aplikację, jednym z pierwszych etapów jest stworzenie solidnej struktury plików. Na podstawie tego fundamentu później rozwijamy poszczególne moduły i funkcje. Przykładem może być struktura aplikacji, którą tworzymy przy pomocy stubs (wstępnie zadeklarowanych metod). Na początku dodajemy funkcje w formie tzw. stubs, które będą pełnić rolę szkieletu aplikacji. Oto przykład tego, jak mogą wyglądać metody w pliku questions.py:

python
Copy code
class Questions:

    def connect_to_database(self): 
        pass
    def update_database(self): 
        pass
    def validate_and_cleanse_data(self): 
        pass
    def fetch_questions(self): 
        pass

Tego rodzaju struktura pozwala na systematyczny rozwój aplikacji. Kolejnym krokiem jest dopracowanie metodyki, w której stopniowo będziemy dodawać implementację do poszczególnych stubów. AI może tu pomóc w organizowaniu struktury plików, proponując sugestie w oparciu o poprzednie informacje. Jednak to do nas należy ostateczna decyzja o tym, jakie technologie czy rozwiązania będą najlepiej pasować do konkretnego projektu.

Należy pamiętać, że choć sztuczna inteligencja jest w stanie zaproponować gotowe rozwiązania, takie jak struktura plików, to nie powinna ona być traktowana jako źródło prawdy. Sugestie AI są jedynie punktami wyjścia, które należy dopracować i dostosować do naszych rzeczywistych potrzeb. Przykładem może być struktura folderów, zaproponowana przez ChatGPT, która może wyglądać następująco:

markdown
Copy code
models/questions.py

    - connect_to_database()
    - update_database()
    - validate_and_cleanse_data()
    - fetch_questions()
utils/question_selector.py
    - randomize_questions()
    - fetch_single_test()
utils/grader.py
    - compare_answers()
    - calculate_final_score()
    - handle_unanswered_questions()

Tworzenie aplikacji nie kończy się jednak na zaproponowanej strukturze plików. Kolejnym krokiem jest wprowadzenie do projektu mechanizmu uruchamiania aplikacji. Dobrą praktyką jest korzystanie z narzędzi takich jak GitHub Copilot, który może podpowiedzieć, jak zainicjować środowisko Flask. W tym przypadku kluczowe jest, aby zrozumieć każdy krok i w pełni kontrolować proces. Przykład kodu, który pozwala na uruchomienie podstawowej aplikacji Flask, wygląda następująco:

python
Copy code
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
    return "Hello, World!"
if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

W tym przypadku AI może wygenerować kod, ale to my decydujemy o tym, jak go zaimplementować. Uruchomienie aplikacji w terminalu i testowanie jej działania to niezbędne kroki w procesie tworzenia aplikacji. Ważne jest, aby podczas pracy z narzędziami AI pamiętać, że generowane przez nie sugestie mogą wymagać dostosowań. Na przykład, sama instalacja Flaska nie jest uwzględniona w zaprezentowanej odpowiedzi, mimo że jest to niezbędne do prawidłowego działania aplikacji.

AI jest najpotężniejsze wtedy, gdy traktujemy je jako partnera w procesie twórczym. Może pomóc w generowaniu pomysłów i rozwiązań, ale nigdy nie powinna zastępować naszej wiedzy i doświadczenia. Rola AI polega na przyspieszaniu prostych i rutynowych etapów projektowania, co daje więcej czasu na rozwiązywanie trudniejszych problemów. Zawsze warto porównywać wyniki różnych sesji AI i wybierać te, które najlepiej pasują do naszych wymagań.

Na każdym etapie procesu tworzenia aplikacji warto utrzymywać dialog z narzędziami AI, traktując je jako pomocników w organizowaniu kodu, testowaniu rozwiązań czy generowaniu pomysłów. Jednak to my jesteśmy odpowiedzialni za końcowy kształt aplikacji, a AI pozostaje tylko jednym z wielu narzędzi w naszym arsenale.

Jak działają narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji w programowaniu?

Podobnie jak doświadczeni programiści potrafią wskazać, które fragmenty kodu mają największy wpływ na nową implementację, tak AI wykorzystuje swoje warstwy transformacyjne do rozpoznawania wzorców kodu. Od walidacji składni po zrozumienie relacji między funkcjami, klasami i modułami — wszystko to jest analizowane na różnych poziomach modelu. LLM (Large Language Model) uczy się na ogromnych zbiorach danych, takich jak książki, artykuły czy publiczne repozytoria kodu, jak np. GitHub. Dzięki temu jest w stanie rozpoznać semantyczne struktury zarówno języka ludzkiego, jak i kodu komputerowego.

Po wdrożeniu, LLM używa wzorców językowych i kontekstu do generowania tekstów przypominających ludzką mowę na podstawie podanego zapytania. Podobnie w przypadku generowania kodu, celem AI jest stworzenie najbardziej prawdopodobnego, poprawnego kodu na podstawie wprowadzonego polecenia. Programiści mogą dostosować parametry, takie jak temperatura (kontrolująca losowość) czy top-k (wpływające na różnorodność odpowiedzi), aby dostosować wynik do swoich specyficznych potrzeb. Dzięki temu generowane odpowiedzi są wysokiej jakości i przypominają naturalny język.

Chociaż narzędzia te są niezwykle zaawansowane, nie są pozbawione wad. Czasami generują odpowiedzi, które choć wyglądają poprawnie, są błędne. To zjawisko jest powszechne w przypadku LLM. Narzędzia generujące tekst czy kod potrafią udzielić odpowiedzi, które brzmią sensownie, ale są całkowicie nieprawdziwe lub zupełnie błędne. Takie zjawisko, zwane "halucynowaniem", może być zabawne w swojej nazwie, ale w rzeczywistości może prowadzić do poważnych problemów w zastosowaniach zawodowych, gdzie dokładność ma kluczowe znaczenie.

Zatem, dlaczego tak się dzieje? Wiele osób wyobraża sobie AI jako gigantyczną bibliotekę — coś w rodzaju Biblioteki Kongresu w miniaturze, w której przy każdym zapytaniu model wyciąga książkę z półki i odczytuje odpowiedź. W rzeczywistości, AI nie "szuka" odpowiedzi w bazie danych, lecz wykorzystuje zaawansowane modele predykcyjne. Kiedy model generuje odpowiedź, nie odwołuje się do zapisanego faktu, ale próbuje przewidzieć, jaki fragment tekstu lub kodu pasuje do podanego zapytania. Model jest niczym super-inteligentna maszyna do przewidywania, która na podstawie dotychczas wygenerowanych słów lub fragmentów kodu próbuje zgadnąć, jaki element pojawi się dalej.

Problem pojawia się wtedy, gdy najbardziej prawdopodobny wynik wcale nie jest prawdziwy. AI może "zatrzymać się" na błędnym wzorcu lub informacjach, które wcale nie są dokładne, ale które system uznał za najbardziej prawdopodobne w danym kontekście. Należy zatem podchodzić do wyników generowanych przez AI z dużą dozą ostrożności i zdrowego sceptycyzmu. Nigdy nie należy bezrefleksyjnie przyjmować tego, co proponuje model, lecz zawsze warto zweryfikować poprawność wygenerowanego kodu czy tekstu.

Istnieje również problem związany z tym, że odpowiedzi generowane przez LLMs mogą się różnić za każdym razem. W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, które zwracają dokładnie przechowywaną informację, AI nie przechowuje zapytań ani wyników. Zamiast tego generuje odpowiedzi na podstawie prawdopodobieństw, co oznacza, że te same pytanie może prowadzić do różnych wyników. Takie podejście sprawia, że AI jest niezwykle wszechstronne, ale również nieprzewidywalne i podatne na błędy. Rozumienie tego procesu jest kluczowe, aby odpowiednio zarządzać oczekiwaniami i korzystać z narzędzi generatywnych w sposób odpowiedzialny.

Ważnym aspektem jest także faza treningowa, w której model uczy się języka i kodu na podstawie ogromnych zbiorów danych. Jakość tych danych bezpośrednio wpływa na wydajność modelu. Jeżeli dane treningowe zawierają błędne informacje, model nauczy się tych błędów. Modele LLM nie posiadają zdolności do samodzielnego oceniania prawdziwości informacji — traktują wszystkie dane jako równe i uczą się na ich podstawie. To sprawia, że w procesie generowania odpowiedzi AI może wprowadzać niezamierzone błędy, jeżeli "nauczone" wzorce były nieprecyzyjne lub błędne.

W kontekście pracy z AI, należy pamiętać, że to narzędzie oparte na zaawansowanych matematycznych modelach predykcyjnych, a nie na bazie danych faktów. Dlatego zawsze warto podchodzić do wygenerowanych odpowiedzi z pewną dozą sceptycyzmu i weryfikować ich poprawność. Tylko w ten sposób można skutecznie wykorzystać potencjał narzędzi generatywnych, jednocześnie unikając poważnych błędów, które mogą pojawić się podczas tworzenia kodu.

Jak skutecznie zarządzać dużymi plikami i wprowadzać zmiany w grze za pomocą narzędzi AI, takich jak Cursor?

Często spotykanym problemem, z którym borykają się programiści, jest zmniejszona wydajność narzędzi, takich jak wyszukiwarka kodu lub opcje podpowiedzi, przy pracy z dużymi plikami. Istnieje jednak prosty sposób na rozwiązanie tego problemu – refaktoryzacja kodu. Warto rozbić aplikację na mniejsze, bardziej zorganizowane pliki, co nie tylko poprawia wydajność, ale również ułatwia późniejszą konserwację projektu. Refaktoryzacja to podstawowa zasada dobrych praktyk programistycznych. Jeśli nie jesteśmy pewni, jak przeprowadzić podział kodu, możemy poprosić Cursor o refaktoryzację, co pozwala zaoszczędzić czas i skupić się na istotniejszych elementach rozwoju aplikacji.

Kiedy gra została zaimplementowana, zaczęły pojawiać się nowe wyzwania. Na przykład, w momencie gdy gracz zdobył nowy wynik, aplikacja zapisała ten wynik w odpowiednim pliku JSON, co okazało się niezwykle praktycznym rozwiązaniem. JSON jest lekki, łatwy do przechowywania i może być używany jako struktura danych w przyszłości, gdy pojawi się potrzeba rozwoju gry lub dodania nowych funkcji. Tego typu przechowywanie wyników pozwala na dalszy rozwój aplikacji bez konieczności angażowania bardziej skomplikowanych baz danych.

Jednak napotkano również problem z końcem gry, który pojawiał się natychmiast po tym, jak gracz zdobył wysoki wynik. Oznaczało to, że każdy gracz zdobywał wynik 1, co zaburzało dynamikę gry. Rozwiązaniem okazała się modyfikacja, która pozwalała na kontynuowanie gry po zapisaniu wyniku. Dzięki takiej modyfikacji gracz mógł zbierać punkty w trakcie jednej sesji, co znacząco poprawiło doświadczenia związane z grą. Zmieniony przepływ gry pozwalał graczowi na kontynuowanie zabawy bez przerw, aż do momentu, kiedy zdecyduje się on zakończyć rozgrywkę.

Inną ważną zmianą była możliwość powrotu do ekranu tytułowego w dowolnym momencie gry. Gracze mogli teraz w łatwy sposób zakończyć grę i przejść do przeglądania wyników, co zapewniło większą elastyczność i możliwość personalizacji rozgrywki. Zmiany te pozwoliły na uzyskanie bardziej dynamicznej gry, w której gracze mogli koncentrować się na zwiększaniu swojego wyniku bez przeszkód związanych z mechanicznymi ograniczeniami.

Na przykładzie tej gry widać, jak ważna jest umiejętność precyzyjnego formułowania wymagań i umiejętność komunikacji z narzędziami AI, takimi jak Cursor. Dzięki odpowiednio sformułowanym zapytaniom, narzędzie jest w stanie nie tylko zaproponować rozwiązania techniczne, ale również wdrożyć zmiany w sposób zrozumiały i efektywny. Istotne jest, aby programista wiedział, czego oczekuje i potrafił to jasno określić, nie skupiając się jedynie na aspektach technicznych, ale również na doświadczeniu użytkownika.