Der Zugriff auf KI-Codierungsassistenten, ähnlich wie bei Küchenmessern, garantiert keine Beherrschung. Eine effektive Nutzung erfordert das Erlernen spezifischer Techniken und das Verständnis der Werkzeuge. Ingenieure von Google Cloud Developer Experiences teilten fünf Best Practices nach der Nutzung von Gemini CLI, Gemini Code Assist und Jules bei komplexen Projekten. Die erste Praxis besteht darin, den Anwendungsfall zu berücksichtigen und das geeignete KI-Tool für spezifische Aufgaben auszuwählen. Verwenden Sie beispielsweise Inline-Generierung für neue Funktionen und Agenten für größere Migrationen.Trainieren Sie als Nächstes das KI-Tool mit grundlegender Arbeit, wie z. B. der Dokumentation des Codes, der Erstellung von READMEs und der Erstellung von Unit-Tests. Diese frühe Dokumentation verbessert die Qualität der KI-Ausgabe. Anschließend erstellen Sie einen Plan, indem Sie Anforderungen iterieren, Quellcode analysieren und Tests definieren. Zerlegen Sie komplexe Aufgaben in überschaubare Komponenten und stellen Sie sicher, dass die KI vor der Ausführung von Meilensteinen die Genehmigung einholt.Priorisieren Sie Prompt Engineering, indem Sie relevante Details angeben, genau wie Sie es für einen neuen Teamkollegen tun würden. Seien Sie spezifisch bezüglich Ihrer Anfragen und gewünschten Ergebnisse, um iterative Ergebnisse zu verbessern. Verbinden Sie schließlich die Punkte zwischen den Sitzungen, indem Sie am Ende jeder Arbeitssitzung Kontextdateien erstellen. Diese Kontextdatei, die Anweisungen und Projektdetails enthält, hilft der KI, das Projekt und Ihren Arbeitsstil für eine genauere Planung und Ausführung zu verstehen.