L'accès aux assistants de codage IA, comme les couteaux de cuisine, ne garantit pas la maîtrise. Une utilisation efficace nécessite l'apprentissage de techniques spécifiques et la compréhension des outils. Des ingénieurs de Google Cloud Developer Experiences ont partagé cinq bonnes pratiques après avoir utilisé Gemini CLI, Gemini Code Assist et Jules sur des projets complexes. La première pratique consiste à considérer votre cas d'utilisation et à choisir l'outil IA approprié pour des tâches spécifiques. Par exemple, utilisez la génération en ligne pour de nouvelles fonctions et les agents pour des migrations plus importantes.Ensuite, entraînez l'outil IA avec un travail fondamental, tel que la documentation du code, la génération de README et la création de tests unitaires. Cette documentation précoce améliore la qualité de la sortie de l'IA. Par la suite, établissez un plan en itérant sur les exigences, en analysant le code source et en définissant les tests. Décomposez les tâches complexes en composants gérables et assurez-vous que l'IA demande l'approbation avant d'exécuter les étapes clés.Priorisez l'ingénierie des invites en fournissant des détails pertinents, comme vous le feriez pour un nouveau membre de l'équipe. Soyez précis dans vos demandes et les résultats souhaités pour améliorer les résultats itératifs. Enfin, faites le lien entre les sessions en créant des fichiers de contexte à la fin de chaque session de travail. Ce fichier de contexte, contenant des instructions et des détails sur le projet, aide l'IA à comprendre le projet et votre style de travail pour une planification et une exécution plus précises.