Доступ к ИИ-помощникам по программированию, как и к кухонным ножам, не гарантирует мастерства. Эффективное использование требует изучения конкретных техник и понимания инструментов. Инженеры из Google Cloud Developer Experiences поделились пятью лучшими практиками после использования Gemini CLI, Gemini Code Assist и Jules в сложных проектах. Первая практика — учитывать сценарий использования и выбирать подходящий ИИ-инструмент для конкретных задач. Например, использовать встроенную генерацию для новых функций и агентов для крупных миграций.Далее, обучите ИИ-инструмент, выполнив основополагающую работу, такую как документирование кодовой базы, создание README и написание модульных тестов. Эта ранняя документация улучшает качество вывода ИИ. Затем составьте план, итеративно прорабатывая требования, анализируя исходный код и определяя тесты. Разбейте сложные задания на управляемые компоненты и убедитесь, что ИИ запрашивает одобрение перед выполнением этапов.Уделите первостепенное внимание инженерии запросов, предоставляя релевантные детали, как вы бы сделали для нового члена команды. Будьте конкретны в своих запросах и желаемых результатах, чтобы улучшить итеративные результаты. Наконец, связывайте этапы между сессиями, создавая файлы контекста в конце каждой рабочей сессии. Этот файл контекста, содержащий инструкции и детали проекта, помогает ИИ понять проект и ваш стиль работы для более точного планирования и выполнения.