Aici colectez sfaturi de programare cu AI pe care le găsesc utile, bazate pe experiența mea și pe această discuție HN. Cel mai important: scrie naibii codul. Nu deveni un rafinor de prompturi.
Folosește reguli de proiect
Pune în CLAUDE.md lucrurile pe care modelul le greșește în mod repetat. Documentează convențiile de programare, termenii din domeniu, cum să rulezi testele. Actualizează-l ori de câte ori modelul te enervează în același fel de două ori.
Planifică înainte de a programa
Folosește modul de planificare. Pentru sarcini mari, fă modelul să genereze o specificație, apoi documente de arhitectură, apoi liste TODO. Abia apoi lasă-l să implementeze sarcini mici și bine delimitate.
Oferă-i modalități de auto-verificare
Furnizează comenzi de testare. Lasă-l să ruleze teste într-o buclă până când trec. Pentru UI, atașează instrumente de browser astfel încât să poată vedea pagina randată efectiv.
Tratează-l ca pe un dezvoltator nou
Împarte munca în sarcini mici. Oferă descrieri tehnice plus fișierele relevante. Lasă-l să planifice și să pună întrebări. Tu rămâi concentrat pe arhitectură; el face instalațiile.
Pornește de la o referință
Programează manual o instanță bine. Fă commit. Spune modelului să urmeze acel model pentru restul.
Folosește-l unde excelează
AI este grozav pentru: schimbări similare repetitive, manipularea JSON, generarea de teste pentru cod existent. Este mai slab pentru proiectarea sistemelor de la zero cu cerințe vagi.
Resetează des
Nu folosi conversații nesfârșite. O conversație per sarcină. Instrucțiunile încetează să influențeze rezultatul după multe ture. Începe proaspăt frecvent.
Fii explicit
Nu spune niciodată doar “construiește funcționalitatea X” și pleacă. Explică starea finală dorită. Fă modelul să repete cerințele. Revizuiește fiecare diff.
Gândește la instrumente specifice, nu la “AI”
Întreabă: am nevoie de autocomplete mai bun? Exemple de cod ocazionale? Boilerplate? Folosește LLM-uri acolo unde înțelegi destul de bine domeniul pentru a verifica rezultatele.