Narzędzia AI w arsenale developera
Internet jest pełen list "najlepszych narzędzi AI dla programistów". Większość pisana przez ludzi, którzy ich nie używają w prawdziwej pracy. My używamy - i mamy swoje zdanie.
Co naprawdę używamy
Claude Code (Anthropic)
Nasz główny partner do kodowania. Nie jest idealny, ale robi trzy rzeczy dobrze:
- Rozumie kontekst projektu - możesz mu podać cały codebase i będzie pamiętał, co gdzie jest
- Pisze sensowny kod - nie "działa, ale nie wiem dlaczego", tylko kod, który rozumiesz
- Pomaga z debugowaniem - wklej error, dostaniesz wyjaśnienie i fix
VS Code + Copilot
Autocomplete, który przyspiesza pisanie powtarzalnego kodu. Nie wymyśli za Ciebie architektury, ale zaoszczędzi pisania boilerplate'u.
Marked + własne skrypty
Proste narzędzia do budowania stron statycznych. AI pomaga pisać skrypty buildujące, ale architektura jest nasza.
Czego się nauczyliśmy
AI jest dobre w powtarzalnych zadaniach. Generowanie komponentów, pisanie testów, konwersja formatów. Tu oszczędza godziny.
AI jest słabe w decyzjach architektonicznych. Zaproponuje rozwiązanie, ale nie weźmie odpowiedzialności za konsekwencje. To dalej Twoja robota.
AI wymaga nadzoru. Kod wygenerowany przez AI trzeba przejrzeć tak samo uważnie jak kod od juniora. Czasem działa, ale robi to źle.
Praktyczna rada
Nie zaczynaj od "AI zrobi mi cały projekt". Zacznij od jednego zadania, które Cię frustruje - pisanie testów, dokumentacja, refactoring starego kodu. Użyj AI do tego jednego zadania. Oceń wynik. Potem rozszerzaj.
Narzędzia AI to multiplikator Twoich umiejętności, nie ich zamiennik. Dobry developer z AI jest szybszy. Zły developer z AI robi te same błędy, tylko szybciej.
