Začněte zadáním
Jakože fakt. Dnes je tolik AI nástrojů, které umí tolik věcí a člověka to vybízí k tomu rovnou začít pracovat s nějakým vizuálním výsledkem. Osobně se mi osvědčilo nejprve sepsat zadání do souboru, které pak AI dostane.
- U jednoduchých věcí na tom tolik nesejde, ale u složitějších věcí je potřeba opravdu celý systém navrhnout, promyslet si, jak se bude pracovat s daty (a jak nebude), co se stane, když něco chybí, atd…
- Díky tomu můžete dopředu hledat problematické situace a ověřovat si, že vaše zadání na ně umí reagovat.
- Zadání sice dělám hodinu, ale výsledek mám za 15 minut a bez oprav. Nebo je lepší jít rovnou na výsledek a pak ho 3 hodiny ladit…?
(Nejen) v IT platí pravidlo “ceny chyby”: čím dřív chybu najdete (ideálně už v zadání), tím levnější je ji opravit.
Ze života: nedávno jsem dělala plugin, který ukládat data z celkem složitého formuláře, kde byly vstupy od uživatele, počítané hodnoty… Nad daty se pak v administraci udělat dashboard. A nakonec jen ze zadání a konverzace s klientem jsem došla k tomu, že bylo potřeba verzovat celý formulář (jako klient měnil formulář samotný i defaultní hodnoty) a spoustu věcí okolo. Díky dobrému zadání jsem pak měla řešení za hodinu hotové.
Zkoušejte hranice
Výslovně se AI zeptejte, jaké problémy mohou v projektu (ideálně už při tvorbě zadání) nastat. Díky AI můžete snadno napsat seznam problematických situací, kdy může řešení selhat, a podle toho reagovat.
Zadání? Markdown
Nepište zadání ve Wordu, ale v Markdownu, který má několik výhod
- dá se bez problémů verzovat, např. v Gitu,
- soubor je textový a velmi malý, zpracovat ho zabere AI mnohem méně práce a tokenů než word nebo PDF,
- pro AI je to sémantický text (stejně jako HTML), který jde jednoduše upravovat a formátovat (proto se markdown začíná používat i pro weby jako takové),
- snadno si do počítače přidáte doplněk (např. do Visual Studio Code), který vám to naformátuje, takže krásně uvidíte nadpisy, odrážky, atd…
- AI navíc může během realizace snadno tohle zadání upravovat a tvořit z něj dokumentaci projektu.
Ze života: některé AI nejsou schopné PDF nebo Word zpracovat. Změna na Markdown funguje jako kouzlo, je to prostě formát, se kterým dobře pracuje AI i člověk.
Dejte kontext
Potřebujete něco upravit nebo opravit? Dejte AI kontext, o který se může opřít, např:
- Chcete CSS? Dejte jí HTML a popis stylu (nebo obrázek), jaký výsledek potřebujete. I proto je dobré umět pracovat s konzolí prohlížeče a vědět, kde co najít.
- Chcete nadpis článku? Dejte jí článek jako takový, ale i popis cílové skupiny, místo, kam článek přistane, atd. Dostanete mnohem lepší výsledek.
Ze života: Nedávno jsem na jednom webu řešila horizontální scroll, na jehož konci byl velký formulář. Popsala jsem tedy AI, co potřebuji udělat a ona mi řekla, jakou strukturu na webu musím udělat, aby to fungovalo. A nakonec jsem musela formulář ze scrollu vyjmout, protože na mobilu se nedalo dostat ke všem polím.
Nové změny? Nové vlákno
Plánujete do stávajícího projektu přidat další změny? Začněte nové vlákno. AI si s sebou neponese slepé uličky minulé konverzace a začne hezky zčerstva.
Ze života: Sama jsem byla překvapena, o kolik lepší byly úpravy v novém vlákně, ve kterém si AI načetla jen aktuální kontext a zaměřila se na jeden problém.
Chraňte osobní údaje
Toto se netýká jen přístupových klíčů a hesel, ale i kontaktních údajů, ještě nezveřejněných věcí (pokud pracujete na svém nebo klientovu projektu, který je zatím držený “pod pokličkou”) – není moc fajn podepsat NDA a potom dát všechny informace AI jako na talíři.
- Požádejte AI, aby se chovala jako security inženýr a zkontrolovala váš kód.
- V jiné konverzaci/jinou AI požádejte, aby se pokusila hacknout vaš kód. Najde věci, které vy ne.
- Chraňte své API a jiné klíče a nikdy je neposílejte do AI. Nevíte, co se s takovými daty stany a kde jinde váš klíč pak může vypadnout.
Ze života: Pokud to jde, anonymizuji i jméno klienta nebo detaily projektu. Na druhou stranu – pokud dělám redesign webu, který už několik let běží, je naopak fajn dát mu to jako kontext. Ale jako vždy platí, že je třeba přemýšlet, komu/čemu co sdílíte.
Nepoužívejte jen jednu
Asi všichni jsme po letech zjistili, že se různé modely hodí pro různé věci. Pokud do procesu zapojíte víc AI, může to být velká výhoda:
- dostanete nezávislý pohled od více zúčastněných stran,
- co jedna AI mine (ať už z důvodů dlouhé konverzace nebo opomenutí), může ta druhá vznést na stůl jako “problém č. 1”,
- je menší pravděpodobnost, že dostanete za odpověď něco, co není pravda nebo neexistuje.
Ze života: Poslední dobou dělám to, že s jednou AI ladím zadání a to pak předhodím jiné AI a ptám se jí na problémy, zapomenuté věci… a zatím vždy se našlo něco, co bylo třeba do zadání dopracovat.
Buďte nároční
Refactoring, kvalita výsledku a bezpečnost kódu je požadavek numero uno. Určitě před tím, než začnete výsledky pouštět do světa, je potřeba je řádně revidovat, že splňují nároky kvalitního a bezpečného kódu. A je jedno, jestli mluvíme o různých integracích, WP pluginech nebo dalších… tlačte na AI, aby dodávala kvalitní výsledek. Protože rychle už to umí.
Nepouštějte AI ke kritické infrastruktuře
Pokud máte data v databázi, soubory na uložištích, nepouštějte k nim AI. A a pokud musíte, přesvědčte se, že je máte dostatečně a několikrát zálohovaná. Nikdy nevíte, co s nimi AI v rámci nějaké změny vymyslí udělat. Pamatujte, že AI nefunguje deterministicky (tzn. že vám na ten samý dotaz dá vždy tu samou přesně stejnou odpověď).
Testujte jako diví
Pokud děláte webové aplikace nebo cokoli, co už má nějakou logiku pod sebou, automatizujte i testy. Dnes je spousta nástrojů i na automatizaci testů v prohlížeči, které vám ušetří spoustu času a zamezí chybám – nepočítejte s tím, že to pokryje 100 % scénářů, ale pokrýt testy i 90 % se hravě dá. A i tady platí – buďte nároční. Čím víc různých testovacích scénářů budete mít, tím lépe.
Tip: Pro lokální testování v prohlížeči se hodí např. https://playwright.dev.
Pracujte lokálně (pokud to má smysl)
Pokud chcete dělat změny ve velkém množství souborů, je někdy lepší nechat si udělat skript, který to udělá lokálně u vás, než všechny soubory posílat na server k AI, aby je upravila sama. Navíc máte k dispozici logování, že např. nějaký obrázek chybí a podobně.
Ze života: nedávno jsem dělala offline verzi jednoho webu, ale nástroj k tomu použitý ho stáhl se špatnými cestami k obrázkům a souborům. Při velikosti webu bylo jednodušší nechat si udělat skript v PHP, který cesty upravil u mě lokálně, než všech 400 stránek posílat do AI na server, ať to tam opraví ona.
Nezávislá kontrola na konec
Když máte projekt hotový (nebo nějaký jeho krok), vytvořte si v AI novou konverzaci a nechte ji výsledek začista zhodnotit. Díky nové konverzaci bude mít nový nezávislý kontext a zároveň si neponese “dluhy a únavu” z konverzace minulé. Pokud ji necháte zhodnotit vše, co vás zajímá, takto nezávisle, je téměř jisté, že tam najdete problémy, o kterých jste ani nevěděli.
Ze života: U projektů nechávám AI před každým releasem zhodnotit stav kódu – architekturu, bezpečnost, rychlost, duplicity… co se zrovna hodí. Je to takové nezávislé konečné vyčištění před publikováním nové verze.
