L'IA peut-elle vraiment coder ? J'ai testé DeepSeek

Par carlc, responsable marketing produit chez Filestack.

Je me souviens du jour où j'ai commencé à expérimenter DeepSeek pour le codage . J'avais l'impression d'entrer dans une nouvelle dimension où le code pouvait presque s'écrire tout seul. À l'époque, je jonglais avec plusieurs projets et j'avais besoin d'un moyen de rationaliser mon flux de travail sans sacrifier la qualité.

C'est à ce moment-là que j'ai découvert comment DeepSeek pouvait m'aider à générer des extraits de code, des fonctions complètes, voire de petits modules. Cela n'a pas supprimé mon travail de développeur, mais m'a assurément rendu plus efficace. Aujourd'hui, après des mois d'utilisation, je souhaite partager quelques conseils et astuces pour créer des invites efficaces et tirer le meilleur parti de cette approche.

Ma première impression

Au début, j'étais à la fois enthousiaste et un peu sceptique. Le code généré serait-il fiable ? Pourrait-il gérer les aspects complexes de mes projets, comme les cas limites ou les nouvelles bibliothèques ? Pourtant, au fil du temps, j'ai constaté que DeepSeek fonctionnait mieux lorsque je lui donnais des instructions claires et précises. Si je saisissais une requête vague comme « Créer une fonction pour analyser les données utilisateur », le résultat était souvent trop général ou manquait de nuances.

Cependant, si je tapais quelque chose de plus spécifique, comme « Créer une fonction en Python qui lit un fichier JSON avec des données utilisateur et renvoie un dictionnaire d'utilisateurs valides, en ignorant les entrées avec des champs de courrier électronique manquants », le résultat était étonnamment précis.

J'ai également découvert que le contexte était crucial. Si je demandais du code à DeepSeek sans expliquer ce que je souhaitais réaliser ou sans fournir de contexte, il se baserait sur des données limitées.

Par exemple, si je souhaitais un extrait JavaScript pour un formulaire web front-end, sans préciser qu'il était destiné à un environnement de navigateur, le résultat risque de ne pas correspondre à ma configuration. En revanche, une fois mon environnement, ma langue et la nature de la tâche spécifiés, j'obtiendrais un code plus proche de mes besoins réels.

Pourquoi la clarté rapide est importante

L'une des principales leçons que j'ai apprises est que DeepSeek n'est efficace que si je lui donne des instructions. Par instructions, je parle des descriptions que je saisis avant d'appuyer sur Entrée. Il se comporte presque comme un interlocuteur. Si je lui fournis des instructions bien structurées, il répond avec un code qui correspond à mes objectifs. En revanche, si mes requêtes sont courtes ou peu claires, les résultats risquent de ne pas être très utiles.

Par conséquent, je commence chaque invite en indiquant le langage de programmation souhaité. Ensuite, je décris l'objectif du code. Je donne ensuite plus de détails, comme les bibliothèques ou frameworks que je compte utiliser, ainsi que les contraintes importantes.

Enfin, j'indique le résultat ou le comportement souhaité. Cette approche permet à DeepSeek d'avoir une vision globale et de générer une solution proche de ma solution idéale.

Composantes d'une invite efficace

J'aime penser à une invite efficace en quatre parties principales :

1. Langage et environnement : Par exemple, « Écrire une fonction JavaScript qui s’exécute dans un environnement Node.js » ou « Générer une classe Python pour l’analyse des données ».

   
   

2. Objectif ou tâche : il peut s’agir d’« analyser les données de vente » ou de « gérer les entrées des utilisateurs dans un formulaire React ».

   
   

3. Contraintes : Ici, je mentionne tout ce qui est spécial, comme « Le script ne doit utiliser que des bibliothèques Python intégrées » ou « Aucun package externe n'est autorisé ».

   
   

4. Résultat souhaité : Enfin, je clarifie le résultat exact, comme « Renvoyer une liste triée d’identifiants d’utilisateurs » ou « Enregistrer chaque erreur dans la console ».

   
   

En suivant cette structure, DeepSeek produit généralement du code adapté aux exigences de mon projet dès le départ. Cela réduit également le besoin de modifications importantes après la génération du code. De plus, chacune de ces étapes m'incite à bien réfléchir à mes besoins réels, ce qui m'évite d'envoyer des requêtes incomplètes.

Raffinement itératif

Malgré tous mes efforts, j'obtiens rarement un code parfait du premier coup. Cependant, l'un des avantages de DeepSeek pour le codage est que je peux prendre le code généré, le vérifier, l'exécuter, puis affiner mon invite. Par exemple, si le code inclut des fonctionnalités supplémentaires dont je n'ai pas besoin, je dis simplement : « Supprimez la partie enregistrement des données et concentrez-vous sur le mécanisme de tri. » S'il manque une étape clé au code, je peux dire : « Veuillez inclure une fonction de validation pour les champs vides. »

Ce processus itératif s'apparente à une collaboration avec un développeur junior qui rédige une première version. Je ne m'attends pas à ce que la première passe soit parfaite, mais je compte sur les échanges pour peaufiner le code selon mes standards. De plus, j'essaie toujours de fournir un retour direct sur les problèmes rencontrés ou les améliorations possibles. Si je dis simplement à DeepSeek « Réessayer », il risque de ne pas savoir quoi modifier. En revanche, si je dis « Veuillez ajouter une gestion des erreurs pour les exceptions de type « fichier introuvable », j'obtiens généralement ce dont j'ai besoin.

Pièges courants et comment les éviter

Bien que DeepSeek puisse être assez puissant, j'ai rencontré quelques pièges :

• Manque de contexte : Si vous ne précisez pas l'environnement ou le langage de programmation, vous risquez de vous retrouver avec du code dans un langage non souhaité. Indiquez toujours clairement votre langage et votre contexte.

  
  

• Invites trop générales : des invites vagues conduisent à des résultats incomplets ou non pertinents. Apportez des précisions en précisant votre objectif principal, les bibliothèques que vous prévoyez d'utiliser et toute contrainte particulière.

  
  

• Ignorer les bonnes pratiques : il arrive que le code généré suive d'anciennes conventions ou ne respecte pas le guide de style de votre équipe. Il est important de revoir et d'adapter le code pour garantir qu'il répond à vos normes.

  
  

• Gestion des erreurs manquante : dans de nombreux cas, le code généré ne gère pas les exceptions ou les données invalides par défaut. Inclure une exigence de gestion des erreurs dans votre invite peut éviter des problèmes majeurs par la suite.

  
  

En étant conscient de ces pièges, je gagne du temps et évite de devoir réécrire de larges portions de code. Aujourd'hui, j'oublie rarement de mentionner l'environnement dans lequel je travaille, car j'ai déjà constaté que cela peut prêter à confusion.

Tester et valider le code généré

Une fois que je reçois un morceau de code de DeepSeek, je ne présume jamais qu'il est parfaitement correct. Je le teste rigoureusement, comme tout autre code que j'écris à la main. Je vérifie également les problèmes de sécurité, les goulots d'étranglement de performance et les erreurs logiques. Si DeepSeek m'aide à coder plus vite, je dois néanmoins m'assurer que le code se comporte comme prévu.

Un processus simple que je suis est :

1. Exécutez le code dans un environnement sécurisé (comme un bac à sable local ) pour vous assurer qu'il ne casse rien de critique.

   
   

2. Ajoutez des tests unitaires qui couvrent différents scénarios, y compris les cas extrêmes.

   
   

3. Vérifier la compatibilité avec la structure et les bibliothèques de mon projet existant.

   
   

Si une étape échoue, je reviens à DeepSeek avec de nouvelles instructions, l'aidant à corriger les erreurs ou à améliorer les performances. Cette boucle de tests me permet de rester confiant dans le produit final.

Utilisation de DeepSeek dans les paramètres d'équipe

Ces derniers mois, j'ai également initié certains membres de l'équipe à DeepSeek pour le codage. La collaboration est facilitée lorsque nous partageons les instructions que nous avons utilisées. Par exemple, si un collègue apprécie la façon dont j'ai généré une requête de base de données particulière, je peux lui montrer mon instruction et mes instructions exactes. Ainsi, il peut reproduire mon succès sans avoir à deviner comment j'ai procédé.

Cependant, il est également important de maintenir une cohérence au sein de l'équipe. Nous adoptons souvent un format standard pour les messages, afin que chacun adopte une approche similaire. Cela garantit une plus grande uniformité du code généré et évite les variations excessives d'un développeur à l'autre. L'apprentissage est également accéléré, car les nouveaux arrivants peuvent identifier un modèle clair dans notre façon de communiquer avec DeepSeek.

Réflexions finales et prochaines étapes

D'après mon expérience, l'utilisation de DeepSeek pour le codage permet de réduire considérablement les tâches répétitives et d'accélérer de nombreuses étapes du processus de développement. Néanmoins, ce n'est pas une solution miracle. Des invites pertinentes sont essentielles pour obtenir un code utile. Rédiger des invites précisant le langage, le contexte, les objectifs et les contraintes est le meilleur moyen d'obtenir des résultats de qualité. Ensuite, itérer et affiner le code permet de le peaufiner et de le rendre prêt pour la production.

Je suis convaincu qu'à mesure que de plus en plus de développeurs utiliseront DeepSeek, nous découvrirons des méthodes innovantes pour créer de meilleures invites. Nous découvrirons également de nouveaux trucs et astuces qui nous aideront à affiner encore davantage la génération de code.

À mesure que je travaille avec DeepSeek, je compte suivre toutes les nouvelles découvertes. J'espère que ce guide vous offrira une base solide pour explorer la génération de code sans vous sentir dépassé. Grâce à des instructions claires, des tests rigoureux et une volonté d'amélioration continue, vous pourrez accéder à un processus de codage plus rapide et plus efficace, vous permettant ainsi de vous concentrer sur l'aspect créatif du développement.

N'oubliez pas : l'essentiel est de ne pas s'attendre à la perfection dès la première tentative. Considérez plutôt DeepSeek comme un partenaire de codage qui a besoin d'instructions claires et de retours cohérents.

Au fil du temps, vous trouverez l'équilibre parfait entre créativité humaine et efficacité de l'IA. Bon codage ! Que vos suggestions vous conduisent aux solutions les plus claires et les plus élégantes !

Cet article a été initialement publié sur le blog Filestack.