Может ли ИИ действительно кодировать? Я проверил DeepSeek

Автор: carlc, менеджер по маркетингу продукции в Filestack.

Я помню день, когда я впервые начал экспериментировать с DeepSeek для кодирования . Это было похоже на шаг в новое измерение, где код мог писать себя сам. В то время я жонглировал несколькими проектами, и мне нужен был способ оптимизировать свой рабочий процесс, не жертвуя качеством.

Именно тогда я обнаружил, как DeepSeek может помочь в создании фрагментов кода, целых функций или даже небольших модулей. Это не устранило мою работу как разработчика, но, безусловно, сделало меня более эффективным. Теперь, после месяцев использования, я хочу поделиться некоторыми советами и приемами по созданию хороших подсказок, чтобы получить максимальную отдачу от этого подхода.

Мое первое впечатление

Когда я начинал, я был одновременно взволнован и немного скептичен. Будет ли сгенерированный код надежным? Сможет ли он справиться со сложными частями моих проектов, такими как пограничные случаи или новые библиотеки? Тем не менее, со временем я заметил, что DeepSeek работает лучше всего, когда я даю ему четкие и точные инструкции. Если я печатал неопределенный запрос, например, «Создать функцию для анализа пользовательских данных», результат часто был слишком общим или не содержал нюансов того, что мне было нужно.

Однако если я вводил что-то более конкретное, например: «Создать функцию на Python, которая считывает файл JSON с данными пользователей и возвращает словарь действительных пользователей, игнорируя записи с отсутствующими полями электронной почты», результат был на удивление точным.

Я также обнаружил, что контекст имеет решающее значение. Если я просил DeepSeek предоставить код, не объясняя, чего я хочу добиться, или не предоставляя какой-либо предыстории, он делал предположения на основе ограниченных данных.

Например, если мне нужен фрагмент JavaScript для фронтенд-формы, но я никогда не упоминал, что это для среды браузера, вывод может не соответствовать моей настройке. С другой стороны, как только я указывал свою среду, язык и характер задачи, я получал код, который был ближе к тому, что мне действительно было нужно.

Почему важна оперативная ясность

Один из самых важных уроков, который я усвоил, заключается в том, что DeepSeek хорош ровно настолько, насколько хороши инструкции, которые я ему даю. Когда я говорю «инструкции», я имею в виду описания, которые я ввожу перед нажатием клавиши Enter. Он ведет себя почти как собеседник. Если я даю хорошо структурированные инструкции, он отвечает кодом, который соответствует моим целям. Однако, если я отправляю короткие или неясные запросы, результаты могут быть не очень полезными.

Поэтому я начинаю каждое приглашение с указания желаемого языка программирования. Затем я описываю цель кода. Затем я даю больше подробностей, например, библиотеки или фреймворки, которые я планирую использовать, а также важные ограничения.

Наконец, я упоминаю желаемый вывод или поведение. Такой подход гарантирует, что DeepSeek поймет полную картину и сможет сгенерировать что-то близкое к моему идеальному решению.

Компоненты эффективного приглашения

Мне нравится представлять эффективную подсказку в виде четырех основных частей:

1. Язык и среда : например, «Написать функцию JavaScript, которая работает в среде Node.js» или «Создать класс Python для анализа данных».

   
   

2. Цель или задача : это может быть «анализ данных о продажах» или «обработка ввода данных пользователем в форме React».

   
   

3. Ограничения : Здесь я упоминаю что-то особенное, например: «Скрипт должен использовать только встроенные библиотеки Python» или «Внешние пакеты не допускаются».

   
   

4. Желаемый результат : Наконец, я уточняю точный результат, например, «Вернуть отсортированный список идентификаторов пользователей» или «Записывать каждую ошибку в консоль».

   
   

Когда я следую этой структуре, DeepSeek имеет тенденцию производить код, который соответствует требованиям моего проекта с самого начала. Это также снижает необходимость в серьезных правках после генерации кода. Более того, каждый из этих шагов побуждает меня тщательно обдумывать, что мне действительно нужно, предотвращая отправку полусырых запросов.

Итеративное уточнение

Несмотря на все мои усилия, мне редко удается получить идеальный код с первой попытки. Однако одно из преимуществ использования DeepSeek для кодирования заключается в том, что я могу взять сгенерированный код, просмотреть его, запустить его, а затем усовершенствовать свою подсказку. Например, если код включает дополнительную функциональность, которая мне не нужна, я просто говорю: «Удалите часть регистрации данных и сосредоточьтесь на механизме сортировки». Если в коде отсутствует ключевой шаг, я могу сказать: «Пожалуйста, включите функцию проверки для пустых полей».

Этот итеративный процесс ощущается как сотрудничество с младшим разработчиком, который пишет первоначальный черновик. Я не ожидаю, что первый проход будет безупречным, но я полагаюсь на обмен мнениями, чтобы отполировать код до моих стандартов. Более того, я всегда стараюсь давать прямую обратную связь о том, что пошло не так или что можно было бы улучшить. Если я просто скажу DeepSeek «Попробуйте еще раз», он может не знать, что менять. Но если я скажу «Пожалуйста, добавьте обработку ошибок для исключений «файл не найден», это обычно дает мне то, что нужно.

Распространенные ошибки и как их избежать

Хотя DeepSeek может быть весьма мощным инструментом, я столкнулся с несколькими подводными камнями:

• Отсутствие контекста : если вы не укажете среду или язык программирования, вы можете получить код на языке, который вам не нужен. Всегда четко указывайте свой язык и контекст.

  
  

• Слишком широкие подсказки : неясные подсказки приводят к неполным или нерелевантным результатам. Добавьте детали, указав свою главную цель, библиотеки, которые вы планируете использовать, и любые особые ограничения.

  
  

• Игнорирование лучших практик : Иногда сгенерированный код следует старым соглашениям или может не следовать руководству по стилю вашей команды. Важно просмотреть и адаптировать код, чтобы убедиться, что он соответствует вашим стандартам.

  
  

• Отсутствует обработка ошибок : во многих случаях сгенерированный код не будет обрабатывать исключения или недействительные данные по умолчанию. Включение требования обработки ошибок в приглашение может предотвратить серьезные проблемы в будущем.

  
  

Осознавая эти подводные камни, я экономлю время и избегаю необходимости переписывать большие части кода. В последнее время я редко забываю упомянуть, в какой среде я работаю, потому что я уже видел, как это может привести к путанице.

Тестирование и проверка сгенерированного кода

Получив кусок кода от DeepSeek, я никогда не предполагаю, что он полностью правильный. Вместо этого я тщательно его тестирую, как и любой другой код, который я пишу вручную. Я также проверяю наличие проблем безопасности, узких мест производительности и логических ошибок. Хотя DeepSeek помогает мне писать код быстрее, мне все равно нужно быть тем, кто гарантирует, что код ведет себя так, как и ожидалось.

Я следую простому процессу:

1. Запустите код в безопасной среде (например, в локальной «песочнице» ), чтобы убедиться, что он не сломает ничего критического.

   
   

2. Добавьте модульные тесты , охватывающие различные сценарии, включая пограничные случаи.

   
   

3. Проверьте совместимость с моей существующей структурой проекта и библиотеками.

   
   

Если какой-либо шаг не удается, я возвращаюсь к DeepSeek с новыми инструкциями, направляя его на исправление ошибок или улучшение производительности. Этот цикл тестирования помогает мне оставаться уверенным в конечном продукте.

Использование DeepSeek в настройках команды

За последние несколько месяцев я также познакомил некоторых членов команды с DeepSeek для кодирования. Сотрудничество становится проще, когда мы делимся подсказками, которые использовали. Например, если товарищу по команде нравится, как я сгенерировал определенный запрос к базе данных, я могу показать ему мою точную подсказку и инструкции. Таким образом, они могут повторить мой успех, не гадая, как я это сделал.

Однако также важно поддерживать последовательность в команде. Мы часто выбираем стандартный формат для подсказок, чтобы все следовали схожему подходу. Это гарантирует, что генерируемый нами код будет более однородным и не будет сильно отличаться от разработчика к разработчику. Это также ускоряет обучение, поскольку новички могут видеть четкую схему того, как мы общаемся с DeepSeek.

Заключительные мысли и следующие шаги

По моему опыту, использование DeepSeek для кодирования может значительно сократить повторяющиеся задачи и ускорить многие части процесса разработки. Тем не менее, это не волшебная палочка. Хорошие подсказки — секретный ингредиент для получения полезного кода. Написание подсказок, которые определяют язык, контекст, цели и ограничения, — лучший способ достичь высококачественных результатов. Затем итерация и уточнение кода помогают отполировать его до состояния, готового к производству.

Я считаю, что по мере того, как все больше разработчиков начнут использовать DeepSeek, мы увидим инновационные способы создания лучших подсказок. Мы также увидим новые советы и приемы, которые помогут нам еще больше усовершенствовать генерацию кода.

Продолжая работать с DeepSeek, я планирую отслеживать любые новые идеи, которые я нахожу. Я надеюсь, что это руководство даст вам прочную основу для изучения генерации кода без ощущения перегруженности. С четкими подсказками, тщательным тестированием и готовностью к совершенствованию вы сможете разблокировать более быстрый и эффективный процесс кодирования, который освободит вас для сосредоточения на творческой стороне разработки.

Помните, ключ не в том, чтобы ожидать совершенства с первой попытки. Вместо этого думайте о DeepSeek как о партнере по кодированию, которому нужны четкие инструкции и последовательная обратная связь.

Со временем вы найдете идеальный баланс между человеческим творчеством и эффективностью, основанной на ИИ. Счастливого кодирования, и пусть ваши подсказки приведут вас к самым чистым и элегантным решениям!

Первоначально эта статья была опубликована в блоге Filestack.