רוצים לשמוע יותר על עבודה עם AI על פרויקט קיים? בואו לוובינר! היום בשעה 10:00 אספר בהרחבה על כל הטיפים פה בפוסט ואף יותר. הוובינר ללא הקלטה כדי שאפשר יהיה לדבר ברוגע על מהפכת ה AI והפחד, ההתרגשות והשינוי שהיא מביאה. זה הלינק:

https://us06web.zoom.us/j/86295492018?pwd=7lGAenxpaXM7oe25PqcDzFkWrhNqpS.1

ועכשיו תקציר הטיפים לאלה מכם שלא יצליחו להגיע:

1. סדר וארגון - כשאתם מקופיילוט לבצע משימה על פרויקט קיים הוא קודם כל מנסה להבין את המשימה ובשביל זה הוא מנסה להבין את מבנה הפרויקט. הבעיה היא שהוא צריך להבין את מבנה הפרויקט כל פעם מחדש וזה מתסכל ופותח פתח לטעויות. במקום לתת לקופיילוט לעבוד קשה בקשו ממנו פעם אחת לנתח את מבנה הפרויקט ולבנות קובץ architecture.md שמתאר את כל ארכיטקטורת המערכת, כולל כל מבנה התיקיות והטבלאות בבסיס הנתונים. את הקובץ תוכלו לצרף לכל משימה עתידית או לכתוב כלל שקופיילוט שיצרף אותו אוטומטית.

2. אבטסטרקציות - כלי AI אלופים בשכפול, זיהוי תבניות וחזרה עליהן והרבה פחות טובים בזיהוי אבסטרקציות, חשיבה יצירתית וארגון קוד למבנה שמתאים בדיוק לפרויקט שלכם (או קבלת החלטות באופן כללי). לכן וודאו שמבנה התיקיות בפרויקט הוא הגיוני וברור איזה קבצים צריך לעדכן לכל משימה. בשביל שלא יתפזר אני מוסיף תמיד את רשימת כל הקבצים שצריך לערוך במשימה מסוימת לקונטקסט וממש כותב "יש לערוך רק את הקבצים שכאן".

3. שימוש ב Linters ובאופן כללי עבודה בשפות עם טיפוסים חזקים - קופיילוט כותב קוד ואז באיטרציה נוספת מסתכל על אזהרות ה Linter על הקוד הזה ומתקן את הבעיות. לכן ניתוח סטטי של הקוד שנוצר יכול לעזור באותו "סיבוב שני" של תיקונים.

4. תיאור תהליכים מרכזיים במערכת - כמו שכתבנו את architecture.md כדאי לכתוב קובץ flows.md או processes.md שיתאר את התהליכים המרכזיים של המערכת ואיזה קבצים ופונקציות מקושרים לכל תהליך. וכן כדאי לתת ל AI לכתוב גם את הקובץ הזה ולזכור לעדכן אותו כל פעם שמשנים קוד. ככל שהמידע שם יותר מדויק יהיה ל AI קל יותר לבצע משימות (ופה יש הבדל מורגש בין Cursor ל Copilot. קרסר בונה לעצמו RAG מכל המידע של הפרויקט ולכן יותר קל לו להתמצא, בקופיילוט אנחנו צריכים לעשות את העבודה).

5. אם יש לכם סט בדיקות לפרויקט תוכלו לחבר את הרצת הבדיקות בתור "כלי" או MCP Server ואז קופיילוט יוכל אחרי שהוא כותב קוד לוודא שהוא לא שבר כלום וגם להוסיף בדיקות על קוד חדש.

6. שימו לב לשיחה עם ה AI והתחילו לעבוד בפינוי מכשולים - ה AI מנסה למצוא איפה משתמשים בפרויקט במנגנון מסוים? הוסיפו את זה לקבצי הסיכום. ה AI מנסה לגשת לקבצים לא קשורים? עדכנו את ה Prompt והסבירו לו על איזה קבצים לעבוד. ה AI מנסה לכתוב לעצמו קובץ הגדרות טיפוסים של ריאקט? בדקו למה הוא לא מוצא את קובץ הטיפוסים הרגיל. התאמת הפרויקט לעבודה עם AI היא תהליך איטרטיבי בו אנחנו מזהים איזה דברים גורמים ל AI להתפזר, מחזירים אותו למסלול ומתקנים את המכשול בפרויקט כדי שפעם הבאה הוא לא ירד מהשביל. בהתחלה זה המון עבודה אבל אז זה משתפר ורואים תוצאות.

רוצים לראות דוגמאות קונקרטיות על פרויקט אמיתי? לשתף בקשיים שלכם ולשמוע עוד חוות דעת? בואו נדבר, היום בעשר בזום.