Мир разработки стремительно меняется, и новые технологии открывают ранее недостижимые горизонты автоматизации и творчества. Эта книга – результат практических экспериментов, направленных на интеграцию генеративного AI в процесс создания программных решений. В отличие от традиционных методик, здесь особое внимание уделено тонкостям взаимодействия с языковыми моделями, позволяющим получить высококачественный код по заданным параметрам.
Мы не будем повторять общеизвестные факты о вайб-кодинге, а сосредоточимся на практических аспектах формирования эффективных промптов, позволяющих адаптировать AI под специфические нужды проекта. Книга структурирована таким образом, чтобы дать читателю глубокое понимание принципов, лежащих в основе генерации кода, а также методологию интеграции этих принципов в реальные рабочие процессы.
Представленные примеры и рекомендации помогут разработчикам не просто ускорить процесс создания приложений, но и переосмыслить сам подход к программированию, где AI становится надежным партнером, открывающим новые возможности для оптимизации и инноваций.
Вайб-кодинг – это подход к программированию, в котором основное внимание уделяется взаимодействию с искусственным интеллектом (AI) с использованием естественного языка вместо традиционного написания кода. Вместо того чтобы вручную прописывать каждую строку, вайб-кодер описывает задачу, а AI-система, такая как ChatGPT, GitHub Copilot или Replit, генерирует необходимый программный код.
Этот метод снижает порог входа в программирование, позволяя даже людям без технических знаний создавать работающие приложения. Вайб-кодинг делает разработку более творческой, интуитивной и доступной, превращая взаимодействие с AI в итеративный процесс, напоминающий диалог.
Как правильно писать промпты для создания программ с AI?
Основные принципы эффективного промпта для вайб-кодинга:
1. Четкость и конкретика – формулируйте запрос максимально детально. Вместо «создай сайт» лучше писать:
«Создай одностраничный сайт с заголовком, текстовым блоком и кнопкой, которая при нажатии выводит сообщение».
2. Структурирование – если задача сложная, разбивайте её на несколько шагов. Например, сначала описать внешний вид, затем функциональность.
3. Использование примеров – AI лучше понимает задачу, если у него есть примеры. Например, можно сказать:
«Сделай стиль сайта похожим на минималистичный дизайн Google».
4. Обратная связь – тестируйте полученный код и уточняйте запрос. Например:
«Добавь анимацию для кнопки» или «Оптимизируй код, убрав избыточные элементы».
5. Контекст – если проект сложный, важно объяснить его логику, чтобы AI мог предложить лучшие решения.
Примеры хороших промптов:
Создание веб-страницы: «Создай веб-страницу с заголовком "Привет, мир!" и кнопкой, которая при нажатии меняет цвет фона».
Генерация кода API: «Напиши Node.js API с использованием Express.js, который принимает GET-запрос и возвращает список товаров в формате JSON».
Автоматизация задач: «Напиши Python-скрипт, который считывает данные из CSV-файла, фильтрует строки по значению колонки "Цена" и сохраняет результат в новый файл».
Чат-бот для поддержки клиентов: «Создай чат-бота для интернет-магазина, который отвечает на частые вопросы, такие как доставка, возврат и оплата».
Работа с базами данных: «Напиши SQL-запрос, который выбирает все заказы из таблицы orders за последний месяц, сортируя их по дате».
Используя эти принципы, можно эффективно взаимодействовать с AI и получать полезные программные решения без глубоких знаний кодинга.
Инструкция по вайб-кодингу
Анализ исходного материала
Внимательно прочитайте книгу (RAG-файл), чтобы обогатить своё понимание постановки задачи, выбора технологического стека и принципов вайб-кодинга.
Выделите ключевые элементы: функциональные требования, этапы разработки, интеграцию с внешними сервисами и другие важные аспекты.
Формирование задания для LLM
Используйте данные из файла в качестве RAG (Retrieval-Augmented Generation) для составления подробного промпта.
Составьте задание для вашего программного продукта, учитывая: