Сегодня хочу познакомить вас с рецептами в мир AI разработки от Алексея Картынника aka АйТиБорода. Он считает, и я с ним полностью согласен, что если ты ещё не используешь AI в коде – ты теряешь... Разработчики, которые разобрались в инструментах, уже бустят свою продуктивность, а те, кто игнорирует AI, скоро будут заменены теми, кто с ним работает. Вопрос не в том, пишет ли AI код лучше человека, а в том – кто быстрее и эффективнее.
Но тут есть нюанс: просто поставить Copilot и тыкать в него – бесполезно. Инструменты надо уметь использовать. И сейчас я расскажу, что ставить и как работать с AI, чтобы реально прокачать свою разработку.
На данный момент самые топовые среды, которые дают доступ к продвинутым AI-фичам:
- Cursor – AI-first IDE, основанная на Visual Studio Code, но с встроенными ассистентами, контекстной поддержкой и мощным AI-редактированием кода
- Windsurf – альтернатива Cursor с лучшей работой с большими кодовыми базами
- JetBrains AI Assistant – ИМХО не стоит, а стоит дождаться Junie о нем я писал здесь
Переключись на AI-IDE, лучший вариант – Cursor. Включи поддержку AI-помощников, настрой контекстную индексацию кода. Используй AI-редактирование кода, не просто копируй из чата, а редактируй прямо в файлах.
Если не хочешь менять основную IDE(a), держи Cursor как вторую для AI-генерации кода и рефакторинга.
Лучшие AI-кодогенераторы
- GitHub Copilot – мощное автодополнение и AI-чат прямо в IDE
- Cline – ассистент для написания и рефакторинга кода, идеален для генерации тестов и автодополнений
- Aider – AI-инструмент, который правит код в командной строке
- Tabnine – альтернатива Copilot, но хуже
Настрой контекст – многие ошибаются, не подключая AI к коду проекта. В Cursor это делается автоматически, в Copilot – через workspace-индексацию. Используй Agent-режим – вместо копипаста кода, пусть AI сразу вносит правки в файлы. В Cursor есть Cursor Composer, в Copilot – новый Agent Mode. Учись писать промпты – не просто "напиши функцию", а
напиши функцию для обработки данных в формате JSON, используя fastAPI и Pandas
Терминал – это та часть работы, где AI тоже может сильно помочь (DevOps / SA 👋)
- Warp – лучший AI-терминал, который помогает писать команды и объясняет ошибки
- Fig – добавляет AI-комплит для bash и zsh
- Shell GPT – AI для написания сложных bash-скриптов
Включи AI-ассистента в терминале, чтобы не гуглить команды. Используй AI для работы с логами – пусть он сам объясняет ошибки. Пробуй автогенерацию сложных команд и скриптов – Warp и Shell GPT тут рулят
AI – не магия, его надо правильно использовать. Вот четыре ключевых вещи, которые помогут тебе выжать из него максимум
0️⃣0️⃣ Контекст – всему голова. Большинство ошибок от того, что AI не понимает проект. Решение – в Cursor или Copilot включи индексацию проекта
0️⃣1️⃣ RAG retrieval-augmented generation – твой друг. AI не может помнить всё, но может загружать нужные данные. Решение – используй внешнюю базу данных с документацией проекта. Cursor поддерживает RAG
WebSearch для актуальной информации.
1️⃣0️⃣ AI не знает свежих библиотек, но может гуглить. Решение – включи WebSearch в AI-ассистентах
1️⃣1️⃣Не жалей API-ключи. Бесплатные версии инструментов ограничивают токены. Решение – купи API-ключи для OpenAI или Anthropic и подключи их в Cursor или Cline
Переходи на AI-IDE, держи Cursor как минимум для AI-запросов. Используй AI-кодогенераторы – Copilot, Cline, Aider. Настрой AI-терминал – Warp или Shell GPT. Следи за контекстом и настройками AI – это сильно влияет на качество ответов. Экспериментируй с методами RAG и WebSearch – это делает AI умнее
Это не игрушка, это инструменты, которые уже реально ускоряют разработку. Если ты не начнёшь разбираться сейчас, через год будешь отставать от тех, кто разобрался.
#AI #Разработка #ИскусственныйИнтеллект #Code #AIИнструменты