Генерация кода
Программирование с ИИ
Проблема: Написание кода занимает много времени, легко забыть синтаксис или допустить ошибки. Как ИИ может помочь писать код быстрее и надёжнее?
Решение: Твой ИИ-джуниор
Генерация кода использует LLM для написания, дополнения и трансформации кода на основе описаний на естественном языке. Это как иметь джуниор-разработчика, который быстро набрасывает код, пока вы фокусируетесь на архитектуре и логике. Использование chain-of-thought промптинга и few-shot примеров значительно улучшает качество кода.
Представьте это как стажёра-программиста:
- 1. Пишем спецификацию: "Напиши функцию валидации email-адресов — возвращает true/false"
- 2. Указываем типы и сигнатуры: Указываем типы входа/выхода, язык и ожидаемый интерфейс
- 3. Добавляем граничные случаи: Пустой ввод, юникод, очень длинные строки, параллельный доступ
- 4. ИИ генерирует код: Полная реализация с типами, обработкой ошибок и документацией
- 5. Ревьюим на скрытые баги: Проверяем гонки данных, null-проверки, ошибки на единицу и отсутствие очистки ресурсов
Где это используется?
- Автодополнение кода: Интеграции в IDE типа GitHub Copilot
- Генерация бойлерплейта: Создание повторяющихся структур кода
- Перевод между языками: Конвертация кода между языками программирования
- Генерация тестов: Написание юнит-тестов по сигнатурам функций
- Подвохи: скрытые баги: Код от LLM может выглядеть правильным, но скрывать гонки данных, ошибки на единицу, отсутствие обработки ошибок или неверную логику граничных случаев — всегда делайте критическое ревью
Интересный факт: Код от LLM имеет опасное свойство: он выглядит правдоподобно с первого взгляда. Исследования показывают, что разработчики принимают код от ИИ с меньшей проверкой, чем человеческий, а он может содержать тонкие логические ошибки — перепутанные операторы сравнения, отсутствие null-проверок или асинхронный код, работающий 99% времени, но блокирующийся под нагрузкой.
Попробуйте сами!
Используй интерактивный пример ниже, чтобы увидеть, как разные подходы к промптингу влияют на качество сгенерированного кода.
Собери промпт — включай фичи:
Включи фичу выше, чтобы увидеть как промпт меняет сгенерированный код
Ключевая идея
- 1. Конкретность = качество. «Напиши функцию» даёт минимум. Каждое требование улучшает результат.
- 2. Если не попросить — не получишь. LLM идут кратчайшим путём.
- 3. Хорошие промпты — чеклисты, а не эссе. Каждый toggle = одна строка в промпте.
Попробуй сам
Интерактивное демо этой техники
Напиши функцию для фильтрации массива объектов по нескольким критериям
function filter(arr, key, value) { return arr.filter(item => item[key] === value); }
type Criteria<T> = {
[K in keyof T]?: T[K] | T[K][];
};
/**
* Фильтрует массив объектов по нескольким критериям.
* Критерий может быть значением (точное совпадение) или массивом (вхождение).
*
* @example
* const users = [{ name: "Alice", role: "admin", status: "active" }];
* filterByMultipleCriteria(users, { role: "admin", status: ["active", "pending"] });
* // => [{ name: "Alice", role: "admin", status: "active" }]
*/
function filterByMultipleCriteria<T extends Record<string, unknown>>(
items: T[],
criteria: Criteria<T>
): T[] {
const entries = Object.entries(criteria);
if (entries.length === 0) return [...items];
return items.filter((item) =>
entries.every(([key, expected]) => {
const actual = item[key];
return Array.isArray(expected)
? expected.includes(actual)
: actual === expected;
})
);
}
Структурированный промпт с примером вызова, ограничениями по типизации и явным edge case превращает однострочник без типов в production-ready generic-функцию.
Создайте бесплатный аккаунт для решения челленджей
6 челленджей с AI-проверкой для этого урока
Этот урок — часть структурированного курса по LLM.
Мой путь обучения