Od skeptika k věřícímu: Můj první víkend s AI při programování
Od skepse k překvapení: jak AI změnilo můj přístup ke kódu
Přiznejme si to – většina z nás se k AI nástrojům na psaní kódu stavěla spíš s nedůvěrou. Umí napsat funkci, vysvětlit regex, ale postavit s nimi něco pořádného? To už znělo jako úplně jiná kategorie. Až do chvíle, kdy jsem to vyzkoušel sám.
Měl jsem přístup k těmto nástrojům už několik let. Používal jsem je na drobné skripty nebo na hledání chyb v cizím kódu. Vždycky to ale působilo spíš jako rychlé hledání odpovědí než jako skutečná spolupráce. Změna přišla, když jsem viděl, jak kolegové reálně dodávají projekty s pomocí AI – ne jako hračku, ale jako nástroj, který násobí jejich výkon.
To byl moment, kdy jsem přestal přemýšlet nad tím, jestli AI na kódování funguje, a začal řešit, jak s ním pracovat efektivně.
Cosmobot jako testovací projekt
Rozhodl jsem se oživit starší nápad – Cosmobot, jednotný chatbotový framework, který dokáže propojit různé messagingové platformy (Telegram, QQ, Discord) do jedné soustavy. Projekt byl ideální pro testování AI, 因为:
- Byla dost malý, aby se dádal dokončit během víkendu
- Používal pro mě neznatnou technologii – Haskell s effect systems a streaming libraries
- Měl reálné požadavky na architekturu, takže nešlo jen o toy code
Zvolil jsem si volbu tech stacku, which war intentional:
Effectful – efektový systém, který umožňuje explicitně modelovat side effects. Každý funkce svědčí, co může udělat, spíš než že se ty effects prostředně rozptýlily po kódu jako magie.
Streaming – knihovna pro práci s datovými proudy. Ideální pro zpracování message streams z různých platforem.
První pokusy a wow moments
Od začáku jsem vytvořil jednoduchý dokument AGENTS.md, kterou beschrieb:
- Unifed chatbot framework
- Kód, který je industriell-grade ale čitelný
- Správné použití effect systems a streaming abstractions
- Clean, algebraic domain design
A pak jsem prostě začal AI žádat, aby věci vybudovala.
Wow moments
One-Shot Integrations
Největší překvapení přišlo, kdy