De la sceptic la fan: prima mea experiență cu AI la programare

Cum AI-urile mi-au schimbat felul în care codez

Recunosc: am fost și eu sceptic. ChatGPT putea să scrie o funcție, iar Claude explica bine regex-urile, dar să construiești ceva serios cu ajutorul lor? Părea o idee îndrăzneață. Abia după ce am testat pe pielea mea am înțeles cu adevărat ce pot face aceste instrumente.

Ani de zile am folosit AI-urile doar pentru scripturi mici sau pentru a înțelege cod străin. Eram obișnuit să le văd ca pe un ajutor rapid, nu ca pe un partener real de dezvoltare. Schimbarea a venit când am văzut cum alții livrau proiecte complete folosind AI-ul ca pe un accelerator.

Atunci mi-am pus întrebarea: ce-ar fi să tratez programarea cu AI ca pe o practică profesională, nu ca pe o noutate?

Cosmobot: proiectul de test

Am ales să revin la o idee veche: Cosmobot, un cadru unificat pentru chatboți care să lege mai multe platforme de mesagerie (Telegram, QQ, Discord) într-un singur sistem. L-am considerat ideal pentru că era suficient de mic pentru a-l termina într-un weekend, folosea tehnologii mai puțin familiare (Haskell, sisteme de efecte, biblioteci de streaming) și avea cerințe reale de arhitectură.

Tehnologiile alese au fost intenționat dificile pentru nivelul meu:

Effectful - Un sistem de efecte care permite modelarea explicită a operațiilor cu efecte secundare. Fiecare funcție declară clar ce efecte poate produce. Funcționează ca un sistem de permisiuni avansat:

mayLog     :: (Log :> es) => Eff es ()
mayCallLLM :: (LLM :> es) => Eff es ()

Streaming - O bibliotecă care gestionează fluxuri continue de date. E perfectă pentru a modela mesajele venite de la diferite platforme și a le procesa uniform.

Primele șase ore de programare

Am început cu un document simplu în AGENTS.md care descrie ce voiam:

• Un cadru unificat pentru chatboți
• Cod lizibil, dar de nivel industrial
• Utilizarea corectă a sistemelor de efecte și a streaming-ului
• Design de domeniu curat și algebraic

Și apoi am început pur și simplu să cer AI-ului să construiască.

Momentele de surpriză

Integrări rapide

Când am geantă să adauge suport pentru QQ, mi-am imaginat că va dura. OneBot API e o specificație chineză care nu apare prea des în documentație. Mi-am așteptat o serie de întrebări și iterații.

În schimb, AI-ul a scris o integrare completă și funcțională de la prima încercare. Nu doar boilerplate — era cod Haskell care respecta cu adevărat sistemul de efecte și bibliotecile de streaming.

Schimbarea de la dotenv la TOML

Când am decis să migrez de la dotenv către TOML pentru o structură mai bună, mă așteptam la o discuție lungă despre refactorizare. AI-ul a înțeles imediat scopul și a executat schimbarea fără probleme.

Ciclul de feedback

Acadeau așa rapid: compila → rula → verifica — să viziune de rapidă. Până la النّوّا