Co nowego, podsumowanie oraz Portfolio

Nowe Series - JavaScript fundamentals, CSS Tips and Tricks, chciałbym więcej omawiać przypadków Case Study, dla poszerzania wiedzy. Blog chcę po uporządkowaniu i nadaniu efektywności nauce tłumaczyć i prowadzić także w języku angielskim.

Portfolio to będzie dopieszczane oraz często uzupełniane.

Spersonalizowana ścieżka nauki wspierana przez AI.

Aby stworzyć spersonalizowaną ścieżkę nauki programowania, która obejmie również naukę Mobile Dev z użyciem Flutter oraz sztuczną inteligencję (AI) z automatyzacją zadań, wdrażam następujący plan rozłożony na 1200 godzin:

Sposoby efektywniejszej nauki dzięki wsparciu AI

Aby przyspieszyć naukę programowania w obszarze mid z wykorzystaniem AI, takich jak GitHub Copilot czy ChatGPT, warto zastosować następujące metody

Interaktywne Kodowanie AI, takie jak GitHub Copilot, oferuje sugestie kodu w czasie rzeczywistym. Umożliwia to szybkie pisanie i testowanie kodu, co przyspiesza naukę poprzez praktykę.

Generowanie Kodu Narzędzia AI potrafią generować boilerplate code oraz automatyzować rutynowe zadania, co pozwala skupić się na bardziej złożonych problemach i koncepcjach programistycznych.

Debugging i Analiza Błędów AI może pomóc w identyfikacji błędów i sugerować poprawki, co ułatwia zrozumienie, jak poprawnie pisać kod i unikać powszechnych pułapek.

Personalizowane Ścieżki Nauki AI dostosowuje wsparcie do poziomu zaawansowania użytkownika, co pozwala na bardziej efektywne przyswajanie wiedzy.

Eksperymentowanie i Uczenie się na Błędach Używanie AI jako wsparcia do eksperymentowania z różnymi podejściami do problemów umożliwia naukę poprzez próbę i błąd, co jest kluczowe w programowaniu.

Integracja tych narzędzi w codzienną praktykę programistyczną może znacznie przyspieszyć rozwój umiejętności i zrozumienie złożonych koncepcji programistycznych.

Dodatkowe możliwości przyspieszenie kodowania z AI

Codzienne wsparcie przy kodowaniu

• Automatyzacja rutynowych zadań: Zamiast ręcznie pisać powtarzalny kod, pozwól Copilotowi generować szablony komponentów, hooki lub inne często powtarzające się fragmenty kodu. Na przykład: Generowanie typowych funkcji (np. parsowanie danych, walidacja formularzy).
• Tworzenie podstawowych komponentów UI na bazie krótkich opisów, zamiast ręcznego pisania ich od zera.
• Szybkie tworzenie testów jednostkowych (np. w Jest) dla komponentów czy funkcji.
• Uzupełnianie dokumentacji: Wykorzystaj Copilota do pisania automatycznych komentarzy czy dokumentacji API dla funkcji, które tworzysz.

• Refaktoryzacja kodu

  • Analiza i optymalizacja: GPT lub Copilot mogą podpowiedzieć lepsze wzorce projektowe (np. stosowanie wzorców jak HOC, hooki, Context API zamiast nadmiaru props drilling). Wystarczy opisać problem, a narzędzie może zasugerować efektywniejsze rozwiązanie.

  • Skracanie i upraszczanie kodu: Poproś GPT o analizę Twojego kodu pod kątem refaktoryzacji i upraszczania.

  • W przypadku złożonych funkcji GPT może zasugerować bardziej zwięzłe podejście.

Przyspieszona nauka nowych technologii

Zastosowanie w realnych projektach: Gdy chcesz nauczyć się nowej technologii (np. React Query, Zustand, czy Next.js), zamiast czytać dokumentację od deski do deski, możesz poprosić GPT o wyjaśnienie podstaw w kontekście Twojego projektu. W ten sposób AI dostosuje swoje wyjaśnienia do Twojego aktualnego kontekstu. Rozwiązywanie problemów w locie: Zamiast przeszukiwać Stack Overflow, możesz zadać pytanie AI dotyczące błędów lub wyzwań, jakie napotykasz w trakcie implementacji nowych technologii. GPT wyjaśni, jak rozwiązać problem krok po kroku.

Tworzenie zadań złożonych

Automatyczne generowanie kodu na podstawie opisu: Możesz opisać złożony komponent, a Copilot wygeneruje jego kod na podstawie Twojego opisu, co przyspieszy tworzenie nowych funkcjonalności. Iteracyjny rozwój: GPT może być pomocny przy szybkim tworzeniu prototypów aplikacji. Możesz opisać, co chcesz osiągnąć, a AI wygeneruje podstawowe komponenty, które możesz iteracyjnie rozwijać.

Code Review z AI

Analiza kodu pod kątem optymalizacji i błędów: Copilot lub GPT mogą pełnić rolę “recenzenta” kodu. Możesz poprosić AI o przeanalizowanie Twojego kodu pod kątem potencjalnych problemów (np. wydajność, bezpieczeństwo, dobre praktyki).

Sugestie ulepszeń: AI może podsunąć rozwiązania optymalizujące wydajność (np. zmniejszenie liczby renderów komponentów, lepsze zarządzanie stanem).

• Tworzenie testów jednostkowych

  • Generowanie testów: Copilot jest świetny do generowania podstawowych testów jednostkowych. Możesz opisać, co dana funkcja powinna robić, a narzędzie automatycznie wygeneruje podstawowe testy.

  • Testy E2E: W przypadku projektów front-endowych możesz użyć Copilota do szybkiego tworzenia testów e2e z użyciem narzędzi takich jak Cypress lub Playwright.

Learning by Doing – Przyspieszenie nauki frameworków

• Projekty naukowe: Zamiast korzystać z nudnych przykładów z dokumentacji, twórz projekty w oparciu o realne wyzwania, a Copilot pomoże Ci na bieżąco implementować kolejne funkcjonalności. Przykładowo, próbując wdrożyć Next.js, możesz opisać architekturę swojej aplikacji i poprosić Copilota o sugestie dotyczące struktury folderów, nawigacji, a nawet optymalizacji renderowania.

Personalizowane ścieżki nauki

Tworzenie spersonalizowanych materiałów edukacyjnych: Możesz poprosić GPT o stworzenie planu nauki w oparciu o Twoje aktualne umiejętności i cele. Na przykład, jeśli chcesz przejść z Reacta do Next.js, GPT może stworzyć krok po kroku ścieżkę, która uwzględnia Twoje mocne i słabe strony.

• Wyszukiwanie błędów i debugowanie Debugowanie na poziomie wysokim: AI może analizować Twój kod, sugerować przyczyny problemów oraz proponować potencjalne rozwiązania, co znacznie przyspiesza proces debugowania. Podpowiedzi kontekstowe: Kiedy napotkasz błąd w kodzie, zamiast czytać długie opisy w dokumentacji, możesz szybko otrzymać skrótowy i trafny opis przyczyny problemu oraz potencjalne poprawki.

• Tworzenie template’ów i boilerplate’ów Gotowe szablony projektów: Możesz poprosić AI o wygenerowanie template’u projektu na bazie Twoich preferencji, np. konfiguracja Webpacka, setup TypeScripta, konfiguracja TailwindCSS czy Redux.

Przykłady użycia Copilota i GPT:

• Refaktoryzacja istniejącego kodu: „Przepisz ten komponent Reacta na hooki”.
• Optymalizacja kodu: „Zoptymalizuj tę funkcję pod kątem wydajności”.
• Debugowanie: „Dlaczego ten kod powoduje memory leak w przeglądarce?”.
• Szybka nauka nowych technologii: „Wytłumacz, jak działa React Suspense i jak mogę go użyć w swoim projekcie”.

Kluczowe porady:

• Dostosowanie promptów: Im lepiej opiszesz problem lub zadanie, tym trafniejsze będą odpowiedzi AI.

• Używaj AI iteracyjnie: Zacznij od prostych zapytań i z czasem rozwijaj je, dodając więcej kontekstu.

• Narzędzia AI, które warto zintegrować:

• GitHub Copilot: Do automatycznego generowania kodu.

  • ChatGPT z API (wersja z GPT-4): Do bardziej zaawansowanych zapytań, rozwiązywania problemów oraz nauki nowych technologii.
  • Tabnine: AI-driven autocompletion z zaawansowanymi predykcjami.

Jakie są najbardziej skuteczne narzędzia AI do programowania

Najbardziej skuteczne narzędzia AI do programowania, które mogą znacznie zwiększyć efektywność pracy programistów, to:

GitHub Copilot Oparty na modelu OpenAI Codex, Copilot wspiera programistów poprzez autouzupełnianie kodu oraz sugerowanie fragmentów i funkcji w czasie rzeczywistym. Jest szczególnie przydatny w przyspieszaniu pisania kodu i poprawianiu jego jakości.

ChatGPT Używany do generowania kodu, odpowiadania na pytania dotyczące technologii oraz tłumaczenia pomiędzy różnymi językami programowania. Może być również wykorzystywany do przeglądania kodu i udzielania wskazówek.

OpenAI Codex: To model AI, który potrafi interpretować polecenia w języku naturalnym i generować odpowiedni kod. Jest używany w różnych narzędziach, w tym GitHub Copilot.

CodeClimate Narzędzie do analizy jakości kodu, które wykorzystuje AI do identyfikacji błędów oraz zduplikowanego kodu. Udziela rekomendacji dotyczących optymalizacji.

Snyk Narzędzie skupiające się na bezpieczeństwie, które skanuje bazy kodu w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach i błędów w zależnościach oprogramowania open-source, oferując rekomendacje naprawy.

DeepCode Narzędzie analizujące kod pod kątem błędów i luk w zabezpieczeniach, pomagające programistom poprawić jakość aplikacji.

Tabnine Asystent kodowania oparty na AI, który uczy się z kodu zespołu i dostosowuje swoje sugestie do stylu programowania danego zespołu.

Te narzędzia nie tylko automatyzują rutynowe zadania, ale również poprawiają jakość kodu i przyspieszają proces nauki nowych technologii.

Najlepsze narzędzia AI do analizy kodu, które wspierają programistów w identyfikacji błędów, optymalizacji i poprawie jakości kodu, to:

CodeQL Narzędzie od GitHub, które umożliwia semantyczną analizę kodu. Pomaga programistom zrozumieć zachowanie ich kodu oraz identyfikować potencjalne zagrożenia i błędy.

SonarQube Platforma do analizy jakości kodu, która automatycznie skanuje kod źródłowy w poszukiwaniu błędów, luk bezpieczeństwa oraz problemów z jakością. Oferuje szczegółowe raporty i rekomendacje dotyczące poprawy.

DeepCode Narzędzie do analizy statycznej, które wykorzystuje AI do wykrywania błędów i luk w zabezpieczeniach. Przeprowadza dogłębną analizę kodu, co pozwala na zwiększenie bezpieczeństwa aplikacji.

Codacy Umożliwia automatyczną analizę kodu i dostarcza wskazówki dotyczące poprawy jakości oraz zgodności z najlepszymi praktykami programistycznymi.

Snyk Narzędzie skoncentrowane na bezpieczeństwie, które skanuje bazy kodu w poszukiwaniu słabości i udziela rekomendacji dotyczących ich naprawy. Integruje AI z uczeniem maszynowym w celu detekcji błędów.

LGTM Narzędzie do analizy kodu, które identyfikuje problemy w kodzie i sugeruje poprawki. Umożliwia również integrację z systemami CI/CD. Semgrep Narzędzie do analizy statycznej, które pozwala na definiowanie reguł w celu wykrywania wzorców w kodzie źródłowym, co ułatwia identyfikację potencjalnych problemów.

Te narzędzia wspierają programistów w utrzymaniu wysokiej jakości kodu oraz przyspieszają proces wykrywania i naprawy błędów.

Typing Club jeszcze szybsze pisanie

Blogi mają fundament w szybkim pisaniu i dokładam tę cegiełkę do planu nauki. Ma to sens. Z kilku dostępnych programów wybrałem typing club Moja obecna prędkość po kilku godzinach praktyk to 7 SNM, Opanowane klawisze 17%, Dokładność +2 96%. TypingClub

Pierwsze koty za płoty

Nauka szybkiego pisania wrokowego jak mi idzie 96% dokładność a opanowane klawisze 17%. Dopier zaczynam i uczę się, więc wynik szybkości średni jest na poziomie 11SNM