Adam Vibe Koduje

Cześć, witajcie w kolejnym odcinku Bit Happens Show. Przed mikrofonami tradycyjnie Adam i... Radek. Jesteśmy weteranami IT z niemal dwudziestoletnim doświadczeniem. Kodowaliśmy, zarządzaliśmy infrastrukturą i z niejednego pieca chleb jedliśmy. Dlatego doskonale wiemy, że w tej branży, no cóż, Bit Happens. A dziś porozmawiamy o tym... Jak Adam Vibe kodował. Zaczynamy. Zapraszamy. Adam, ostatnio rozmawialiśmy o mojej aplikacji, a słyszałem, że przez ostatni miesiąc ty miałeś szansę także powspółpracować z agentami AI.

Co ty na to, żebyśmy dzisiaj porozmawiali o twoich doświadczeniach w tym temacie? Bardzo chętnie się podzielę swoimi doświadczeniami. Bardzo mnie interesuje nad czym pracowałeś, jakie zastosowanie znalazłeś dla AI i jak się Tobie pracowało z Twoim doświadczeniem, z Twoim całym backgroundem w naszej pracy. I na koniec też będę chciał Ciebie zapytać o to, jak myślisz, że nasza praca będzie ewoluowała, ponieważ mam wrażenie, że to co się dzieje teraz na rynku IT jest nie jest czymś, co udało nam się kiedyś przewidzieć. W sensie, jak rozmawialiśmy o AI w zeszłym roku, to nie mieliśmy takich pomysłów, że będzie się działo to, co się dzieje teraz, więc też trochę w Nostradamusa się pobawimy nieco później.

Ale zanim to, wróćmy do początku. Co takiego wydarzyło się w Twoim życiu? developerskim życiu przez ostatni miesiąc. No dobra, to będzie potrzebny troszkę dłuższy wstęp. Dla klienta, dla którego pracuję aktualnie, wykonuję różne takie rzeczy typu na przykład przepisywanie systemów napisanych bardzo niefajnie na takie napisane lepiej albo fajnie. No i ostatnimi czasy klient zdecydował, że w tej chwili nie jest tak, że jak chcesz to używasz AI, tylko każdy ma używać AI, ponieważ klient dostrzega, że AI może pomóc w pracy.

I żeby zobaczyć, czy faktycznie może pomóc, no to jest odgórne zalecenie, żeby używać AI wszędzie, gdzie się da. Zobaczyć, gdzie się uda go używać, gdzie się nie uda, spróbować, czy może innym sposobem da się użyć itd. W związku z tym dostaliśmy też dostęp do wielu nowych narzędzi AI-owych, innych niż tych, które do tej pory używałem, czyli jak do tej pory używałem np. Copilota w VS Code. Tak teraz na przykład zacząłem używać też Cloud Coda. No i dla tych, którzy nie wiedzą, co to jest Cloud Code, to jest takie całe narzędzie, które dostarcza Wam AI i najczęściej używa się go bezpośrednio w konsoli, czyli przez wpisywanie poleceń bezpośrednio w tym czarnym, magicznym okienku, które jak informatycy otwierają, to wszyscy uuu, jakaś magia idzie.

No i postanowiłem, że skoro klient chce, żeby używać tego AI tak na co dzień do całej pracy, to stwierdziłem, że pójdę krok dalej. Nie będę go wykorzystywał tylko i wyłącznie do tworzenia kodu. Nie będę go tylko używał do podpowiedzi, jak coś zrobić itd., do szukania związań. Postanowiłem, że całe flow, które do tej pory wykonywałem, zrzucę na AI. Czyli od tworzenia ticketów, po robienie analiz, po spisywanie wymagań, pisanie testów, odpalanie tych testów. aktualizowanie statusów, tiketów, wysyłanie wiadomości z powiadomieniami, jakimiś na przykład z prośbą o code reviewsy, robieniem code reviewsów. Wszystko przerzuciłem na AI i tak naprawdę postawiłem siebie w roli takiej osoby, która tak jakby dyryguje, co ma AI zrobić, ale samo robienie pozostawiam AI-owi.

Dodatkowo, ponieważ narzuciłem sobie, że chcę zrobić wszystko przy użyciu AI, postanowiłem, że nic nie będę robił ręcznie. Nawet prosta zmiana typu, nie wiem, jedną linijkę wymienić, niech zrobi AI. Zaktualizować coś w ticketzie, niech zrobi AI. Wysłać wiadomość na Slacku do kogoś, niech zrobi AI. Wszystko związane z tym obecnym zadaniem, które teraz robię, czyli przepisywaniem systemu z brzydkiego na ładny, postanowiłem zrobić za pomocą AI. Jedyne, co zostawiam sobie, to czytanie kodu, który AI produkuje, żeby zobaczyć, czy zrobił to dobrze wedle tego, jak ja uważam, że powinno być zrobione i ewentualnie powiedzenie, słuchaj, to, to, tamto wydaje mi się, że należy zmienić, zaproponuj rozwiązanie bliższe i tu jakiś przykład czego.

Czyli ja sobie otwieram czarne okienko, a tak naprawdę kilka takich czarnych okienek, bo w zależności, które części projektu muszę spiąć, to każdy ma swoje oddzielne czarne okienko i po prostu pisze, zrób mi teraz coś takiego, zrób mi coś takiego. I wszystko robi za mnie AI. Czy Cloud Code także wystawia na przykład ci ticketa, bo o tym mówiłeś, tak? Więc jest integracja przez jakieś API do systemu ticketowego, w którym pracujesz. Dokładnie. Myślę, że tutaj nie naruszę żadnego NDIA mówiąc, że jest to JIRA, więc dla tych, którzy wiedzą, co to jest JIRA, to mogą sobie łatwiej to wyobrazić. Więc tak, potrzebuję wystawić ticket na przykład, bo zidentyfikowałem, że do poprawy jest, nie wiem, pięć klas.

no to mówię, wystaw na to tikety. AI mi wystawia tikety. Ja wcześniej tylko określiłem na poziomie konfiguracji całego AI, że jak należy wystawiać tikety, jakie pola są wymagane, żeby były wypełnione, w jaki wzorzec używać, żeby wypełniać tych pól, które pola są konieczne, które są niekonieczne, jak rozpoznać, jakie dane dane w pole wprowadzić. I po nauczeniu AI on już sam o to dba, żeby było wypełnione jak należy. Jakie widzisz, rozumiem, że przez kilka tygodni pracowałeś w ten sposób? To znaczy tak, dokładnie drugi tydzień mija teraz. Jakie widzisz korzyści najpierw z przejścia na taki system?

Ogromną korzyścią jest oszczędność czasu i to jest główna korzyść. Natomiast reszta, to co mogłoby się wydawać, że jest korzyścią, może niekoniecznie jest korzyścią, a bardziej zagrożeniem albo nawet niekorzyścią. Mianowicie chodzi mi o to, że po dwóch tygodniach czuję się w cudzysłowie odburzony. Tak naprawdę jak wcześniej robiąc coś trzeba było się skupić, trzeba było pomyśleć, wymyślić coś. Trzeba było tą, nazwijmy to, taką ciężką robotę wykonać samodzielnie, taką projektową i później tylko AI pomagał kodować. Tak teraz tak naprawdę bardziej się zastanawiam, jak mu wytłumaczyć, co jest do zrobienia, niż prosić go o to, żeby...

Mhm. To wspomniałeś tutaj też już o kilku zagrożeniach. Może zaparkujmy je na chwilę, bo też chciałbym o nich porozmawiać za moment. A powiedz jeszcze, czy poza oszczędnością czasu w korzyściach jest jeszcze coś, co widzisz po tych dwóch tygodniach? Tak, w kontekście code review AI potrafi znaleźć błędy, które człowiek mógłby łatwo przeoczyć. Z racji tego, że bardzo dokładnie rozumie kod, w sensie mechanicznie wręcz, tak? My jak czytamy ten kod, to jednak tak nie potrafimy go, przynajmniej nie wszyscy potrafią go skompilować w locie w oczach. Pozdrawiamy kompilatorów w locie. Natomiast AI widzi to wszystko już całościowo.

Tak na dobrą sprawę prawie cały kod się do kontekstu mieści, bo używam modeli typu Opus 4.7, które mają milion tokenów w kontekstu, więc tak na dobrą sprawę ciężko to zapchać. I teraz... Ja przeoczę coś na review, tak? Bo na przykład nie skojarzę, że linijka, nie wiem, 10 wpływa na coś, co się dzieje w funkcji 3 pliki dalej, której nawet w code review się nie widzę, tak? Widzę tu użycie. Okej, użycie jest poprawne, wygląda, że logicznie powinna być to całość. A się okazuje, że parametry, które przychodzą do tej funkcji są inne niż na przykład opisane w dokumentacji. I ja patrzę, okej, takie powinny być parametry, AI widzi, ale ta funkcja jest wywołana gdzieś tam indziej i tam są inne parametry i to, co ty tu przepisałeś, to jest nieprawidłowo.

I przy takich błędach rzeczywiście AI wymiata? Dużo też potrafi znaleźć takich rzeczy duperelek, które człowiek przeoczy, typu jakieś literówkę, jakieś nieprawidłowe użycie, którego nie widać wprost, takie czeskie błędy, których też ciężko nieraz zauważyć, więc jest to na pewno pod tym względem dobre. W końcu jest to mimo wszystko automat i ma pewne przewagi nad nami. A powiedz, czy Cloud zaskoczył Cię może jakimiś rozwiązaniami i zaproponował coś, o czym Ty nawet nie pomyślałeś, że można byłoby to rozwiązać w ten sposób, a jakby koniec końców podobało Ci się to rozwiązanie lepiej nawet niż jakieś Twoje, o którym myślałeś?

Wiesz co, bardzo dobre pytanie. Nie mam na nie odpowiedzi. Z jednej strony, ok, przez to, że AI jest znacznie szybszy i część rzeczy sobie przyspieszam i działam bardziej w charakterze wydawacza poleceń niż kogoś, kto coś projektuje, koduje i tak dalej. Jest to spoko. Natomiast, tak jak mówiliśmy przed chwilą, czas wykonania tego polecenia jest różny. I teraz na ile jesteśmy w stanie my jako ludzie pakować w sobie jeszcze szybciej, jeszcze więcej, jeszcze więcej? Czy my jako ludzie już nie przestaniemy nadążać za prędkością AI? Wydaje mi się, że to może być duże zagrożenie, że oczekiwanie, że jeszcze można przyspieszyć versus kiedy my dojdziemy do limitu. OK, można podejść na zasadzie takiej, że natworzymy tych agentów, gdzie agent z agentem będzie gadał.

Z tego, co kojarzę, to w Cloudzie chyba tam jest ponad 1000 agentów, którzy programują, że tak naprawdę Cloud się prawie sam programuje. ale w pewnym momencie ja na przykład nie ufam na tyle AI-owi, że on dostarczy mi rozwiązanie, które będzie dobre i bezpieczne i ile czasu ja będę miał na to, żeby to wszystko przeanalizować, czy to, co on wypluł, to jest faktycznie okej. Czyli nie dochodzimy już, nie oczekujemy już za dużo teraz. To jeszcze wracając do tych korzyści z AI. Mam wrażenie, że ta systematyka, czyli mówiłeś, że teraz masz wszystko tak zaprojektowane, że AI jest całkiem samodzielne. Czy to wcześniej było po prostu w Twojej głowie i teraz jak dołączała nowa osoba do zespołu, trzeba było ją uczyć tego podejścia, jak pracujesz, a teraz niejako praca z AI narzuca Ci pewien framework i łatwiej jest być może wdrożyć nową osobę?

albo ten workflow twojej pracy jest nieco bardziej usystematyzowany przez to, że AI niejako zmusza cię, abyś pewne rzeczy opisywał, które wcześniej tego nie wymagały, bo było to w naturze naszej pracy. Czy widzisz to też jako korzyść? Nie wydaje mi się, żeby to było w ten sposób, jak powiedziałeś, przynajmniej w moim przypadku. Tak próbuję sobie teraz to zmapować. To nawiązując do workflow. Workflow mi się tak naprawdę nie zmieniło, bo dalej używamy takiego samego workflow, jak i zespół. Czyli to ja robię, czy AI robi, to i tak trzeba się w to samo workflow wpasować, tak? Więc pod tym względem nie ma jako takowej różnicy. To, co już zauważyłem, to przez nadmierną prędkość, tak jak jednego dnia tam wyprodukowałem, nie wiem, chyba 7 tiketów, do każdego tiketa przynajmniej jedno code review,

Dodatkowo ja, jako operator tego AI, muszę pamiętać o większej ilości rzeczy naraz, bo muszę pamiętać, aha, tamto jeszcze zadanie jest niedomknięte, bo jestem tym łącznikiem między człowiekiem a AI, to teraz AI-owi powiedz, ok, sprawdź, czy tamto zadanie już jest zrobione. Może mógłbym to rozwiązać lepiej na zasadzie mieć agentów, którzy w tle cały czas sprawdzają i w momencie, kiedy coś jest, to już jest automatycznie zberdżowane, zrobione, dokończone, ale mój główny taki margines bezpieczeństwa był taki, że AI ma mi zawsze potwierdzić wszystkie jakieś takie operacje strategiczne, czyli zanim wyślę wiadomość, pokaż mi tą wiadomość, żeby tam przypadkiem nie wysłał jakiś głupot. zanim zamkniesz tiketa, pokaż mi, co jest faktycznie zrobione.

Robię sobie następną rzecz, ale ta zakolejkowana tam jest. W momencie, kiedy AI robi, to ja cały czas muszę sobie w głowie próbować zbudować to, co on ma, żeby wiedzieć, co jest zrobione, co jest niezrobione i tak dalej, co zweryfikować, czy faktycznie zrobił, czy faktycznie się zakończyło i tak dalej. No i przez to, że on robi szybciej, to mi jest trudniej nadążyć. takie mam wrażenie, że bez AI robisz pewne rzeczy sekwencyjnie i wtedy jak je wykonujesz, bardziej ci się bijają w pamięć, bo je robisz, więc bardziej je pamiętasz, a jak zlecasz to AI, to tak naprawdę masz ciągle kontekst switching, czyli taki multitasking trochę, bo masz teraz te 4 do 10 minut i chcesz też skorzystać z tego, że masz ten czas i być może tam

I teraz jaką mam gwarancję, że on sobie na przykład nie wymyśli, że na przykład usuń jakieś pliki i auto komita tam zrobi. Okej, no zostaje, ale zanim się zorientujemy, zanim to poprawimy, no to kurde słabo to jest, nie? Nie buduje takiego zaufania narzędzie do samego siebie w ten sposób. Ciekawe, że takie jeszcze wady się pojawiają. Z ciekawostek ostatnio gdzieś czytałem, że jakiś deweloper używał automatyzacji w kwestii właśnie pull requestów. I niestety co godzinę był taki skan całego kodu i czasem z tego skanu był przez AI tworzony pull request.

dlaczego uważasz, że to nie jest pokryte, albo coś w tym deseć. Więc pod tym względem jest fajnie. Przyprost chciałbym jeszcze później przetestować ten vibe coding na czymś takim typu zielona karta, gdzie zaczynamy od nowa jakiś projekt i zobaczyć, jak sobie wtedy poradzi. Natomiast na dosyć starym kodzie, który trzeba było zrefaktoryzować, wydaje mi się, że super sobie poradził i że to jest naprawdę fajne, bo lubię grzebać w starym kodzie, lubię go odświeżać, natomiast nie byłbym w stanie zrobić tego na tyle szybko, jak byłem w stanie to zrobić z AI. Mhm. Czy masz tutaj jakieś spostrzeżenia dotyczące twojego poziomu, czyli twojego seniority level?

I jak to się ma właśnie do innych poziomów, gdzie jesteś w swojej karierze? Czyli czy tobie było łatwiej, czy tobie było trudniej niż byłoby na przykład komuś, kto dopiero zaczyna swoją przygodę w IT? No to to już niejednokrotnie u nas wybrzmiało. Nie widzę żadnej dobrą sprawę możliwości, żeby junior takie zadanie był w stanie wykonać AI-em. Po prostu nie będzie wiedział, co się tam dzieje. To też może zależy od juniora, tak? Ale jeżeli weźmiemy kogoś świeżego, kto nie ma doświadczenia, nie wyłapie tych niektórych niuansów, które AI produkuje, które na pierwszy rzut oka wydają się, że no okej, no fajnie, no napisał, że... Wróćmy do tego przykładu tej paczki zdowngrade'owanej.

I teraz nie wiesz, czy tak naprawdę zmieniając coś w pudełku i zmieniając jednocześnie testy, czy ty naprawiłaś przypadkiem testy, ale dalej pudełko nie działa tak, jak pierwotnie działało, czy coś innego. I teraz, czy junior to zauważy, zweryfikuje? Może tak, może nie. Ja osobiście uważam, że trzeba mieć naprawdę sporo doświadczenia, żeby korzystać z takiego ułatwienia, jakim jest AI. Jeżeli ktoś dopiero zaczyna, musi sobie zbudować jakoś to doświadczenie najpierw. Przy czym nie mówię, ej, nie używajcie AI. Ok, używajcie AI, ale zróbcie to tak, jakbyście to kopiowali ze Stack Overflow i nikomu tam nie ufali.

Czy może akurat trafiłeś tak, że wszystko było wyhalucynowane? To znaczy dobry przykład podałeś z tym Stack Overflow. To tak jakbyśmy nazwali Stack Overflow nauczycielem. Też mu nie ufasz, tak? Jest przecież to święte powiedzenie, że kopiuj w klej ze Stack Overflow, a to nie jest zbyt dobra praktyka. Ciekawe. Gdzieś tam jeszcze z rozmów znalazłem takie fajne zastosowanie, gdzie AI skanuje logi, np. centry albo error logi, o to chodzi głównie, i na podstawie nowych błędów, które się pojawiają w aplikacji właśnie w takich logach,

sam tworzy pull requesta z fixem. I ty tylko wtedy już sobie reviewujesz to i puszczasz, jeżeli to ma sens. To cię zaskoczę. Dokładnie to samo, tylko, że nie z centry, tylko logi z AWS-a z buildów. Mam system do buildowania obrazów instancji, na których aplikacje są odpalane. No i teraz, jeżeli się wziąłem za aktualizowanie całej aplikacji, no to też musiałem zaktualizować środowisko, na którym aplikacja będzie działać. No i mam cały system buildów oparty o tam różne skrypty itd. No i właśnie AI. Najpierw poprosiłem, żeby dopisał skrypty, przepisał te, które trzeba by pozmieniać, żeby tam poaktualizować wszystko. Później poprosiłem go, odpal teraz builda na środowisku testowym, a później sprawdź w logach, czy są jakieś błędy.

Raczej podejście ma takie, że ja potrzebuję coś nowego i Nie ma takiej pamięci bardzo wstecz, czyli mam wrażenie, że my jak się czegoś nauczymy jako ludzie i stworzymy jakiś serwis albo jakieś repozytorium, gdzieś tam o tym zapamiętamy to i w przyszłości będziemy... Mieli taki odruch, żeby to sprawdzić, czy to istnieje i to użyć, a zauważyłem, że AI często mi, dopóki nie byłem bardzo konkretny z wymaganiem, że użyj właśnie tej klasy albo użyj tego serwisu, to często dostawałem zduplikowany kod gdzieś tam. Czasami to ma sens oczywiście, ale tak to nazwałem, że to takie laniuszkowate podejście czasem do kodowania, bo też najłatwiej jest skopiować coś, jak też mi się nie chce za bardzo rozmyślać nad kodem.

AI to jest taki, tak jakbyś spotkał kogoś z doktoratem w dziedzinie jakiejś i teraz musisz być bardzo konkretny w specyfikacji, w tym, co chcesz od tej osoby uzyskać i zadawać właściwe pytania i zlecać właściwe zadania. Bo inaczej to nie zadziała, tak? Przychodzi ktoś ci z doktoratem z oceanografii powiedzmy, no i nie zaczniesz zadawać pytania jak ugotować coś tam, tak? Więc ta specyfikacja jest dosyć istotna. No właśnie tutaj się troszeczkę nie zgadzę, bo pierwsze to bym nie szalał, że z doktoratem... może z magistrem, ewentualnie, to raz. Dwa, właśnie problem polega na tym, że Ejaj ma ten problem, że on nie powie, ej, słuchaj, to nie moja bajka.