Codzienna praca z AI

No i na tym monitorze MacBooka mam cały czas otwarte trzy zakładki. To znaczy mam Clouda, ChatGPT i jeszcze albo Gemini albo coś innego. Generalnie mam cały czas na tym jednym ekranie konwersacje z LLM-ami i tam też na tym właśnie jednym ekranie mam bookmarki z różnymi narzędziami, które teraz akurat sobie testuję taką przeglądarkę Zen. Nie wiem czy już tam ją testowaliście. No ale właśnie też ją przy okazji testuję i mam ustawione tam na zakładkach też Meet Journey i wszelkie inne narzędzia, które mi się przydają, więc można powiedzieć, że mam taki osobny ekran teraz do AI i na tym ekranie ja non stop wchodzę w interakcję z modelami, głównie są to LLM-y.

Kiepsko działała, nie? Już nawet nie mówię o samych umiejętnościach modeli, ale nawet ich dostępności, samym API i tak dalej. Ale to, co słuchając ciebie, no mogę powiedzieć, że u mnie wygląda to podobnie, przy czym chyba troszkę w większym jeszcze stopniu, czyli ja bym powiedział, że Trudno mi sobie zidentyfikować zadanie, czy wskazać teraz zadanie, przy którym AI nie ma, które wykonuje tak na co dzień. Co więcej, ja jako programista full stack, z parunastoletnim doświadczeniem, i też jakiś designer, czyli zdarza mi się siedzieć godzinami w Figma, czy wcześniej w Photoshopie, czy innych

Mnie te rzeczy tak jakby Obserwuję je, ale one mnie nie dotyczą ze względu na to, że mnie interesuje dostęp właśnie przez API, przez automatyzację, przez skrypty, w przypadku których mogę sprawić nie tylko, że model zachowuje się domyślnie nieco inaczej niż ta domyślna wersja, ale mogę właśnie sprawić, że jakieś akcje wykonują się dla mnie W tle bądź w wyniku mojego działania zostają podjęte kroki, które są predefiniowane, bądź w ogóle model decyduje o tym, co należy zrobić. Innymi słowy, ciągle tutaj poruszam się w tym obszarze takiego budowania, dopasowywania AI do swoich potrzeb.

No i teraz ostatnie moje doświadczenia z dosłownie ostatnich 5-6 tygodni. Uświadomiły mi jak duży przeskok dokonał się na przestrzeni dosłownie ostatnich miesięcy i tak naprawdę bierze się z dwóch rzeczy. Pierwsza rzecz to jest rozwój samych modeli językowych oraz ich cech takich jak multimodalność, większy kontekst, lepsza dostępność API itd. Oraz rozwoju narzędzi. Czyli tutaj patrzę w stronę kursora, patrzę w stronę platform takich jak FireCrawl, patrzę w stronę nawet takiej ogólnej wiedzy, która pojawia się w internecie, gdzie często można się albo czymś zainspirować, czasem czymś małym, czasem czymś większym, albo czasem nawet odbić piłeczkę z kimś, kto na eksie też hakuje sobie jakieś rozwiązania.

związanych ze zwiększaniem czytelności, z formatowaniem, z weryfikowaniem jakichś informacji czy ich parafrazą z jakiegoś powodu. W tym wszystkim może towarzyszyć nam model, wyszukiwanie informacji, porównywanie. To wszystko jest teraz gdzieś tam adresowane przez sztuczną inteligencję. A ile procent, wcześniej mówiłeś, że tam 90% to był taki ten artykuł, że twojego kodu jest generowane przez AI. A ile byś powiedział, że kodu nowej aplikacji Alice, ile procent jest napisane przez AI? Nie mówię, że jakby 100%. Nie napisałeś ani jednej linii kodu, tak z palca po prostu.

Ani jednego znaku, przy czym jest tu duża gwiazdka, która dotyczy właśnie tego, że jakby usiadła tutaj osoba nietechniczna, to by się nie wydarzyło. Oczywiście, to rozumiemy. I to jest w sumie tak, że są oczywiście narzędzia, takie jak Bolt czy Replit, które pozwalają tworzyć aplikacje osobom w ogóle nietechnicznym, po prostu konwersując z modelem na zasadzie takich okrągłych zdań, bez konieczności wchodzenia w szczegóły, że potrzebujesz tutaj jakiś obiekt zrobić, tablicę i tak dalej. Natomiast te aplikacje faktycznie Dają w tym momencie efekt wow, natomiast ich prowadzenie do końca, żeby uzyskać gotową, dobrą funkcjonalność takiej aplikacji jest w tym momencie dostępne tylko do najwytrwalszych.

Czasem coś umknie mojej uwazy. Na przykład pracuję teraz z nową wersją frameworka Tauri, który pozwala tworzyć aplikacje wieloplatformowe. No i tamto nowe API, w sensie w nowej wersji, jest zupełnie nowe API, nowe funkcjonalności, pojawiły się jakieś nowe opcje i model szybko sobie skanuje te wszystkie informacje. A w moim przypadku, no ja musiałbym sobie przejść gruntownie przez tą dokumentację, zrozumieć te funkcjonalności i tak dalej, a model po prostu z nich korzysta. Teraz zadałeś jeszcze jedno pytanie, jak to jest z odnajdywaniem się w kodzie? Jest dokładnie tak samo, jakbym pisał go sam i to wynika ze sposobu, w jaki pracuję z modelem, czyli tak jak powiedziałem na początku,

Albo w momencie, gdy mówię, że aplikacja, kod aplikacji został w 100% wygenerowany przez AI, to jest prawda i teraz jednocześnie cały ten element, cały ten proces generowania był przeze mnie nadzorowany, ale nie w sposób taki, a dobra, działa, tylko w sposób, Czy to jest zaimplementowane tak, jakby ja bym to zrobił wpisując kod ręcznie? Czyli można powiedzieć, że modele językowe stały się nowym sposobem pisania. Pisania czegoś, co normalnie sam bym zrobił, ale wspierane tym, że na przykład mamy dostęp do dokumentacji, Do nowych funkcjonalności itd. Przykładowo, jeżeli posługuje się jakimś nowym API dostępu do schowka w Tauri, które w poprzedniej wersji było albo ograniczone, albo załatwiane jakimś tam zewnętrznym pluginem, który działał inaczej,