AI = STÁŽISTA Výzva agentovi umělé inteligence a následná kontrola kódu může být pomalejší než pouhé kódování sami. Ale kdy? Máme jednoduchou heuristiku pro to, kdy použít agenta a kdy si ho naprogramovat sami? Agenta použijte, když se jedná o frontendový kód (jehož správnost můžete okamžitě zkontrolovat), nebo o interakci s nějakým rozhraním API (kde víte, co dělat, ale ne konkrétní zaklínadla pro provádění volání rozhraní API), nebo o analýzu dat nebo prototyp. Udělejte to sami, když se jedná o doménu, kterou velmi dobře znáte, nebo se jedná o vysoce kontextový backendový kód, nebo chcete výsledek hodně iterovat. Za těchto okolností zabere psaní výzvy více času než psaní a kontrola kódu. Zhruba řečeno, pokud si svou aplikaci představíte jako soustředné kruhy, agenti umělé inteligence jsou dobří v "mělkých" vrstvách na vnější straně (jako je frontend nebo grafy/tabulky načtené z vaší databáze), ale nebezpeční v "základních" oblastech, kde je vyžadován vysoký kontext a nízká chybovost je kritická. Ve formě odrážek je umělá inteligence lepší pro: - frontend nad backendem - čtení přes zápisy - mělké přes jádro - prototypy nad výrobou - Spuštění vs údržba - domény tolerantní k chybám před doménami netolerantními k chybám - vizuální výstup nad finančními - Low-context nad high-context AI je tedy stážista. Tato kritéria by sama o sobě mohla být použita agenty umělé inteligence k signalizaci větší nejistoty při řešení problémů s vysokým kontextem. Jako stážista, který říká, že se bude snažit, ale nemusí mít dostatek kontextu.