В современном мире разработки программного обеспечения искусственный интеллект становится все более неотъемлемой частью процесса создания функционального и качественного кода. Одним из самых заметных достижений здесь является ChatGPT — мощный языковой модельный инструмент, способный выступать своего рода «партнером по программированию». Для многих разработчиков идея парного программирования с искусственным интеллектом еще достаточно нова и зачастую вызывает скепсис, однако опыт непосредственного взаимодействия с такими системами уже показывает значительный потенциал и ряд важных аспектов, влияющих на повседневную работу программиста. Недавно один опытный разработчик поделился подробным отчетом о том, как ему удалось применить ChatGPT в формате парного программирования во время реализации конкретной задачи, связанной с переходом между различными Java-фреймворками. Ключевой вызов заключался в том, что этот специалист, хотя и имеющий солидный опыт, прежде не сталкивался с Quarkus и Micronaut — именно эти фреймворки были необходимы для внедрения функционала, ранее работающего на Spring Boot.
Первые попытки разобраться в деталях и внутреннем устройстве новых для себя фреймворков оказались не столь простыми. Несмотря на изучение официальной документации и руководство пользователя, требовалось глубокое понимание особенностей аспекто-ориентированного программирования в контексте Quarkus, который, в отличие от Spring, реализует многие механизмы на этапе компиляции, а не во время выполнения. Здесь и пришла на помощь возможность задавать ChatGPT технические вопросы, связанные с внутренними особенностями фреймворков, с целью получения понятных объяснений и примеров, которые могли бы помочь быстрее понять архитектуру и подходы. Опыт показал, что ChatGPT способен оперативно создавать примеры кода, которые с первого взгляда казались подходящими. Разработчик подчеркивает, что не копировал сгенерированный код напрямую, а интересовался у модели именно нюансами работы механизмов, чтобы лучше ориентироваться в решении задачи.
Однако в процессе взаимодействия выяснилось, что предложенный код зачастую не компилировался, и сама логика некоторых аспектов была предложена неверно. Например, в вопросе использования аннотаций @Interceptors и @AroundInvoke модель настаивала на том, что дополнительные аннотации не нужны, тогда как для успешной компиляции они были обязательны. Более того, когда разработчик указывал на ошибки, искусственный интеллект извинялся и предлагал альтернативные решения. Не всегда эти варианты подходили под жесткие требования проекта, и система порой зацикливалась на одних и тех же ошибочных подходах. Несмотря на такую неоднозначность, взаимодействие с ChatGPT позволило открыть новые направления для изучения, чему программирование новичка в этих фреймворках очень выиграло, ведь простые обучающие материалы и даже популярные сообщества редко содержали релевантную информацию для столь специфичных требований.
Рассмотрение следующих шагов применения ChatGPT касалось работы с Micronaut — фреймворком, относительно новым и не слишком распространенным среди опытных JVM-разработчиков, особенно тех, кто имел длительный перерыв в этой экосистеме. Здесь искусственный интеллект продемонстрировал еще большую сложность: он предлагал реализации интерфейсов с ошибками в наборах методов, создавая примеры, которые просто не соответствовали синтаксису и логике Micronaut. На вопрос, почему система не выдавала правильных решений сразу, несмотря на поступающие корректировки, разработчик ответил себе тем, что алгоритмы генерации основаны на вероятностных оценках, а не детальном синтаксическом анализе или полной проверке кода. Тем не менее, способность ChatGPT признавать ошибки и корректироваться в ходе диалога свидетельствует о продвинутой модели взаимодействия, которая, несмотря на ошибки, становится полезным инструментом в рабочих условиях, когда времени на длительный реверс-инжиниринг и глубокое изучение новых технологий фактически нет. Опыты такого рода заставляют задуматься о том, как искусственный интеллект может работать в тандеме с разработчиком, дополняя навыки, особенно в ситуациях, когда нужно быстро войти в незнакомую область и получить хотя бы базовое понимание.
ChatGPT помогает сориентироваться в тяжеловесной документации и дает ориентиры для дальнейшего развития, но не является универсальным решением, которое можно применять без оглядки на качество и правильность результата. Очень важно воспринимать ИИ как вспомогательный инструмент, а не как поставщика готового решения. Перепроверка, критический анализ и дополнительно ручная доработка сохраняют свою важность в процессе программирования. Старые, хорошо поддерживаемые и проверенные временем ресурсы, такие как статьи на Stack Overflow, нередко все еще превосходят по точности современные ответы, сгенерированные ChatGPT, особенно в узкоспециализированных областях. Тем не менее, опыт подтверждает, что ИИ способен ускорить обучение и дать толчок в преодолении самых первичных барьеров.
Многие разработчики отмечают, что используются такие модели как навигаторы, которые направляют по пути к правильному решению, подсказывая оба возможные варианты реализации и допуская коррекции в режиме реального времени. Знание свойств и ограничений искусственного интеллекта помогает применять его эффективно, не полагаясь слепо на предложения, но формируя на их основе собственные выводы и решения. В заключение можно выделить результаты, которые отражают общую тенденцию: ChatGPT и сходные системы становятся незаменимым помощником при освоении новых языков, библиотек и фреймворков, особенно если работа происходит в условиях ограниченного времени и отсутствия доступных экспертов. При грамотном использовании, подкрепленном самоконтролем качества выводов, такой партнер способен значительно ускорить процесс изучения и внедрения новых технологий. Критическое мышление и творческий подход, по-прежнему остаются за человеком, а искусственный интеллект служит удобным «зеркалом», которое помогает увидеть потенциальные пути развития и решения сложных технических задач.
Ожидается, что с дальнейшим развитием технологий подобных языковых моделей их способности к генерации точного, корректного и полезного кода будут расти, что позволит применять их не только для обучения, но и для реальной разработки в большом количестве случаев. При этом долгосрочное сетевое взаимодействие и осознанное сочетание интеллектуальных мощностей человека и машины создадут новую эпоху в программировании, где роль ИИ сместится из чисто вспомогательной в соавторскую.
