На свободу: изучение основ программирования 🧑 ‍ 🎓

У вас когда-нибудь было представление о том, как должна выглядеть и работать конкретная вещь, но на подробное объяснение этого уйдет в 10 раз больше времени, чем на демонстрацию рабочего прототипа?

Это я несколько лет назад, попавший в цикл, знакомый многим основателям: проекты, увязшие в длительных сроках выполнения, казалось бы, простых задач, бесконечные встречи для согласования жестких требований и конечные продукты, которые на самом деле не принесли пользы ни нашим пользователям, ни компании.

Разочарованная неэффективностью и несоответствиями, я решила взять дело в свои руки. Я начала учиться программировать, превратившись в технического основателя.

Я начал с таких ресурсов, как Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python а также Изучите JavaScript на собственном горьком опыте. Через несколько недель я:

• Создание сценариев: Первый скрипт заключался в том, чтобы удалить общедоступные контактные номера большого количества веб-сайтов 📊
• Работа с API: Использование Google OAuth для создания простых логинов, тестирование других сервисов 🔑
• Создание простых приложений: Я начал с создания блогов и каталогов 🛠️

В течение нескольких месяцев я активно пополнял нашу собственную кодовую базу, быстро принимал взвешенные решения и внедрял функции, которые действительно приносили пользу нашим пользователям и компании.

Сила автономии

Во многих компаниях членам команды мешают:

• Жесткие инструкции: Строгие правила, оставляющие мало места для инноваций. 🚫
• Страх перед последствиями: Культура, в которой отказ от определенных ролей может привести к разочарованию руководства. 😟
• Отсутствие полномочий по принятию решений: Неспособность быстро принимать решения, которые могли бы принести пользу проекту. 🚶 ‍ ♂️

Как основатель, обладающий техническими навыками и глубоким пониманием приоритетов нашей компании, я смог обойти эти препятствия. Я принимал сотни микрорешений «на лету», в результате чего были разработаны эффективные и действенные решения, идеально соответствующие нашим целям.

Перезарядка с помощью AI 🚀

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, особенно в больших языковых моделях (LLM), стать техническим основателем стало еще доступнее, чем когда-либо. В прошлом году искусственный интеллект стал моим «младшим разработчиком» и помог мне выйти за рамки Python и MERN и перейти к таким языкам и фреймворкам, как Java, Kotlin (Android), Objective-C/Swift (iOS), Go и даже браузерным расширениям.

Недавно я создал инструмент быстрого запуска, который генерирует код для наших партнеров-разработчиков всего за 2-3 часа. На эту задачу у моей команды могло уйти три дня или больше.

В этой статье я расскажу о своем пути и процедурах, которые помогут большему количеству основателей использовать практический подход в нужное время, даже если вы не работаете штатным разработчиком.

‍Выбор подходящего проекта ⚖️

При использовании LLM важно правильно выбирать проекты.

1. Придерживайтесь устоявшихся технологий:
   • LLM обучаются на исторических данных, поэтому они лучше работают с использованием проверенных технологий. Например, использование программы Node.js, которая существует уже более десяти лет, позволяет найти известные решения для большинства проблем. Однако при использовании новых инструментов, таких как Supabase, я обнаружил, что инструкции, генерируемые ChatGPT, отсутствуют, поэтому мне пришлось разобраться в этом вручную.
2. Не ожидайте лучшей реализации:
   • LLM могут предоставлять функциональные решения, но они могут быть не самыми эффективными или масштабируемыми. Для некритических функций часто бывает достаточно, если выходные данные верны. Однако для базовых систем вам, возможно, придется глубже погрузиться в решение, чтобы усовершенствовать решение.
3. Будьте конкретны в своих подсказках:
   • Подробное подсказка очень важно, как и предварительное определение требований к продукту. Если вы потратите время на раннее уточнение ожиданий, это позволит значительно сэкономить время в будущем, избежать дорогостоящих переделок и искаженных результатов.

Создание подсказки

Я не быстрый эксперт, но методом проб и ошибок я научился нескольким трюкам, позволяющим получить лучшие результаты от LLM. В данном случае я создавал генератор прокси-команд, чтобы разработчики могли ввести некоторые параметры, а затем скопировать/вставить код в свой терминал и получить успешные ответы. Просмотрев примеры в Интернете, я сделал скриншот аналогичного инструмента и написал первую подсказку в текстовом редакторе:

Вот скриншот генератора прокси-команд. Можете ли вы подробно рассказать мне, что вы видите?

LLM предоставил подробное описание функций генератора прокси, но не все из них оказались актуальными. Я упростил его, включив в него только необходимые нам функции, такие как параметры таргетинга и выбор протокола.

Вот что я доработал в подсказке:

Мне нужна помощь в составлении краткого руководства по созданию панели управления для разработчиков, используемой партнерами для генерации запросов через сеть резидентных прокси-серверов.

Руководство должно охватывать следующие параметры:

Варианты таргетинга: по умолчанию или отфильтрованные (страна, штат, город, почтовый индекс).
Тип: ротационные или липкие прокси.
Протокол: HTTP, HTTPS или SOCKS5.

[Примеры запросов cURL для каждой из этих конфигураций]

Внедрение и устранение неполадок

Первый ответ от LLM включал приблизительную реализацию руководства по быстрому запуску на JavaScript. Хотя структура и существовала, она оказалась не совсем правильной: визуально она была громоздкой, а некоторые функции не работали. Вот скриншот одной из первых версий (первая версия выглядела гораздо хуже, но я забыл сохранить скриншот):

‍

‍

Просмотрев результат, я дал отзыв, чтобы доработать реализацию:

• HTTP и HTTPS необходимо было разделить, используя разные порты.
• В кнопке «Сохранить конфигурацию» не было необходимости, и ее можно было заменить кнопкой «Копировать».
• Выпадающие списки для выбора страны и штата требовали функций автозаполнения для удобства использования.
• Другие небольшие изменения, такие как изменение цвета фона, улучшили пользовательский интерфейс.

В течение следующих нескольких часов я использовал LLM для выполнения всех утомительных задач, таких как создание выпадающих списков и исправление мелких ошибок. Например, я попросил LLM создать списки кодов стран и штатов США, а также помог устранить неполадки с кнопкой «Очистить конфигурацию», которая сначала работала неправильно.

Хотя LLM сыграл важную роль в выполнении основных задач, для некоторых работ требовались знания предметной области, например:

• Создание новой вкладки на боковой панели.
• Настройка маршрутов для новой страницы.
• Внедрение специфичных для пользователя учетных данных (имя пользователя прокси-сервера и ключ API) в команды curl.

К утру понедельника функция была запущена после краткого обзора. Вот окончательная версия генератора прокси:

‍

Извлеченные уроки

Этот проект стал отличным примером того, как LLM могут ускорить разработку для основателей, имеющих некоторый опыт программирования. Большую часть подготовительных работ взял на себя LLM, и я вмешался туда, где требовались технические знания.

🔑 Ключевые выводы:

1. LLM преуспевают в использовании устоявшихся технологий но они сталкиваются с новыми технологиями и сложными проблемами.

• Подробные подсказки значительно улучшают качество вывода.
• LLM могут увеличить скорость, но могут пожертвовать качеством и/или масштабируемостью. Они не всегда создают наиболее оптимизированный код, но они могут помочь основателям быстро двигаться вперед и сосредоточиться на ключевых бизнес-приоритетах.
• Некоторое техническое понимание имеет огромное значение. Изучите основы работы приложений и взаимосвязь между базой данных, API и интерфейсом, чтобы помогать помощникам по программированию LLM и устранять неполадки.

‍

Всего за несколько часов я смог создать и развернуть функцию, на которую у моей команды ушло бы несколько дней. Для таких основателей, как я, использование LLM позволяет решать технические проблемы, экономить время и способствовать развитию бизнеса.

Заключительные мысли

Обучение программированию изменило мою роль основателя, но внедрение искусственного интеллекта в рабочий процесс вывело его на новый уровень.

Надеюсь, это пошаговое руководство поможет другим основателям преодолеть психологические барьеры становится техническим а также реализовать потенциал разработки на основе искусственного интеллекта. Такие инструменты, как LLM, позволяют воплотить ваши идеи в жизнь проще, чем когда-либо.