1) 4 kryteria wyboru AI do zadań technicznych
- Precyzja: czy model rozumie wymagania i trzyma się ograniczeń?
- Walidacja: czy potrafi wskazać ryzyka, braki danych i zaproponować testy?
- Praca na kontekście: czy utrzymuje spójność w dłuższych wątkach?
- Jakość kodu: czy generuje kod czytelny, modularny i z komentarzami tam, gdzie trzeba?
Wskazówka
Nie wybieraj „najmocniejszego modelu w tabelce”, tylko ten, który najlepiej przechodzi Twoje stałe testy (poniżej).
2) Test porównawczy w 3 promptach
Użyj tych samych promptów w kilku narzędziach i porównaj wyniki — to najszybszy sposób, żeby zobaczyć realne różnice.
Prompt 1: analiza wymagań
„Oto wymagania: [wklej]. Zadaj mi maksymalnie 7 pytań doprecyzowujących. Następnie wypisz założenia i ryzyka.”
Prompt 2: kod i testy
„Napisz rozwiązanie w [język]. Dodaj testy jednostkowe i krótki opis, jak je uruchomić.”
Prompt 3: debugowanie
„Mam błąd: [log]. Zaproponuj 3 hipotezy, jak to zdiagnozować i jak potwierdzić każdą z nich.”
3) Jak rozpoznać AI, które „zgaduje”
- mówi pewnym tonem, ale bez uzasadnienia,
- nie dopytuje o kluczowe parametry,
- pomija testy i walidację,
- zmienia założenia w trakcie rozmowy.
4) Najlepsza praktyka: AI jako „pair programmer”, nie jako wyrocznia
W technice AI ma być drugim mózgiem: proponuje hipotezy, generuje szkice, sugeruje testy, ale Ty kontrolujesz wymagania i weryfikujesz wynik. To podejście znacząco ogranicza błędy i halucynacje.
Podsumowanie
Dobór AI do kodu i analizy powinien być oparty o kryteria i szybkie testy porównawcze. Jeśli trzymasz stały zestaw promptów i oceniasz wynik pod kątem walidacji i spójności, wybór narzędzia staje się prosty i powtarzalny.