AI gebruiken in je dagelijkse dev-workflow

AI vervangt het technisch oordeel niet. Het verkort de tijd tussen vastlopen en het vinden van oplossingen.

Stop met het vragen aan AI om "code beter te maken". Gebruik in plaats daarvan deze vijf praktische methoden.

  1. Vind performance-bottlenecks Gebruik AI om checklists te maken voor je audits. Vraag om specifieke metingen zoals:
  • Aantal database-aanroepen
  • Network waterfalls
  • Bundle sizes
  • RUM- en server-timings
  • Lighthouse-scores
  1. Genereer onverwachte testgevallen Geef een AI een functiesignatuur of een specificatie. Vraag om:
  • Grensgevallen (boundary cases)
  • Ongebruikelijke inputs
  • Race conditions
  • Ideeën voor property-based testing Zet deze suggesties om in echte tests om de betrouwbaarheid te verbeteren.
  1. Refactor met beperkingen Vage prompts leiden tot slechte code. Gebruik specifieke instructies:
  • "Verlaag de cyclomatische complexiteit zonder het gedrag te veranderen."
  • "Extraheer pure functies en maak side effects expliciet."
  • "Houd de publieke API hetzelfde, maar verbeter de naamgeving." Beperkingen maken de output makkelijker te beoordelen.
  1. Vraag om contextspecifieke uitleg AI helpt je sneller te leren als je projectdetails verstrekt. Vraag:
  • "Waarom vindt deze React-render twee keer plaats in StrictMode?"
  • "Wat is op basis van dit SQL-queryplan de oorzaak van de vertraging?"
  • "Waar moet ik deze validatie plaatsen in deze specifieke codebase?"
  1. Volg de validatielus AI produceert vaak onjuiste details met veel zelfvertrouwen. Volg deze regels:
  • Als het compileert, test het dan.
  • Als het over security gaat, controleer het dan twee keer.
  • Als het een feit beweert, controleer dan een bron.

Gebruik deze prompt-template voor betere resultaten:

  • Doel: Wat je wilt bereiken.
  • Context: Je taal en framework.
  • Input: Je code, logs of foutmeldingen.
  • Outputformaat: Opsommingstekens, stappen of een diff.
  • Beperkingen: Performance, leesbaarheid of geen nieuwe dependencies.

Voorbeeld: Doel: Verminder de API-latentie. Context: Node.js en Postgres. Input: Endpoint-code en query. Output: Een lijst met 5 verbeteringen. Beperkingen: Geen schema-wijzigingen deze sprint.

Hoe gebruik jij AI in je dagelijkse werk?

Bron: https://dev.to/imkrunal/using-ai-in-your-daily-dev-workflow-without-the-hype-57b1

Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi