Był późny wieczór, a ja po raz kolejny gapiłem się w monitor, próbując znaleźć błąd w swojej implementacji algorytmu. Nagle przyszło mi do głowy – dlaczego nie stworzyć narzędzia, które znałoby mój styl kodowania lepiej niż ja sam? Tak zaczęła się moja przygoda z budowaniem personalizowanego asystenta programistycznego.
Od pomysłu do pierwszego prototypu
Pierwsza wersja była banalnie prosta – skrypt analizujący ostatnie 50 commitów i wyłapujący moje najczęstsze błędy. Działał na zasadzie prostych regexów, ale już po tygodniu wyłapał powtarzający się problem z nieprawidłowym formatowaniem datetime. To był moment, gdy zrozumiałem potencjał tego rozwiązania.
Kluczowe okazało się skupienie na konkretnych potrzebach:
- Rozumienie kontekstu całego projektu, nie tylko aktualnego pliku
- Śledzenie moich preferencji dotyczących nazewnictwa zmiennych
- Wykrywanie wzorców błędów charakterystycznych dla mojego stylu kodowania
Architektura systemu
Obecna wersja mojego asystenta składa się z trzech głównych warstw:
| Warstwa | Technologia | Zadanie |
|---|---|---|
| Analizy kodu | Pyflakes + AST | Wykrywanie błędów składniowych i logicznych |
| Uczenia maszynowego | Fine-tuned Llama 2 | Proponowanie rozwiązań w moim stylu |
| Interfejsu | VS Code API | Bezproblemowa integracja z workflow |
Personalizacja – jak nauczyć asystenta swojego stylu?
Największym wyzwaniem było sprawienie, by asystent nie tylko poprawiał błędy, ale robił to w sposób, który odpowiada moim preferencjom. Rozwiązaniem okazał się system oceny sugestii z możliwością ich błyskawicznej modyfikacji.
Dzięki temu mój asystent wie, że:
- Wolę comprehensions niż map/filter
- Stosuję określoną konwencję nazewniczą dla klas
- Preferuję pendulum od standardowego datetime
Praktyczne zastosowania
W codziennej pracy asystent najbardziej przydaje się przy:
1. Refaktoryzacji – potrafi sugerować bardziej efektywne wzorce
2. Debugowaniu – wskazuje potencjalne źródła błędów na podstawie historii
3. Pisaniu boilerplate’u – generuje szablony w moim stylu
Ciekawym przypadkiem było gdy podczas migracji z Pythona 3.7 na 3.9, asystent automatycznie zidentyfikował wszystkie miejsca, gdzie używałem przestarzałej składni.
Czego się nauczyłem?
Budując to narzędzie, zrozumiałem kilka ważnych rzeczy:
– Perfekcjonizm jest wrogiem postępu – lepiej mieć działające 80% niż nieskończone 100%
– Najmniejsze detale (jak skróty klawiszowe) mają największy wpływ na UX
– System musi umieć się wyciszyć, gdy programista potrzebuje skupienia
Jak możesz zacząć?
Jeśli chcesz spróbować, oto moja rekomendowana ścieżka:
- Zacznij od prostego skryptu analizującego Twój kod (100-200 linii)
- Dodaj funkcję wykrywania najczęstszych błędów
- Zintegruj z ulubionym IDE
- Stopniowo dodawaj bardziej zaawansowane funkcje
Pamiętaj – najlepsze narzędzia rosną razem z ich twórcą. Mój asystent ewoluował przez prawie rok i wciąż go udoskonalam. Ale już pierwsza wersja potrafiła zaoszczędzić mi godzin debugowania tygodniowo.
Kiedy ostatnio mój asystent zaproponował rozwiązanie problemu, nad którym się męczyłem, uświadomiłem sobie coś ważnego. To nie jest konkurent do mojej pracy, lecz jej naturalne przedłużenie – jak dobrze wyszkolony stażysta, który rozumie mój sposób myślenia. I chyba właśnie o to w tym wszystkim chodzi.
