Cum folosesc AI ca dezvoltator Full-Stack: My Real Automation Stack

Oamenii îmi pun o versiune a aceleiași întrebări: „construiți site-uri web și soluții de inteligență artificială – deci cât de mult lucrează AI?” Răspunsul sincer este stratificat. AI scrie multe din prima schiță a codului meu. Nu face niciuna dintre chemările de judecată. Acesta rulează conducte întregi în acest proiect nesupravegheat. Nu atinge niciodată producția fără ca un om să citească mai întâi diferența. Mai jos este stiva reală, nu versiunea pitch.

1. Cod: programare pereche, nu pilot automat

Cea mai mare parte a utilizării zilnice a AI este Claude Code așezată lângă mine în terminal, în interiorul acestui depozit exact. Descriu o componentă, o eroare, un refactor în cele șapte foldere de limbă din src/app și elaborează schimbarea. Am citit fiecare diferență înainte de a ateriza – în același mod în care aș revizui PR-ul unui junior. AI este foarte bun la „aplica acest model la 40 de fișiere în mod consecvent” și vizibil mai rău la „decide dacă acest model ar trebui să existe”. Așa că păstrez al doilea loc de muncă.

Câștigurile concrete: construirea unei noi fabrici de pagini o dată și lăsarea AI să conecteze fiecare variantă de localizare din ea, scrierea primei treceri a unei suite Vitest pentru o nouă funcție lib, traducerea unei urme de stivă într-o cauză rădăcină în engleză simplă înainte de a mă îndeletnici și redactarea mesajelor de confirmare dintr-o diferență, astfel încât să nu mă uit la un cursor gol.

2. Conținut și conducte i18n care rulează fără mine

Acest site livrează fiecare postare de blog în până la șapte limbi: en, ua, de, fr, es, it, tr. Scriu de mână versiunile în engleză și ucraineană – acea parte rămâne a mea, deoarece tonul și precizia tehnică contează și nu vreau o voce tradusă automat ca a mea. Limbile rămase sunt completate de scripturi în scripturi/ care parcurg arborele de conținut localizat și apelează la o traducere API pentru orice câmp care lipsește o localitate, memorează rezultatul în cache, astfel încât reexecuțiile să nu plătească pentru șirurile pe care le am deja și eșuează cu voce tare în loc să scrie în tăcere un șir gol într-o pagină.

Același instinct de automatizare apare în afara blogului: sitemap.ts regenerează fiecare rută în fiecare locație la momentul construirii, în loc să mențin o listă manual, fluxul RSS și fișierele llms.txt / llms-full.txt sunt derivate din aceleași date de postare, astfel încât să nu se sincronizeze cu ceea ce este de fapt publicat, iar CI trece la fiecare test complet și CI trece la fiecare test complet. implementați fluxul de lucru.

3. AI în interiorul produsului, nu doar în jurul acestuia

Cealaltă jumătate a „AI în fluxul meu de lucru” este ceea ce expediez pentru GEO – optimizarea generativă a motorului, făcând un site lizibil pentru un LLM în același mod în care SEO îl face lizibil pentru un crawler de căutare. Concret: llms.txt și llms-full.txt care descriu acest site într-un format pe care un agent poate analiza direct, date structurate JSON-LD pe paginile de servicii și blog, astfel încât un model să poată extrage fapte în loc să ghicească din proză și o componentă de marcare a schemei care rămâne sincronizată cu conținutul real al paginii în loc să actualizeze blocul static.

Aceasta este limita la care îmi pasă de fapt: AI care mă ajută să construiesc site-ul este invizibil pentru un vizitator. AI care ajută site-ul în sine să fie înțeles de către alte AI este o caracteristică pe care o construiesc și o testez în mod explicit – există o suită Vitest dedicată pentru ajutoarele de feed GEO, exact astfel încât aceasta să nu putrezească în liniște așa cum o face în cele din urmă o integrare netestată.

4. Unde țin scaunul uman

Nimic din toate acestea înseamnă că AI decide ce nave. Nu alege arhitectura informațională, nu alege ce pagini de servicii există, nu decide că un formular de contact are nevoie de încă o regulă de validare în loc de trei câmpuri mai puțin - acea judecată este locul de muncă real și este exact partea pentru care plătesc clienții atunci când angajează un dezvoltator în loc de un generator. schițe AI; fuzionez. AI traduce; scriu sursa. AI propune un refactor; Decid dacă abstracția își câștigă locul, urmând aceeași disciplină de a nu adăuga structură de care baza de cod nu are nevoie încă.

Dacă încercați să vă dați seama unde AI economisește de fapt timp într-un produs real – față de locul în care doar mută sarcina revizuirii – aceasta este de obicei întrebarea corectă pe care trebuie să o puneți înainte de a automatiza ceva: ce decizie elimin de fapt de la un om și sunt de acord că această decizie este luată de un script?

Doriți această configurație pentru proiectul dvs.?

Construiesc acest tip de flux de lucru asistat de inteligență artificială, mai întâi de automatizare, și în proiectele clienților – de la implementări bazate pe CI până la o structură de conținut pregătită pentru GEO. Luați legătura prin formularul de contact și spuneți-mi ce parte a procesului dvs. încă vă mănâncă săptămâna.