W poprzednim wpisie wspomniałem o tym, że #claude wprowadził możliwość definiowania subagentów. Dziś przychodzę z konkretnym przykładem zastosowania tego.
Subagenci których stworzyłem do projektu:
Koordynator zadań - decydował, który agent będzie zajmował się danym zadaniem oraz pilnował, żeby dzielili się informacjami z sobą. TypeScript developer - Główny autor kodu, napisał większość funkcjonalności. Copywriter fintech PL -stworzył 500 komunikatów i tooltipów po polsku. Spec od dokumentacji - w trakcie pracy generował krótkie raporty walidacyjne. Pozwoliło to wykrywać anomalie i trzymać rękę na pulsie, że ja i AI się nadal rozumiemy. Specjalista finansowy - upewnił się, że równania (Fisher, złożona kapitalizacja) działają przy skrajnych stopach i inflacji. Dostarczył 85 scenariuszy testowych. Solution architect - Zaplanował jak to ma być osadzone w istniejącym kodzie. Automatyczny tester - odpalał testy przy większych zmianach. Recenzent kodu - przeglądał kod pod kątem jakości, bezpieczeństwa, “code smells” czy wydajności.
Wynik końcowy
- "Kilka godzin" skoordynowanej pracy i poprawiania promptów ale jest działający nowy kalkulator porównujący nadpłatę vs inwestycję przy 5 strategiach. W praktyce to raz na 30 min odpalałem prompt i pozwalałem im działać. Trochę to trwa nim się skończy taki workflow. - 125 scenariuszy testowych, rozległa dokumentacja
To wszystko działa i śmiga a ja nawet nie jestem frontendowcem :) Nie napisałem ani linijki kodu w tym projekcie.
@tubkas12: Nagrania to trochę za dużo zachodu (A też nie chcę by wypłynęły przypadkiem jakieś moje rzeczy) ale mogę dołączyć screena z procesu przygotowywania dokumentacji dla nowych funkcjonalności z wielu perspektyw
@Saly: ja porzuciłem intellij (prawie całkowicie,a szkoda). W korpo mam dostęp do copilota i na vsc działam na legacy systemach i też jest odczuwalnie szybciej.
@Mleecz: Codziennością jest kasowanie całych baz danych? Na jakim świecie Ty żyjesz?
Oczywiście, że dla świeżych rzeczy AI wielokrotnie przyśpieszy pracę. Sęk w tym, że obecne technologie również przyśpieszyły prace, jakie 10 czy 15 lat temu zajmowały wielokrotnie więcej czasu. A jednak świat nie jest idealnie tworzony od zera i nadal trzeba łączyć nowoczesne podejście z tym, co zostało wypracowane jakiś czas temu i nadal trzeba to utrzymywać.
@L24D: Ale ja to samo słyszałem kiedy aws i azure wchodziły na rynek na pełnej ( ͡°͜ʖ͡°) Były gotowe komponenty, wszystko się łatwo łączyło, łatwo skalowalne. No i rzeczywistość pokazała, że tak - w pewnych sytuacjach tak się stało, ale to nie spowodowało spadku zapotrzebowania na inżynierów (ogólnie mówiąc), tylko wymusiło zmianę profilu pewnych grup.
@Mleecz: Zapotrzebowanie na devów pewnie spadnie, bo efektywność wzrośnie, ale ludzie, którzy rozumieją kod i potrafią go sprawdzić/poprawić i napisać sensowne prompty nadal będą potrzebni - zwłaszcza w produktach, gdzie bezpieczeństwo czy performance są istotne. Integracja kodu wygenerowanego przez AI z istniejącym kodem też nie jest trywialna. Pewnie obecni programiści będą w przyszłości hybrydą analityka biznesowego i architekta.
@Kresse: nie będą kiedy duże firmy dopracują narzędzia bazujące na AI, nawet pisanie promptów nie będzie potrzebne mordo, po prostu będziesz musiał mu dać dobrą specyfikację wymagań ustaloną z klientem a sprawdzanie jakości kodu to bułka z masłem dla AI
@Mleecz: AI z generowaniem frontendu w przeglądarce z kilkoma prostymi zmiennymi radzi sobie całkiem dobrze już od dłuższego czasu. Za mało pokazałeś szczegółów co ten software robi, żeby się tym kolejny raz ekscytować, aczkolwiek trudno nie przyznać, że jest to rewolucja i bardzo ciekawe, w jaką stronę to pójdzie.
Startujemy z nowym #rozdajo – wygraj kartę podarunkową do Allegro o wartości 100 zł!
Aby wziąć udział w konkursie, zaplusuj ten wpis oraz w komentarzu krótko odpowiedz na pytanie konkursowe: Jeśli wygrasz, na co wydasz (lub do czego dołożysz) to 100 zł? ( ͡~ ͜ʖ͡°
Subagenci których stworzyłem do projektu:
Koordynator zadań - decydował, który agent będzie zajmował się danym zadaniem oraz pilnował, żeby dzielili się informacjami z sobą.
TypeScript developer - Główny autor kodu, napisał większość funkcjonalności.
Copywriter fintech PL -stworzył 500 komunikatów i tooltipów po polsku.
Spec od dokumentacji - w trakcie pracy generował krótkie raporty walidacyjne. Pozwoliło to wykrywać anomalie i trzymać rękę na pulsie, że ja i AI się nadal rozumiemy.
Specjalista finansowy - upewnił się, że równania (Fisher, złożona kapitalizacja) działają przy skrajnych stopach i inflacji. Dostarczył 85 scenariuszy testowych.
Solution architect - Zaplanował jak to ma być osadzone w istniejącym kodzie.
Automatyczny tester - odpalał testy przy większych zmianach.
Recenzent kodu - przeglądał kod pod kątem jakości, bezpieczeństwa, “code smells” czy wydajności.
Wynik końcowy
- "Kilka godzin" skoordynowanej pracy i poprawiania promptów ale jest działający nowy kalkulator porównujący nadpłatę vs inwestycję przy 5 strategiach. W praktyce to raz na 30 min odpalałem prompt i pozwalałem im działać. Trochę to trwa nim się skończy taki workflow.
- 125 scenariuszy testowych, rozległa dokumentacja
To wszystko działa i śmiga a ja nawet nie jestem frontendowcem :) Nie napisałem ani linijki kodu w tym projekcie.
Wnioski?
#programowanie #programista15k #programista25k #it #pracait #dywidenciarz #claudecode #chatgpt
Natomiast wspomniany wypromptowany kalkulator jest dostępny tutaj: https://dywidenciarz.pl/calculators/debt-vs-investment
Czy wszystko jest 100% bug free? Nie ale kod od zwykłych devów też nie jest.
źródło: obraz
Pobierzile cię to kosztowało?
Sprawdzając po CCusage jakbym korzystał z cennika ich API to w 3 tygodnie odkąd korzystam wydałbym 1900$
Taki challenge dla samego siebie by zrobić to tylko promptując.
W 3 miesiące to może podstaw reacta czy TSa bym się nauczył ¯\(ツ)/¯
Copilot z sonnetem 4
https://www.businessinsider.com/replit-ceo-apologizes-ai-coding-tool-delete-company-database-2025-7?IR=T
Takie sytuacje również są codziennością i dobre post-mortem zapobiega im w przyszłości
Na pewno nie są codziennością ale ta historia może być równie dobrze wymyślona
Oczywiście, że dla świeżych rzeczy AI wielokrotnie przyśpieszy pracę. Sęk w tym, że obecne technologie również przyśpieszyły prace, jakie 10 czy 15 lat temu zajmowały wielokrotnie więcej czasu. A jednak świat nie jest idealnie tworzony od zera i nadal trzeba łączyć nowoczesne podejście z tym, co zostało wypracowane jakiś czas temu i nadal trzeba to utrzymywać.
Zresztą, wprowadzenie
@slawek887: właśnie OP pokazał na jaką robotę będzie zapotrzebowanie, i w przeciwieństwie do chmury tutaj będzie potrzebne coraz mniej ludzi
Ja osobiście nad tym ubolewam, bo jestem #pasjonatprogramowania