Kodowanie z AI

TL;DR: AI coding assistants — Claude Code, Cursor, Windsurf i GitHub Copilot — zmieniają rolę inżyniera w kierunku "product engineer". Kluczowe lekcje: nie deleguj architektury do AI, używaj cursor rules, dodawaj kontekst biznesowy do promptów i wykorzystuj AI code review jako dodatkowy sanity check. Claude Code i Cursor to obecnie dominujący duet.

TL;DR

AI coding assistants -- Claude Code, Cursor, Windsurf i GitHub Copilot -- zmieniają rolę inżyniera w kierunku "product engineer". Kluczowe lekcje: nie deleguj architektury do AI, używaj cursor rules, dodawaj kontekst biznesowy do promptów i wykorzystuj AI code review jako dodatkowy sanity check. Claude Code i Cursor to obecnie dominujący duet.

Kluczowe koncepcje

Product Engineer -- nowa rola inżyniera

(Staff TLM, Waymo) definiuje product engineering:

"Produkt inżynier robi to wszystko co do tej pory, ale też przede wszystkim fokusuje się na użytkownikach, dostarcza value. Kod jest narzędziem, ale nie jest celem samym w sobie."

Kluczowe rozszerzenia kompetencji:

• Analiza danych i feedbacku od użytkowników
• Rozumienie strategii produktowej i pricingu
• Umiejętność rozmowy z biznesem "jak równy z równym"
• Wykorzystanie AI do wejścia w "przyległe pola" (design, UX, marketing)

"Mamy dosyć unikalna okazje łatwego poszerzania swoich kompetencji. Stosując 80/20 jest to good enough, żeby ta rolę pełnić."

Claude Code vs Cursor -- porównanie z praktyki

Claude Code:

• Najlepszy do pracy na dużych repo i złożonych projektach
• Tryb agentowy -- planuje, wykonuje, weryfikuje
• Dostępny w terminalu, VS Code, aplikacji desktopowej (Cowork)
• Świetny do zadań nietechnicznych (porządkowanie plików, analiza danych, OCR paragonów)
• Subagenci -- może odpalać podprocesy do researchu

Cursor:

• IDE z wbudowanym AI (agent tab)
• Thinking process widoczny na ekranie
• Najlepsze doświadczenia z projektami React (dojrzały framework, dużo przykładów)
• Cursor Rules -- system prompt konfigurujący preferencje
• Cursor Backbot -- AI code review wpięty w CI/CD pipeline

Doświadczenie Wojtka (PM, GOG):

"Jakoś z mojego doświadczenia wychodzi, że Claude Code mi po prostu lepiej działa niż Cursor."

Doświadczenie Sebastiana (Waymo):

"Miałem bardzo źle doświadczenia, kiedy ja delegowałem wszystko. Bardzo szybko dochodziłem do momentu, kiedy po pierwsze sam nie wiedziałem co się dzieje w tym repo. Po drugie, LLM nie wiedział, co się dzieje w tym repo."

Cursor Rules -- onboarding dla LLM

Tak jak w normalnym projekcie mamy README do onboardingu nowych ludzi, cursor rules onboardują LLM:

"Zaczynam tak, że jak coś mi nie pasuje w danym outputcie, to bardzo często dodaję do rulesów: 'hej, nie rób mi tego w ten sposób'. I następnym razem się nie powtarza."

Źródła cursor rules:

• Repozytorium awesome-cursor-rules na GitHubie -- gotowe rulesy dla wielu stacków
• Własne preferencje: taby vs spacje, preferowany state manager, konwencje nazewnictwa
• Kontekst biznesowy: "mam użytkowników, którzy chcą grać wieczorem i chcą dark mode"

AI Code Review -- dodatkowy sanity check

Sebastian testuje Cursor Backbot i CodeRabbit jako AI code review w CI/CD:

"W momencie kiedy jesteś jedyna osoba, która widzi kod, AI code review pomaga. To nie jest tak, że zawsze wylapi wszystkie problemy, ale jest to dodatkowy sanity check."

Co wyłapuje AI code review:

• Hasła zapisane w local storage plaintext
• Zakomentowany debug code
• Race conditions w useEffect
• Bypass metod autoryzacji
• Odwołania do null

"W życiu nie zrobiłem agenta, który automatycznie wysyła coś do innych ludzi bez przynajmniej przetestowania tego 10, 20 razy."

Pułapka nieaktualnych modeli

Igor (Replit demo) pokazał ważna lekcje:

"Model Gemini 2.0 Flash nie jest już w ogóle wspierany. On by to zakodował, ale to by nie działało."

Zasada: Zawsze dawaj agentowi referencje do aktualnej dokumentacji API przy integracjach z zewnętrznymi serwisami.

Architektura -- nie deleguj

"Architektura nadal dla mnie jest istotna. AI na pewno lokalnie małe fragmenty kodu jest w stanie wygenerować dobrze, globalnie fajnie, jak nadal to my nadajemy wizje."

Zasady pracy z AI coding:

• Ty tworzysz architekturę -- AI wypełnia implementacja
• Cursor rules -- definiuj standardy od początku
• Kontekst biznesowy -- mów DLACZEGO, nie tylko CO
• Przykłady -- few-shot learning daje 99.5% trafności
• Małe kroki -- rozbijaj na drobne taski, nie mega-prompty

Jak to wdrożyć

• Stworzyć zestaw cursor rules dla standardowego stacku zespół (Laravel, React, etc.)
• Wdrożyć AI code review (CodeRabbit lub Cursor Backbot) w pipeline CI/CD
• Przeprowadzić workshop "Product Engineer mindset" dla zespołu deweloperskiego
• Przygotować szablony promptów z kontekstem biznesowym dla typowych zadań e-commerce
• Ustalić proces: architektura człowiek -> implementacja AI -> code review AI + człowiek
• Testować Claude Code do analizy danych klienckich (segmentacja, korelacje)

Narzędzia i komendy

Powiązane tematy

• 02-prototypowanie -- od prototypu do kodu produkcyjnego
• 02-budowanie-agentow -- budowanie agentów z LangChain
• 04-automatyzacja -- automatyzacja CI/CD z AI