Het is van groot belang dat AI werkt met duidelijke context om nauwkeurige resultaten te leveren. In de wereld van softwareontwikkeling kan het gebruik van een regelsbestand een grote verandering teweegbrengen in hoe effectief AI-programma’s zich gedragen. Dit bestand biedt expliciete richtlijnen en structuur, waardoor ontwikkelaars beter kunnen sturen welke acties AI onderneemt tijdens het coderen. Dit helpt om de kloof te overbruggen tussen de mogelijke genialiteit van AI en de praktische toepassingen ervan in echte projecten.
Regelsbestanden zijn bijzonder nuttig omdat ze AI de nodige achtergrondinformatie verschaffen die verder gaat dan simpele promptvragen. Ze maken het mogelijk om specifieke projectdoelen en codevoorkeuren te delen, waardoor AI-consistentie wordt bevorderd in de uitvoer. Daarnaast zorgen ze ervoor dat er tijdens het implementeren van code geen onverwachte afwijkingen optreden, zoals het introduceren van ongewenste afhankelijkheden. Dit draagt bij aan een gestroomlijnd en goed beheersbaar ontwikkelingsproces.
Key Takeaways
- Context speelt een cruciale rol in AI-prestaties.
- Regelsbestanden helpen AI om consistente en passende uitvoer te leveren.
- Het is nuttig om alleen noodzakelijke context te geven om AI niet te verwarren.
Belang van Context bij AI
Uitleg van AI-gedrag
AI-systemen hebben context nodig om goed te functioneren. Ze zijn niet zomaar in staat om alles correct te raden. Het geheim van betrouwbare AI ligt in het bieden van concrete context. Bijvoorbeeld, in programmeerhulpmiddelen zoals VS Code en andere editors, worden regelsbestanden gebruikt om AI van extra informatie te voorzien.
Een regelsbestand kan de AI-assistent transformeren in een meer betrouwbare partner. Dit bestand bevat informatie die bij elke AI-interactie wordt gebruikt, zoals projectbeschrijvingen en structuur van de codebasis. Door deze context kan de AI beter begrijpen wat er moet gebeuren.
Het is ook belangrijk om de gebruikte technologieën in een project te specificeren. Dit helpt AI om geen onnodige of verkeerde afhankelijkheden toe te voegen tijdens het genereren van code. In gevallen waar specifieke implementatiedetails nodig zijn, moeten deze ook duidelijk worden vermeld.
Het is cruciaal om de context zo beknopt mogelijk te houden. Te veel informatie kan verwarrend zijn voor AI en het onderhoud van de regelsbestanden moeilijker maken. Het correct gebruik van regelsbestanden kan leiden tot consistentere uitvoer en betere projectprestaties.
Het Creëren van Regelbestanden
Gebruiken in Verschillende Code Editors
Regelbestanden kunnen worden gebruikt in verschillende code editors. In Visual Studio Code worden de richtlijnen opgeslagen als GitHub Code Pilot-instructies. Bij Cursor bevinden de regels zich in een cursor-regelbestand dat zich in de hoofdmap van de repository bevindt. Voor gebruikers van Wind Surf zijn er Wind Surf-regels beschikbaar, een nieuwe functie van de toepassing. Door deze regelbestanden toe te voegen aan je project, zorg je ervoor dat de AI-assistent op een consistente manier kan bijdragen aan je ontwikkelingstaken.
Voorbeeldbestand voor Cursor-Regels
Bij het instellen van regels binnen Cursor is het aan te raden om het bestand te beginnen met een duidelijke regeloverzicht. Dit omvat het expliciet noemen van elke toegepaste regel in de uitvoer. Zo kan men gemakkelijk controleren of de AI de juiste regels volgt. Een ander belangrijk aspect in het bestand is het toevoegen van projectcontext, zoals een korte beschrijving van het doel van het project en de structuur van de code. Specificeer ook de gebruikte technologieën en frameworks om te voorkomen dat de AI onnodige afhankelijkheden introduceert. Regels voor codestijlen, zoals consistente naamgevingsconventies of specifieke regels voor commitberichten, kunnen hier ook worden opgenomen. Door concrete richtlijnen te bieden, kunnen ontwikkelaars de prestaties van de AI-assistent verbeteren en meer relevante codegeneratie mogelijk maken.
Controle van Regels en Uitvoering
Helderheid in Regelgebruik
Het effectief gebruik van AI-assistenten bij de ontwikkeling van code vereist een duidelijke aanpak van het toepassen en controleren van regels. Elk betrokken regel is voorafgaand geïdentificeerd en expliciet vermeld in de output. Hierdoor kan men eenvoudig verifiëren welke regels zijn gevolgd tijdens elke sessie.
Belangrijke Punten
- Regels worden direct toegepast en dienen expliciet genoemd te worden.
- Het projectdoel wordt kort en bondig beschreven zonder in te gaan op gedetailleerde implementaties.
- De structuur van de codebasis is overzichtelijk en consistent geordend, inclusief front-end, back-end en extra componenten zoals een Chrome-extensie. Dit geeft AI een beter begrip van de projectopbouw.
Gebruik van Specifieke Implementaties
Voor specifieke technologiestacks en bibliotheken zijn gedetailleerde regels opgesteld om willekeurige of onnodige afhankelijkheden te vermijden. AI krijgt relevante context over gebruikte technologieën, wat essentieel is voor het correct genereren van de code.
- Bij gebruik van database volgende ORM-bibliotheken uitschrijven.
- Voor Chrome-extensies specifieke keuzes, zoals het gebruik van Manifest V3 en behandelingspermissies, opnemen.
Beheer van Regels en Context
Hoe langer de regels, des te complexer het onderhoud op de lange termijn door verouderde of tegenstrijdige regels. Daarom wordt er een voorkeur gegeven aan korte, goed doordachte specifieke regels.
- Veranderingen in de projectomgeving of -technologie moeten tijdig in de regels worden opgenomen.
- Instellen van voorkeuren in reacties op consistent onjuiste AI-uitvoeringen garandeert een hogere kwaliteit van de gegenereerde oplossing.
Het is belangrijk dat het invoeren van nieuwe regels een iteratief proces blijft, iets dat alleen gebeurt als blijkt dat huidige AI-responsen onnauwkeurig zijn.
Beschrijving van de Projectcontext
Doelen en Problemen Bepalen
Het project is gericht op het automatiseren van afspraken boeken voor een visum in het Schengen-gebied. Dit kwam voort uit frustratie over het handmatig regelen van deze afspraken. In plaats van een omslachtige aanpak te volgden, streeft het project naar praktische oplossingen door middel van technologie.
Structuur van de Code
Het project hanteert een mono-repo structuur, wat inhoudt dat alle code, inclusief de frontend en backend logica, in dezelfde repository zit. De frontend is ontwikkeld met React en er is een API-server die de backend logica afhandelt. Voor deze structuur zijn mappen georganiseerd: er is een aparte map voor een Chrome-extensie en een gedeelde map voor componenten die in verschillende delen van het project worden gebruikt. Hiermee wordt gezorgd dat de onderdelen efficiënt samenwerken en er consistentie is binnen de codebase.
Specificeren van de Technologie Stack
Bij het ontwikkelen van een AI-coderingassistent is het belangrijk om duidelijk te specificeren welke technologieën en tools worden gebruikt. Dit helpt te voorkomen dat AI onbedoeld nieuwe afhankelijkheden toevoegt tijdens het genereren van code.
Hulpmiddelen en Technologieën:
- Wanneer je een database gebruikt, is het noodzakelijk om de gebruikte ORM-bibliotheek op te nemen.
- Voor een project dat gebruikmaakt van zowel frontend als backend technologieën, zoals Next.js, is het vaak niet nodig om specifieke details toe te voegen, aangezien dit al gangbare kennis is.
Maatwerk en Specifieke Details:
- Voor projecten met unieke eigenschappen, zoals een Chrome-extensie, is het cruciaal om specifieke implementatiedetails te benoemen. Bijvoorbeeld, het nauwkeurig gebruik van Chrome manifest V3, het genereren van specifieke typen voor interne berichtenuitwisseling, en het hanteren van de strengst mogelijke rechteninstellingen.
Voorkeuren en Regels:
- Het is nuttig om voorkeuren op te nemen voor technologieën waar AI consequent fouten in maakt. Bijvoorbeeld, voor specifieke npm-commando’s die gedateerd zijn, kan een nauwkeurige update worden gespecificeerd.
Het toevoegen en updaten van deze voorkeuren moet een dynamisch proces zijn dat alleen aangepast wordt wanneer bepaalde aspecten consistent verkeerd worden gedaan door de AI. Een beknopte en duidelijke specificatie van de tech stack zorgt voor efficiënter en betrouwbaarder codegeneratie.
Chrome Extensie Specifieke Details
Bij het werken aan een specifiek project dat Chrome-extensies omvatte, lag de nadruk op het gebruik van een duidelijke structuur binnen de projectmap. Er werd een specifieke map gemaakt voor de Chrome-extensie, naast gedeelde pakketten waarmee componenten binnen verschillende delen van het project hergebruikt konden worden.
Verder werd er een specifieke regel opgenomen voor de Chrome-manifestversie. Manifest V3 was essentieel, en bij het implementeren van interne berichten van Chrome moest het AI-systeem specifieke typen genereren voor berichtenverwerking. Daarnaast was het belangrijk om bevoegdheden zo beperkt mogelijk te houden.
Een goede tekst stack specificatie was ook van groot belang. Dit voorkwam dat het systeem willekeurige afhankelijkheden aanmaakte tijdens het genereren van code. Voor projecten die een specifieke technische stack gebruikten, zoals een op maat gemaakte oplossing, was een duidelijke specificatie cruciaal om ervoor te zorgen dat de juiste context werd meegegeven tijdens het coderen.
Tot slot was er gekozen voor een iteratieve aanpak bij het creëren van deze regels. Het doel was om duidelijke voorkeuren te stellen die AI hielpen om consistentie te bereiken bij het genereren van code, zonder te veel afhankelijk te worden van gedetailleerde prompts. Als AI voortdurend dezelfde fout maakte, werd er een specifieke regel toegevoegd om dit te corrigeren.
Het Verbeteren van AI met Bestanden voor Regels
Stap-voor-Stap Methode
Bij het verbeteren van AI voor codering is het belangrijk om regelbestanden te gebruiken die specifiek zijn voor elk project. Dit moet stap voor stap gebeuren. Regelbestanden geven AI duidelijke richtlijnen over hoe de code eruit moet zien. Deze bestanden bevatten regels over de structuur van de code, het technologiepakket dat wordt gebruikt, en zelfs over hoe commits er in Git uit moeten zien. Door regels toe te voegen of aan te passen naarmate er meer fouten opduiken, kunnen gebruikers er zeker van zijn dat AI consistent en volgens de voorkeuren werkt. Het is een voortdurend proces van bijwerken en verbeteren.
Specifieke Details versus Te Veel Context
Als het gaat om context, is minder meer. Een regelbestand moet precies de juiste hoeveelheid informatie bieden zonder overweldigend te zijn. Te veel details maken het bestand moeilijk te beheren en kunnen AI verwarren met tegenstrijdige instructies. Het doel is om alleen dat wat echt nodig is te specificeren, zoals de gebruikte bibliotheken of frameworks, om ervoor te zorgen dat AI alleen relevante code genereert. Dit helpt AI om de vereisten te begrijpen en fouten te vermijden. Het is essentieel om alleen context toe te voegen als AI consequent fouten maakt die gecorrigeerd moeten worden.
Versiebeheer en Git Richtlijnen
Git is een essentieel onderdeel van softwareontwikkeling en het is belangrijk om een heldere en georganiseerde geschiedenis van je project te behouden. Voor het creëren van een nette Git-geschiedenis wordt aangeraden om commitberichten op een logische manier te categoriseren. Hierbij helpt het om specifieke richtlijnen te volgen die ervoor zorgen dat commitberichten consistent en overzichtelijk zijn.
Om ervoor te zorgen dat de commitberichten voldoen aan de gestelde eisen, kan er gebruik worden gemaakt van tools die de regels uit een configuratiebestand volgen. Deze tools kunnen automatisch commitberichten genereren die voldoen aan jouw specifieke voorkeuren en formatteerregels. Het is handig om een duidelijke structuur te volgen waardoor het bijhouden van wijzigingen in het project eenvoudiger wordt.
Een nuttige tool binnen Git kan ook helpen bij het up-to-date houden van bestanden zoals de README. Bij grote wijzigingen of toevoegingen aan belangrijke bibliotheken, kan de inhoud automatisch worden aangepast om de veranderingen te weerspiegelen. Hierdoor blijft alle documentatie relevant en actueel.
Bij commenting in code is het belangrijk om prioriteit te geven aan complexe logica en cruciale onderdelen. Door alleen daar commentaar te gebruiken waar het echt nodig is, wordt onnodige afleiding voorkomen en blijft de codebase leesbaar en begrijpelijk.
Commentaarstrategieën in Code
In de wereld van codering kan het plaatsen van commentaar in code een uitdaging zijn. Het komt vaak voor dat er inconsistentie is in hoe commentaar wordt toegevoegd. Soms zijn de opmerkingen zeer gedetailleerd en andere keren worden ze helemaal weggelaten. Goede commentaarstrategieën kunnen de bruikbaarheid en leesbaarheid van code verbeteren.
Bij het werken met AI is het van belang om commentaar toe te voegen voor alleen de complexe logica in de code. Het verschaffen van duidelijke documentatie voor kritieke onderdelen helpt ontwikkelaars bij het onderhouden van de codebase. Dit zorgt ervoor dat niet alleen de huidige ontwikkelaar, maar ook toekomstige programmeurs de bedoeling en werking van de code begrijpen.
Een efficiënte aanpak is het iteratief updaten van commentaarregels. Dit betekent dat regels alleen worden toegevoegd wanneer het relevant en nodig is. Het vermijden van te gedetailleerd of overbodig commentaar voorkomt verwarring en houdt de code gemakkelijk te beheren. Het is essentieel om context te bieden die enkel datgene benadrukt wat nodig is voor AI-assistenten om kwalitatief hoogwaardige code te genereren.
