In einem früheren Artikel, Ich gehöre zu den wichtigsten Techniken Ich programmiere effektiv mit KI-Agenten. In diesem Artikel fahre ich mit vier weiteren Techniken fort, die ich alle täglich verwende.
Ich glaube, dass man, um heute ein effizienter Programmierer zu sein, KI-Instruments intensiv nutzen muss. Wenn Sie nicht mit KI-Agenten programmieren, geraten Sie ins Hintertreffen. Darüber hinaus können Agenten für viel mehr als nur das Codieren verwendet werden:
- Agenten können lineare Probleme lesen und erstellen
- Agenten können umfassende Recherchen zu einem Thema durchführen, das Sie interessiert
- Agenten können Protokollnachrichten aus dem Produktionscode überprüfen
All das sind wichtige Aufgaben, die Programmierer regelmäßig erledigen müssen.
Daher plädiere ich für einen intensiven Einsatz von KI-Agenten, um so effizient wie möglich zu sein. In diesem Artikel werde ich ausführlich auf vier weitere Techniken eingehen, die ich verwende und die mich meiner Meinung nach zu einem effizienteren Programmierer machen.
- MacWhisper für schnellere Agentenaufforderung
- Claude Code-Rezension
- Parallelagenten
- Interaktion mit GitHub mithilfe von Agenten
Ich bin auch sehr daran interessiert zu hören, ob Sie über Techniken verfügen, die für Ihre Programmierworkflows wichtig sind. Wenn Sie bestimmte Techniken im Sinn haben, können Sie sich gerne an mich wenden, ich würde gerne davon erfahren.
Warum Sie mit KI-Agenten programmieren sollten
Ich habe zuvor beschrieben, wie das Codieren mit KI-Agenten mich als Programmierer viel effektiver macht. Ich habe meine Programmierleistung durch den Einsatz von KI um ein Vielfaches vervielfacht und kann dadurch einfach viel mehr tun als zuvor.
Ein typisches Gegenargument zu KI-Agenten ist, dass Sie Ihren Code verstehen müssen, bevor Sie ihn in die Produktion bringen. Ich stimme dieser Einschätzung einigermaßen zu, wenn Sie mit kritischen Systemen arbeiten, bei denen es schwierig ist, Finish-to-Finish-Checks durchzuführen.
Die meisten Web sites und Anwendungen sind jedoch nicht so. Erstens sind sie nicht so kritisch und zweitens sind es die meisten Aufgaben, an denen man als Programmierer arbeitet nachweisbar. Das bedeutet, dass Sie das Verhalten oft einfach testen können, indem Sie buchstäblich testen, ob die Funktion funktioniert, wenn Sie damit interagieren.
Daher plädiere ich für einen stärkeren Einsatz von KI-Agenten und deren Einsatz für alle programmierbezogenen Aufgaben. Zum Beispiel:
- Erstellen Sie lineare Probleme
- Beheben Sie Fehler, indem Sie einfach auf das Linear-Drawback verlinken
- Planung und Entwicklung neuer Funktionen
4 Techniken zur Codierungseffizienz
In diesem Abschnitt werde ich vier Techniken behandeln, die ich für meine KI-nativen Programmierworkflows verwende. Dies sind spezifische Techniken, die ich buchstäblich jeden Tag beim Programmieren verwende.
MacWhisper
MacWhisper ist ein großartiges Transkriptionstool, das auf dem Mac verfügbar ist. Einfach ausgedrückt: Mit Macwhisper können Sie einen Knopf drücken, mit Ihrem Pc sprechen und der Textual content wird automatisch transkribiert und überall dort eingefügt, wo sich Ihr Mauszeiger befindet.
Dies ist hilfreich, da viele meiner Programmierworkflows vom reinen Code auf natürliche Sprache umgestellt wurden. Die Verwendung eines Transkriptionstools zum Codieren wäre natürlich schwierig, da zum Codieren viele Sonderzeichen wie Doppelpunkte, Klammern und Tabulatoren erforderlich sind, die auf einer Tastatur schneller eingegeben werden können.
Mit KI-Agenten wird immer mehr Arbeit in natürlicher Sprache statt in Programmiersprache erledigt.
Wenn ich additionally meinen Cursor-Agenten auffordere, halte ich normalerweise einfach die Style gedrückt und sage laut, was auch immer ich meinen Agenten auffordern möchte. Ich könnte zum Beispiel fragen:
Examine the logs for this doc id, was it processed appropriately <doc id>In diesem Beispiel füge ich die Dokument-ID ein, nachdem ich den Satz laut ausgesprochen habe.
Der Grund, warum ich Macwhisper verwende, ist einfach, dass ich schneller spreche, als ich tippen kann. Die durchschnittliche Sprechgeschwindigkeit liegt bei etwa 150 Wörtern professional Minute, während die meisten Menschen bei Höchstgeschwindigkeit nicht 100 Wörter professional Minute tippen können. Darüber hinaus ist es selten möglich, mit maximaler Geschwindigkeit zu tippen, wenn man gleichzeitig nachdenken muss.
Claude Code-Rezension
Dieser Schritt gliedert sich in zwei Teile:
- Nach der Implementierung einer Funktion frage ich Cursor, ob der Code produktionsbereit ist, und drücke nur, wenn Cursor zufrieden ist
- Immer wenn ich eine PR erstelle, muss ich auch Claude Code für eine Codeüberprüfung verwenden, ohne anderen Kontext als die PR-Beschreibung und die Git-Diff-Datei für den Zweig, mit dem ich zusammenführe.
Das funktioniert sehr intestine. Wenn Sie Cursor fragen, ob der Code produktionsbereit ist, überprüft Cursor meine Änderungen und behebt alle kleinen Probleme, die möglicherweise nicht wie beabsichtigt funktionieren.
Darüber hinaus ist es äußerst hilfreich, den Code von einem völlig separaten LLM überprüfen zu lassen, ohne dass der Kontext zur Durchführung der Implementierung fehlt. Dadurch werden häufig andere Fehler entdeckt, an die ich (oder Cursor) bei der Implementierung des Codes im PR nicht gedacht habe. Dies verringert auch die Anzahl der in der Produktion auftretenden Fehler erheblich und ist eine relativ kostengünstige Ergänzung, die Sie zu Ihrer CICD-Pipeline hinzufügen können.
Parallelagenten (feuern und vergessen)
Eine weitere wichtige Technik ist die Verwendung paralleler Agenten. Immer wenn ich von einem Agenten bei der Arbeit blockiert werde, starte ich immer einen neuen Agenten. Dabei kann es sich um einen Codierungsagenten handeln, der eine andere Funktion implementiert, oder es könnte sich um eine tiefgreifende Recherche von Gemini handeln, bei der es um die Recherche zu einem Thema geht, das mich interessiert. Der Punkt ist, dass ich nie einfach auf meinen Agenten warte, ohne etwas anderes zu tun.
Wenn Sie parallele Agenten ausführen, kann es sein, dass Sie Probleme mit dem Kontextwechsel haben. Das Wechseln des Kontexts ist für Ihr Gehirn oft sehr anstrengend und sollte auf jeden Fall minimiert werden.
Somit stelle ich immer sicher, dass ich an einer Aufgabe arbeite, bis ich vollständig blockiert bin. Ich versuche, die Häufigkeit, mit der ich den Kontext wechsle, zu minimieren und eine parallele Aufgabe erst zu starten, wenn ich sicher bin, dass ich einige Zeit warten muss, bis mein Codierungsagent seine Implementierung abgeschlossen hat.
Ein weiterer wichtiger Punkt hierbei ist, dass Sie Ihren Coding-Brokers genügend Berechtigungen erteilen, damit diese über einen längeren Zeitraum ausgeführt werden können. Wenn Sie ständig unterbrochen werden, weil der Cursor nach Berechtigungen fragt, funktioniert der parallele Workflow nicht intestine.
Sie müssen Ihren Codierungsagenten genügend Berechtigungen erteilen. Wenn Sie ständig mit einer Erlaubnisanfrage unterbrochen werden, ist es schwierig, effektiv zu arbeiten.
Engagement und PR mit Agenten
Abschließend möchte ich hervorheben, dass ich mit GitHub immer über meine Programmieragenten interagiere, anstatt die Befehle selbst zu schreiben. Der Grund dafür ist, dass es einfach schneller ist und ich etwas anderes tun kann, während mein Agent Precommit-Hooks, Commits, Pushs und Pull-Anfragen ausführt.
Das Schreiben von Commit-Nachrichten, Pull-Request-Titeln und Beschreibungen nimmt überraschend viel Zeit in Anspruch. Vor allem, wenn Sie schnelle Aktionen ausführen, wie etwa das Hinzufügen von Übersetzungen oder das Verschieben einer Schaltfläche in der Benutzeroberfläche. Deshalb nutze ich immer Claude, um meine Commit-Nachrichten, PR-Titel und Beschreibungen zu schreiben.
Das spart mir nicht nur Zeit, sondern ich denke auch, dass Claude diese Nachrichten besser für mich schreibt. Bei Pull-Requests zum Beispiel ist es für einen Menschen oft schwierig, sich alle vorgenommenen Änderungen zu merken und sie schön zusammenzufassen. Für Claude ist es viel einfacher, sich den Git-Diff anzusehen und eine Zusammenfassung aller vorgenommenen Änderungen bereitzustellen.
Daher habe ich Cursor die Erlaubnis erteilt, für mich mit GitHub zu interagieren. Anstatt alle GitHub-Aktionen selbst durchzuführen, wie zum Beispiel:
- Ziehen
- Neubasierung
- Engagement
- Änderung
- Schieben
- Erstellen von PRs
Ich fordere Cursor einfach auf, dies für mich zu tun. So kann ich einfach schießen und vergessen. Mein Arbeitsablauf nach der Implementierung einer neuen Funktion besteht einfach darin, Cursor die folgende Eingabeaufforderung bereitzustellen:
Run all precommit checks (black, mypy, pytest), commit and push.
Then create a PR on this department <linear department identify> and provides me
the hyperlink to the PRDas geht viel schneller, als die GitHub-Befehle selbst zu schreiben. Nicht selbst Pull-Anfragen schreiben zu müssen, ist wahrscheinlich das Wichtigste, da dies früher, als ich meine Pull-Anfragen in der GitHub-Benutzeroberfläche gestellt habe, sehr zeitaufwändig conflict. Jetzt klicke ich einfach auf den Hyperlink, den mir mein Agent zur Verfügung stellt, und schon ist die PR fertig. Dann schaue ich mir die mir zur Verfügung gestellte Rezension von Claude Code an und behebe mögliche Probleme.
Abschluss
In diesem Artikel habe ich vier spezifische Techniken besprochen, die ich jeden Tag beim Programmieren verwende. Ich habe Macwhisper für die Transkription, Claude-Code-Evaluations, Parallelagenten und die Interaktion mit GitHub mithilfe meines Agenten besprochen. Zusammengenommen schätze ich, dass ich mit diesen Techniken jeden Tag mindestens eine Stunde einspare, was eine erhebliche Zeitersparnis darstellt. Dadurch, dass ich diese Zeit freigebe, kann ich im Laufe eines Projekts viel mehr Aufgaben erledigen. Ich glaube, dass der effektive Umgang mit KI-Agenten eine überaus wichtige Fähigkeit ist und auf jeden Fall ein Thema, in dem man sich Zeit nehmen sollte, um intestine darin zu werden.
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