Co musí umět programátor s AI v roce 2025?

Publikováno:
Autor: Václav Novotný

Stejně jako většina profesí pracujících s počítači, prochází programátorská profese zásadní proměnou. S příchodem pokročilých AI nástrojů se dramaticky mění očekávání firem od juniorních a mediorních programátorů. Zatímco dříve firmy počítaly s tím, že junior potřebuje čas na rozvoj a mentoring, dnes díky AI nástrojům očekávají mnohem vyšší produktivitu hned po nástupu.

Pro čerstvé absolventy IT oborů to paradoxně může být příležitost. Pokud se naučí efektivně využívat AI při programování, mohou dosahovat výsledků, které byly dříve doménou zkušenějších vývojářů. Jejich výhodou je, že začínají s čistým štítem - nemusí měnit zaběhnuté pracovní postupy a mohou AI integrovat do své práce od samého počátku. Mince má ale i odvrácenou stranu - programátor začátečník snadno podlehne svodům AI a snadno se ve vygnerovaném kódu ztratí.

Zkušený programátor zase naopak AI přirozeně nevěří a stojí tak dlouho mimo aktuální trendy, že je jen otázkou času, než bude překonán.

Pro oba tábory to každopádně znamená nutnost adaptace na nastalou situaci. Musíme přehodnotit způsob, jakým pracujeme, a integrovat AI nástroje do našich postupů. Není to jen o občasném použití ChatGPT - jde o systematickou změnu v tom, jak přistupujeme k vývoji software.

Aktivní používání AI chatbotů

Dnes již nestačí znát pouze ChatGPT. Každý vývojář by měl aktivně používat více hlavních modelů od různých poskytovatelů, protože každý má svá specifika, která je třeba znát.

OpenAI modely

OpenAI modely se nyní v zásadě dělí na dva hlavní typy:

  • Základní modely - gpt-4o (větší, dražší), gpt-4o-mini (menší, rychlejší, levnější)
  • Modely s pokročilým reasoningem - gpt-o1

Základní modely vynikají v běžném programování malých kusů kódu. Například když potřebuji vygenerovat regex pro validaci českého telefonního čísla nebo převést CSV data do JSON struktury, GPT-4 nabídne rychlé a spolehlivé řešení.

Modely s pokročilým reasoningem jsou vhodné pro složitější úkoly, jako je například návrh architektury mikroslužeb nebo optimalizace databázových dotazů.

Anthropic modely

Anthropic nedávno uvedl novou řadu modelů Claude 3:

  • Claude 3.5 Sonnet - nejvýkonnější model vhodný pro komplexní úkoly
  • Claude 3.5 Haiku - nejrychlejší model pro běžné úkoly

Claude modely jsou výborné v komplexní analýze kódu a architektonických rozhodnutích. Když řešíte složitější problémy jako návrh architektury mikroslužeb nebo optimalizaci databázových dotazů, Claude dokáže nabídnout detailní analýzu různých přístupů včetně jejich výhod a nevýhod. Jeho podpora češtiny je z mého pohledu aktuálně nejlepší na trhu. Navíc zatím netrpí restrikcemi ze strany poskytovatele a řekl bych, že z běžně poskytovaných modelů je nejsvobodnější.

Google modely

Google nabízí svůj model Gemini ve třech variantách:

  • Gemini Ultra 1.0 - nejvýkonnější model
  • Gemini Pro 1.0 - univerzální model pro běžné použití
  • Gemini Nano - odlehčená verze pro mobilní zařízení

Gemini přináší silnou integraci s nástroji Google a vyniká v práci s dokumentací. Je dobrou volbou, když pracujete s Google Cloud nebo potřebujete integrovat AI do Google Workspace.

Pro efektivní práci doporučuji kombinovat tyto modely podle typu úkolu. Pro rychlé programovací úkoly použijte GPT-4, pro komplexní analýzy a česky psané výstupy sáhněte po Claude 3, a pokud pracujete v Google ekosystému, využijte Gemini.

Základy promptování

Nestačí jen položit otázku do ChatGPT a doufat v nejlepší odpověď. Musíte vědět, jak strukturovat svoje dotazy. Když například řešíte implementaci nové funkcionality přes chatbot, váš prompt by měl obsahovat:

  • Popis současného stavu systému
  • Konkrétní požadavky na novou funkcionalitu
  • Omezení a předpoklady
  • Preferované technologie nebo přístupy

Pro složitější problémy je důležité používat techniku chain-of-thought, kdy AI model provádíte krok za krokem k řešení. Je to jako když vysvětlujete problém kolegovi - nejprve nastíníte kontext, pak rozdělíte problém na menší části a postupně je řešíte.

Z mé zkušenosti radím promt engineering vůbec nepodceňovat a skutečně mu věnovat nějaký čas studia. Dobré odpovědi většinou člověk nedostane na tzv. “první dobrou”.

Integrace AI do vývojového prostředí

AI asistent by měl být součástí vašeho editoru. GitHub Copilot je standardem, ale existují i alternativy. Cursor.com je editor postavený od základů s AI - umožňuje přímou komunikaci s AI o vašem kódu a refaktorování celých souborů. VS Code nabízí řadu AI rozšíření, které můžete kombinovat.

Klíčové je naučit se pracovat s kontextem - AI potřebuje vidět relevantní části vašeho kódu, aby mohla poskytovat smysluplné návrhy. S tím souvisí i perfektní zvládnutí gitu - potřebujete umět rychle ukládat změny nebo se vracet zpět, když AI navrhne nevhodné řešení.

Nejnovější vývoj v oblasti AI asistentů přináší dvě zásadní vylepšení:

  1. Predikce programátorova dalšího kroku - editor se snaží předvídat, kam se přesune kurzor a jaký kód tam bude programátor pravděpodobně psát
  2. Implementace RAG systémů přímo v editoru - například Cursor již dokáže automaticky analyzovat celou kódovou základnu a používat ji jako kontext pro AI asistenta

Komunikace s AI API

Když vytváříte vlastní aplikace s AI, potřebujete rozumět tomu, jak funguje komunikace s AI modelem. Je to proces několika kroků:

  • Zpracování uživatelského vstupu
  • Kombinace s historií konverzace
  • Vytvoření efektivního promptu
  • Zpracování odpovědi od modelu
  • Případná post-processing odpovědi

RAG systémy a sémantické vyhledávání

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vyžaduje:

  • Vektorovou databázi pro ukládání embeddingů (například Pinecone nebo Qdrant)
  • Systém pro generování embeddingů (např. přes OpenAI API)
  • Prompt engineering pro kombinaci nalezeného kontextu a uživatelského vstupu

Jak začít a kam směřovat dál

  1. Začněte aktivním používáním AI chatbotů
  2. Experimentujte s různými modely
  3. Nainstalujte si AI asistenta do vývojového prostředí
  4. Vyzkoušejte práci s AI API
  5. Prozkoumejte pokročilejší koncepty jako RAG systémy

Jako první se musí prostě začít a pak je důležité hlavně vytravat a průběžně sbírat zkušenosti. AI se sice vyvíjí neuvěřitelnou rychlostí a naše role programátorů se mění, ale nebojte se, že byste nestihli chytit vlak. Zásadních průlomů není tolik a velká část informací je jen pěna dní. Držím vám palce!