[Krzysiek Nojman]

Ja mam kilka, po stronie klienta, ChatGpt – tego używam jako asystenta projektowego rzadziej do kodu. Tutaj w VS Code wygrywa GitHub Copilot, którego zużyłem w tym miesiącu, przejadłem wszystkie tokeny.

Po stronie prywatnej używam Gemini + Claude, i teraz zaczynam eksperymentować z Cursorem. Każdy z nich jest dobry ale na wzajem się uzupełniają, czasami Claude dodaje coś czego Gemini nie zauważył. Coraz więcej pracuje z CLI i lokalnymi plikami to daje dużo lepsze efekty niż przeglądarka, jest lepszy dostęp do plików z promptami.

[Marek Czuma]

A teraz wyświetla mi się że mogę zwypróbować Codex – model Open AI dla programistów. Słyszałeś o tym?

[Krzysiek Nojman]

Tak mam to na VS Code ale jeszcze nie korzystałem. U klienta takie bajery są zablokowane😒

[Marek Czuma]

No własnie, ja jak piszę w przeglądarce to też chyba nie za bardzo mam możliwość wpływu co wybrać 🙁

[Wojtek Zdziebkowski]

Też się podzielę doświadczeniami 🙂 Korzystałem do tej pory z Gemini, Claude, Perplexity, Microsoft Copilot i Chata GPT, wszystko w wersji przeglądarkowej. Kiedyś też pobrałem cursora, ale nie było czasu i porzuciłem temat.

Tak osobiście uważam LLMy za świetne NARZĘDZIA (to ważne słowo), ale trzeba do nich podchodzić z głową i trochę się ich nauczyć. Ważne jest podawanie kontekstu i tłumaczenie, tłumaczenie i jeszcze raz tłumaczenie – gdzieś kiedyś czytałem (niestety źródła nie pamiętam), że średnia długość wiadomości do LLMa wynosi 7 słów…. No więc, jeżeli ktoś liczy że po 7 słowach dostanie jakościową odpowiedź to ma za duże oczekiwania.

Jak mam coś do zrobienia to przede wszystkim tłumaczę zadanie dokładnie i szczegółowo (ale z anonimizacją poufnych informacji), opisuje strukturę tabel itd., a jeśli potrzeba robię zanonimizowany samepl dummy data.

Lubię też zapytać model o dostępne sposoby rozwiązania problemu w dwóch celach:

• zobaczyć czy czegoś może nie pominąłem

• nie narzucać modelowi sposobu na starcie

Nie narzucanie rozwiązania na starcie, szczególnie gdy do końca nie jesteśmy pewni, że ta ścieżka jest najlepsza to ważna praktyka, bo gdy okazuje się, że nasze rozwiązanie nie jest optymalne, model może nam tego nie zasygnalizować. Przykład excelowy: prosimy o rozwiązanie problemu z użyciem funkcji X, i model się na tym skupia robi rozwiązanie z 4 nested funkcjami itd, a okazuje się, że jest funkcja Y, która rozwiązuje problem od ręki.

Głównie korzystam z modeli, do konfrontacji mojej ścieżki myślenia, wygenerowania szkieletu kodu do dalszej obróbki, reaserchu, nauki i tłumaczenia nowych rzeczy, przygotowywania dokumentacji i inspiracji do optymalizacji rozwiązań. Każdy model jest lepszy do innych zadań i w sumie to też się zmienia w miarę z rozwojem. Perplexity używam do reaserchu, Claude do pracy z kodem, a Gemini (a wcześniej Chat GPT) jako taki ogólny asystent w tematach otwartych. Copilota od microsoftu nie polecam, ale niestety w pracy tylko on jest dostępny 😀

Chciałbym się za jakiś czas pobawić w budowę agentów, albo MCP (widziałem kilka dobrych zastosowań do MCP Power BI) czy nawet postawienie własnego bielika u siebie, ale na to jeszcze zasoby sprzętowe za słabe. A z prostszych rzeczy to myślę nad stworzeniem bazy snipetów kodu z opisem na podstawie moich projektów, ale też jakiś ciekawych przykładów z githuba, czy przygotowanie sobie jednego/paru plików z wytycznymi do pracy modelu 😀

[Dominik Szcześniak]

Hej,

Ja teraz zaczynam zabawę z Claude’m. Dam znać za jakiś czas, jak wrażenia.

Claude fajną dokumentację daje do promptowania itp.

Gemini też ponoć teraz mocno daje radę.

Copilota nie polecam.

Chatem GPT się sporo bawiłem w kwestii debugowania.

Perplexity do researchu 🙂

[Marek Czuma]

To ja dodam od siebie: walidator. Zwykły chat gpt, któremu daję finalny kod i mówię: znajdź wszystkie słabe strony. Potrafi analitycznie to naprawdę fajnie rozpykać, wyszukując nieścisłości i różne potencjalne edge case’y.

Co ciekawe, warto mu dać nawet jego własny kod do sprawdzenia. Czasami potrafi w ten sposób sam siebie udoskonalić. Choć niekiedy wpadałem w pętlę – i krytykował rozwiązanie A, dawał B, potem krytykował B, dawał A 😀