IDEs המונעים בינה מלאכותית משנים את האופן שבו אנו מקודדים - פיתוח מהיר יותר, פחות כאבי ראש של הלוח, והצעות מיידיות. אבל יש מציאות טכנית שאנחנו צריכים לטפל בה:
AI לא רק מאיץ קידוד - הוא גם מאיץ באגים . 💥
לאחר שעבדתי עם Cursor, Copilot ו- Windsurf בסביבות שונות, שמתי לב ש-AI לא מייצר בדרך כלל קוד "שגוי". במקום זאת, הוא מייצר פתרונות נכונים מבחינה טכנית שמפספסים הקשר עסקי חיוני וידע בתחום.
הנה מה שעוזרי קידוד AI טועים בדרך כלל:
1. בינה מלאכותית מציגה בעיות ביצועים עדינות וקשות לזיהוי
❌ הצעה של AI: נראה יעיל אך יש לו בעיית שאילתת N+1 עדינה
const getUsersWithOrders = async (): Promise<UserWithOrders[]> => { // Fetch all users - seems reasonable const users = await prisma.user.findMany({ where: { status: 'ACTIVE' } }); // For each user, get their orders - the subtle N+1 query issue const usersWithOrders = await Promise.all( users.map(async (user) => { const orders = await prisma.order.findMany({ where: { userId: user.id }, orderBy: { createdAt: 'desc' }, take: 5 // Just get recent orders }); return { ...user, orders }; }) ); return usersWithOrders; };✅ פתרון טוב יותר: שאילתה אחת יעילה עם יחסים מתאימים
const getUsersWithOrders = async (): Promise<UserWithOrders[]> => { // One efficient query with proper inclusion of related data const users = await prisma.user.findMany({ where: { status: 'ACTIVE' }, include: { orders: { orderBy: { createdAt: 'desc' }, take: 5, } } }); // Server-side data transformation if needed return users.map(user => ({ ...user, orders: user.orders, // Transform any data if required totalSpent: user.orders.reduce((sum, order) => sum + order.total, 0) })); };2. בינה מלאכותית מפספסת אילוצים הקשריים בעת אינטגרציה עם בסיסי קוד קיימים
interface User { id: string; name: string; email: string; } const getUserDetails = async (userId: string): Promise<User> => { const response = await fetch(`/api/users/${userId}`); if (!response.ok) throw new Error('Failed to fetch user'); return await response.json(); };✅ פתרון טוב יותר: מעקב אחר דפוסי יישום מבוססים
import { ApiService } from '@/services/api'; import { User } from '@/types/user'; import { handleApiError } from '@/utils/error-handling'; export const getUserDetails = async (userId: string): Promise<User> => { try { return await ApiService.get<User>(`users/${userId}`); } catch (error) { return handleApiError(error, 'Failed to fetch user details'); } };3. בינה מלאכותית מניחה הנחות סבירות אך מפספסת דרישות ספציפיות לתחום
❌ הצעה של AI: חישוב הנחה נכון מבחינה טכנית
const calculateDiscount = (price: number, discountPercent: number): number => { const discountAmount = price * (discountPercent / 100); return price - discountAmount; };✅ פתרון טוב יותר: משלב כללים עסקיים ועיצוב
const calculateDiscount = (price: number, discountPercent: number): number => { // Company policy: Maximum discount is 40% unless approved const effectiveDiscount = Math.min(discountPercent, 40); // Business rule: Discounts are calculated after tax in our system const priceWithTax = addTax(price); const discountAmount = priceWithTax * (effectiveDiscount / 100); // Format to company standard: always round to nearest cent return Number((priceWithTax - discountAmount).toFixed(2)); };🚀 האמת? AI לא כותב קוד רע - הוא פשוט לא יכול לקרוא את המחשבות שלך
הדפוס ברור: בינה מלאכותית מצטיינת ביצירת קוד נכון תחבירית וצליל אלגוריתמי. מה שהוא מפספס באופן עקבי הם:
- ההקשר העסקי וחוקי התחום - הוא לא יכול לדעת את מדיניות החברה הספציפית שלך
- מוסכמות ספציפיות לפרויקט - יש לו הבנה מוגבלת של הדפוסים של בסיס הקוד שלך
- השלכות ארכיטקטוניות - הוא מתמקד בפונקציה הנידונה, לא במערכת כולה
- ביצועים בקנה מידה - אופטימיזציות שחשובות בסביבות ייצור
✅ כיצד להשתמש בכלי AI ביעילות
1. שמור AI עבור boilerplate, אבל סקור את נקודות האינטגרציה בקפידה - AI מצטיין ביצירת דפוסים חוזרים, אך לעתים קרובות מפספס את האופן שבו רכיבים מתחברים במערכות גדולות יותר.
2. צור הנחיות מדויקות עם הקשר -
- 🚫 "צור וו TypeScript React לאחזור נתונים"
- ✅ "צור הוק TypeScript React לאחזור נתונים שעוקב אחר דפוס הטיפול בשגיאות הקיים שלנו, כולל ניקוי בעת ביטול טעינה ומטפל בבקשות מעופשות"
3. ודא שמקרי קצה AI עלול להחמיץ.
describe('calculateDiscount', () => { it('correctly calculates a 20% discount on $100', () => { expect(calculateDiscount(100, 20)).toBe(80); }); it('handles zero price', () => { expect(calculateDiscount(0, 15)).toBe(0); }); it('handles zero discount', () => { expect(calculateDiscount(50, 0)).toBe(50); }); it('handles decimal precision correctly', () => { expect(calculateDiscount(9.99, 10)).toBe(8.99); }); it('rejects negative prices', () => { expect(() => calculateDiscount(-10, 20)).toThrow(); }); it('rejects invalid discount percentages', () => { expect(() => calculateDiscount(100, 101)).toThrow(); expect(() => calculateDiscount(100, -5)).toThrow(); }); });
אלה אינם "באגים" במובן המסורתי, אלא מגבלה בסיסית: בינה מלאכותית לא יכולה להבין את התחום העסקי שלך, את תקני החברה או את ההקשר המלא של ארכיטקטורת האפליקציה שלך כפי שחבר צוות ותיק יכול להבין.
🚀 שורה תחתונה? AI הוא כלי רב עוצמה, אבל זה לא ה-CTO שלך. תחשוב ביקורתית. סקור באגרסיביות. קוד חכם.
📢 "יומן המהנדס" הוא המקום שבו אנו מפענחים את עולם ה-AI, Web3 והנדסת התוכנה - ללא ה-BS. הירשם לצלילות עמוקות, שיטות קידוד מומלצות וסיפורי ניפוי באגים בעולם האמיתי.
🛠 הצטרפו לניוזלטר ← יומן המהנדס
