Kodiranje s AI pomoćnikom postalo je zadani način rada profesionalnih programera u 2026. Ali “imati instaliran Copilot” i zapravo prakticirati AI par programiranja dvije su vrlo različite stvari. Jedan je dodatak. Drugo je disciplina.
Nakon mjeseci usavršavanja radnih tokova s Cursorom, GitHub Copilotom i Continue.dev na različitim vrstama projekata, prikupio sam prakse koje istinski poboljšavaju kvalitetu ispisa — i navike koje programere vode ravno u zid suptilnih grešaka i sigurnosnih dugova. Ovaj vodič usmjeren je na metodologiju, a ne na usporedbe alata. Bez obzira koristite li komercijalnog pomoćnika ili model s vlastitim hostingom, načela se primjenjuju.
Što AI Pair programiranje zapravo znači
Tradicionalno programiranje u parovima spaja dvoje ljudi: vozača koji piše kod i navigatora koji razmišlja unaprijed, hvata pogreške i dovodi u pitanje pretpostavke. Navigator nije pasivan — on ima širu sliku dok se vozač usredotočuje na neposredni zadatak.
Programiranje para AI slijedi istu strukturu. Ti si uvijek navigator. AI je pokretač. U trenutku kada prestanete s navigacijom — prestanete ispitivati, prestanete usmjeravati, prestanete provjeravati — predali ste upravljač samouvjerenom kopilotu, ali slijepom za kontekst.
Ovo uokvirivanje je važno jer mijenja kako komunicirate s AI alatima. Ne tražite od umjetne inteligencije da riješi vaš problem. Tražite od njega da implementira rješenje koje ste već obrazložili na odgovarajućoj razini. Ta promjena u držanju daje dramatično bolje rezultate.
1. Pišite upute kao da pišete specifikaciju
Nejasni upiti proizvode nejasan kod. Kvaliteta koda generiranog umjetnom inteligencijom gotovo je uvijek proporcionalna kvaliteti upita koji mu je prethodio.
Slab upit:
Add user authentication to this app.
Snažan upit:
Add JWT-based authentication to this Express API. Use the existing `users` table
(schema in db/schema.sql). Tokens should expire in 24h. Return 401 with a
JSON error body for unauthorized requests. Don't touch the existing /health
endpoint — it must remain unauthenticated.
Razlika: ograničenja, postojeći kontekst, eksplicitne granice opsega i očekivano ponašanje na rubovima. Zamislite svaki upit kao mali kriterij prihvaćanja. Ako ne biste ovaj opis predali mlađem programeru i očekujete točan rezultat, nemojte ga predati ni AI-ju.
Brzi uzorci koji dobro funkcioniraju:
- Uloga + kontekst + zadatak: “Radite u TypeScript monorepou koristeći NestJS.
AuthModuleje nasrc/auth/. Dodajte ograničenje brzine krajnjoj točki prijave pomoću postojeće Redis veze.” - Negativna ograničenja: “Nemojte mijenjati shemu baze podataka. Nemojte dodavati nove ovisnosti.”
- Izlazni format: “Vrati samo izmijenjenu datoteku. Nije potrebno objašnjenje.”
- Lanac misli za složenu logiku: “Razmislite korak po korak prije pisanja bilo kakvog koda.”
Trošenje dodatnih 60 sekundi na upit štedi 20 minuta otklanjanja pogrešaka generiranog koda koji gotovo-ali-ne-potpuno odgovara vašoj namjeri.
2. Vjerujte AI za Boilerplate, provjerite AI za logiku
Pomoćnici umjetne inteligencije briljiraju u zadacima s dobro utvrđenim obrascima: CRUD krajnje točke, transformacije podataka, testna skela, konstrukcija regularnih izraza, generiranje konfiguracijske datoteke i pretvaranje koda između jezika. Za njih slobodno prihvatite prijedloge — oni su gotovo uvijek točni, a cijena pregleda je niska.
Verifikacijski prag trebao bi naglo porasti kako se složenost povećava:
| Vrsta zadatka | Razina povjerenja | Pristup provjeri |
|---|---|---|
| Kotlovnica / skela | visoko | Skinite + trčite |
| Standardni algoritmi | srednje | Pažljivo pročitajte + testirajte |
| Poslovna logika | Low | Pregled redak po redak |
| Sigurnosno osjetljivi kod | Vrlo nisko | Priručnik + eksterna revizija |
| Istovremenost / asinkroni uzorci | Low | Ispitivanje pod opterećenjem |
Za sve što se tiče autentifikacije, autorizacije, provjere valjanosti podataka ili kriptografije, izlaz AI-ja tretirajte kao nacrt prijedloga, a ne implementaciju. Umjetna inteligencija može proizvesti kod koji izgleda ispravno i prolazi osnovne testove, a istovremeno sadrži suptilne nedostatke — pojedinačne pogreške u isteku tokena, nedovoljnu sanaciju unosa ili nesigurne obrasce deserijalizacije. Članak sigurnosni rizici kodiranja vibea pokriva specifične obrasce prijetnji koje vrijedi pregledati prije slanja sigurnosnog koda napisanog umjetnom inteligencijom.
3. Tijek rada s umjetnom inteligencijom vođen testiranjem: Prvo napišite testove
Jedna od najčešće nedovoljno korištenih praksi u programiranju AI parova je pisanje testova prije upita za implementaciju. Ovaj pristup se višestruko isplati:
- Prisiljava vas da precizno odredite ponašanje — ne možete napisati test bez znanja što funkcija treba raditi
- Daje umjetnoj inteligenciji jasan cilj — “Učinite da ovi testovi prođu” je nedvosmislena uputa
- Pruža trenutačnu provjeru — znate da je implementacija ispravna kada testovi prođu
- Sprečava puzanje opsega — AI implementira točno ono što testovi zahtijevaju, ništa više
Tijek rada izgleda ovako:
1. Write failing tests for the behavior you need
2. Prompt: "Implement [function/class] to make these tests pass.
Tests are in [file]. Don't modify the test file."
3. Run tests
4. If failing, share the error output and iterate
Ovo nije samo dobra AI praksa – to je dobar softverski inženjering. Budući da AI postaje vaš partner u programiranju u paru, disciplinu razvoja prvo testiranja čini lakšom za održavanje, a ne težom, jer je korak implementacije jeftin. Vodič za alate za pregled AI koda prirodno se uklapa u ovaj tijek rada — nakon što vaš AI generira kod koji prolazi vaše testove, alat za pregled može uhvatiti ono što testovi nisu pokrili.
4. Upravljanje kontekstom: informirajte AI
AI asistenti su dobri samo onoliko koliko je dobar kontekst kojem imaju pristup. U alatima kao što je Cursor, to znači namjerno odlučiti koje su datoteke u kontekstu. U Copilot-u to znači imati otvorene relevantne datoteke. U Continue.dev to znači namjerno korištenje referenci @file i @codebase.
Praktične kontekstne navike:
- Otvorite relevantne datoteke — ako mijenjate uslugu, otvorite njezine testove, definicije sučelja i sve relevantne potrošače
- Zalijepite poruke o pogreškama u cijelosti — nemojte sažimati; točno praćenje snopa sadrži informacije koje AI treba
- Referentne arhitektonske odluke — “Koristimo obrazac repozitorija za pristup podacima, a ne izravne DB pozive u kontrolerima”
- Koristite datoteke s projektnim pravilima — Cursor’s
.cursorrules, Copilot’s instructions files, i Continue.dev’s system prompts omogućuju vam definiranje stalnog konteksta (konvencije kodiranja, izbori snopova, uzorci izvan ograničenja) koji se primjenjuje na svaku interakciju
Uobičajeni uzorak neuspjeha: otvaranje praznog chata, lijepljenje funkcije, pitanje “zašto ovo ne radi?” bez pružanja pozivnog koda, pogreške ili oblika podataka. AI pogađa. Pretpostavka je pogrešna. Ponavljate tri puta na pogrešnoj osi. Potpuni kontekst unaprijed gotovo uvijek brže rješava probleme.
5. AI Par programiranja u timovima: standardi, ne kaos
Kada se programiranje AI parova pomakne s pojedinačnih programera na inženjerske timove, pojavljuju se novi problemi koordinacije. Bez zajedničkih standarda, kod generiran umjetnom inteligencijom uvodi stilsku nedosljednost, širenje ovisnosti i odstupanje arhitekture.
Timske prakse koje funkcioniraju:
Dijeljene biblioteke upita — održavajte skladište upita koji odražavaju obrasce vašeg tima. “Generiraj novu API krajnju točku” ne bi trebalo značiti petnaest različitih stvari za petnaest inženjera.
Norme pregleda AI-in-code-a — eksplicitno definirajte: trebaju li recenzenti označiti odjeljke generirane AI-jem radi dodatnog pregleda? Neki timovi zahtijevaju komentar (// AI-generated: reviewed) o netrivijalnim AI blokovima. Ovdje se ne radi o nepovjerenju - radi se o usmjeravanju pozornosti pregleda.
Upravljanje ovisnošću — AI alati spremno predlažu dodavanje paketa. Uspostavite proces: nove ovisnosti zahtijevaju izričito odobrenje, bez obzira je li ih predložio čovjek ili umjetna inteligencija. Ovo sprječava tiho gomilanje knjižnica koje se ne održavaju.
Zaštitne ograde arhitekture u datotekama s pravilima — kodirajte svoje arhitektonske odluke u konfiguracijskim datotekama alata. Ako je vaš tim odlučio da komunikacija usluga-usluga ide kroz interni SDK, a ne izravne HTTP pozive, stavite to u .cursorrules. AI će slijediti ograničenje ako mu kažete o tome.
Za timove koji biraju alate, usporedba najboljih pomoćnika za kodiranje AI pokriva poslovne značajke kao što su provedba timskih pravila, revizijski zapisnici i opcije implementacije s vlastitim hostingom — relevantne kada zabrinutost zbog usklađenosti ili IP-a ograničava ono što se može poslati modelima u oblaku.
6. Uobičajene zamke koje treba izbjegavati
Pretjerano oslanjanje na AI za dizajnerske odluke AI je jak implementator, a slab arhitekt. Generirati će kôd za bilo koji dizajn koji opisujete — uključujući loše dizajne. Nemojte pitati umjetnu inteligenciju “kako bih ovo trebao strukturirati?” prije nego što si dobro razmislio. Koristite ga za provjeru valjanosti i provedbu odluka, a ne za njihovo donošenje.
Prihvaćanje izlaza prvog prolaza bez razumijevanja “Radi” i “jasno mi je” su različite stvari. Kod koji ne razumijete je kod koji ne možete održavati, otklanjati pogreške ili proširivati. Ako umjetna inteligencija proizvede nešto što sami ne biste napisali, potrošite vrijeme na razumijevanje zašto je napravila takve odluke prije spajanja.
Brzo ubacivanje u AI generirani kod koji obrađuje korisnički unos Kada umjetna inteligencija piše kod koji obrađuje podatke koje dostavlja korisnik, promatrajte uzorke u kojima bi ti podaci mogli utjecati na putove izvršenja koda. Vodič za asistenta za samostalno hostirano AI kodiranje raspravlja o sigurnosnim pitanjima za modele koji imaju pristup vašoj bazi kodova.
Zanemarivanje degradacije kontekstnog prozora Dugi razgovori s AI pomoćnicima degradiraju. Nakon mnogih razmjena, model može biti u suprotnosti s ranijim odlukama ili zaboraviti ograničenja koja ste unaprijed naveli. Praktični signal: ako AI počne sugerirati nešto što ste prije tri odgovora izričito rekli da ne činite, kontekst je skrenuo. Kada se sesija oduži i ishodi počnu biti loši, nemojte nastaviti forsirati — započnite novi razgovor s čistim, usko napisanim blokom konteksta koji sažima ključne odluke i ograničenja od nule.
Korištenje umjetne inteligencije za zadatke u kojima trebate izgraditi vještine Ako ste mlađi programer koji uči novi jezik ili okvir, korištenje umjetne inteligencije za generiranje svega sprječava vas da razvijete temeljno razumijevanje. Prvo se borite s problemima; upotrijebite AI da pregledate svoj pokušaj, objasnite zašto je vaš pristup ili nije idiomatičan i predložite poboljšanja. Ta povratna sprega gradi vještinu. Prvo generiranje i drugo čitanje ne čini — čitate tuđe rješenje bez da ste se borili s problemom.
Preporučena literatura
Produbljivanje vaše metodologije uz alate umjetne inteligencije isplati se. Ove knjige ostaju bitne usprkos — ili zbog — promjene umjetne inteligencije:
- The Pragmatic Programmer, 20th Anniversary Edition Davida Thomasa i Andrewa Hunta — temeljne prakse koje daju prosudbu koju AI ne može ponoviti
- Softversko inženjerstvo u Googleu — timske inženjerske prakse koje informiraju kako upravljati kodom generiranim umjetnom inteligencijom na razini organizacije
- Clean Code Robert C. Martin — razumijevanje izgleda dobrog koda preduvjet je za procjenu onoga što AI proizvodi
Završna misao: Ostanite na navigacijskom sjedalu
Najbolje prakse programiranja u parovima AI u konačnici se svode na jednu stvar: zadržati svoju ulogu navigatora. AI je brz, širok i neumoran. Vi donosite prosudbu, znanje o domeni, kontekst o svojim korisnicima i odgovornost za ono što se isporučuje. Nijedno nije zamjenjivo drugim.
Programeri koji izvlače najviše od kodiranja s AI pomoćnikom su oni koji dolaze na svaku sesiju s jasnom definicijom problema, kritički razmišljaju o rezultatu i tretiraju AI kao sposobnog suradnika kojemu je još uvijek potrebno usmjeravanje - a ne proročište koje daje gotove odgovore.
Ta dispozicija - skeptično partnerstvo, a ne pasivno delegiranje - praksa je koju vrijedi izgraditi.