Разработка фронтенд-части любого веб-приложения представляет собой неимоверное количество задач и решений, которые влияют на функциональность и внешний вид продукта. Когда речь идет о создании платформы для такой критической сферы, как торговля на фондовом рынке, задача становится еще сложнее. Своим опытом использования нейросети в разработке такого приложения с нами поделится Павел Янонис, старший разработчик в ICBC Standard Bank.

Основная проблема в разработке была в моем опыте: я опытный разработчик бэкэнда, а вот знаний в области фронтенд-разработки на тот момент мне не хватало. Эта история будет особенно полезна тем, кто сталкивается с проблемами дизайна и верстки, а также желает узнать больше о применении различных методов CSS, стилизации компонентов и создании макета веб-приложения.

Аспект 1: планирование и выбор технологий 

В процессе создания веб-приложения каждый этап имеет свою ценность, однако планирование и выбор подходящего стека технологий является одним из самых важных аспектов. Ошибки на этапе выбора инструментов могут обернуться большими трудностями и издержками в будущем. Именно здесь началась моя история взаимодействия с ChatGPT.

Я решил использовать следующий набор технологий: React, Next.js, Firebase и Stripe. Каждая из них предоставляет уникальные возможности и решает конкретные задачи. ChatGPT помог определить, правильно ли я использую каждую из этих технологий.

Хотя основные решения были приняты самостоятельно, среди множества возможных подходов и деталей реализации я обратился к нейросети за рекомендациями. Этот инструмент предоставил мне ценные советы о лучших практиках, нюансах и возможностях каждой из выбранных технологий. Благодаря рекомендациям ChatGPT я избежал типичных ошибок при настройке Firebase для аутентификации и оптимизировал производительность приложения с помощью Next.js.

Аспект 2: дизайн и верстка 

Один из главных вызовов при работе над дизайном — это перевод абстрактных идей и концепций в конкретные визуальные решения. Когда у разработчика нет глубокого опыта в дизайне, этот процесс может стать настоящим испытанием — и именно так было в моем случае. Однако с помощью ChatGPT этот процесс преобразился из сложного задания в интерактивное сотрудничество.

Я предоставлял нейросети детальные описания компонентов, указывая их функциональность и контекст использования, а также делился информацией о технологиях, которые планировал использовать. В ответ она предлагала конкретные стилизации, CSS-решения, примеры макетов и другие рекомендации.

Аспект 3: разработка и отладка 

В процессе разработки и отладки ChatGPT оказался полезным инструментом для получения рекомендаций по синтаксису, использованию компонентов React и управлению состоянием приложения. 

За счет своей базы знаний и понимания синтаксиса он мог моментально анализировать мои запросы и предоставлять конкретные рекомендации. Неважно, был ли это вопрос о компоненте React, механизме управления состоянием или неправильном использовании библиотеки – мне всегда предоставлялся четкий и информативный ответ.

Таким образом, вместо долгих часов поиска решений и чтения документации, я мог сосредоточиться на том, что действительно важно – на совершенствовании приложении и улучшении пользовательского опыта.

Аспект 4: взаимодействие выбранных технологий

Взаимодействие и коммуникация между выбранными мною технологиями были одной из самых сложных частей в процессе разработки. Однако, использование искусственного интеллекта оказалось очень полезным в этом аспекте.

С его помощью я смог быстро находить оптимальные пути для интеграции различных компонентов и обеспечивать их надежное взаимодействие. Будь то соединение между базой данных и сервером или синхронизация между frontend- и backend-частями, ИИ предоставлял ценные рекомендации.

Эта дополнительная поддержка значительно упростила процесс разработки, позволяя мне сосредоточиться на реализации ключевых функций и улучшении общей производительности приложения.

Аспект 5: решение проблем

В процессе разработки возникали проблемы, с которыми я сталкивался впервые. ChatGPT оказался ценным помощником, предлагая идеи и варианты решений. 

Один из наиболее ценных аспектов использования нейросети заключался в ее способности анализировать предоставленный мной код, выявлять тонкие ошибки и предлагать оптимизированные решения. Это было не просто автоматической проверкой ошибок, а почти диалог с экспертом. Вы описываете проблему, предоставляете код, и в ответ получаете подробное руководство по исправлению с реальными примерами и пояснениями.

Так, проблемы с логикой, ошибки в работе с базами данных или неправильное использование фреймворков стали менее угрожающими. 

Заключение

Как показывает описанный мной опыт, даже когда у вас ограниченные знания в сфере фронтенда, инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут стать надежными партнерами. Если использовать ИИ правильно, он не просто упрощает сложную и монотонную работу, но и позволяет экономить время, которое специалисты могут перенаправить на инновации и прогрессивное развитие своей отрасли.

Искусственный интеллект становится не заменой человеческого труда, а его усилителем, позволяя нам двигаться вперед быстрее и с большей уверенностью. Правильное применение ИИ может сделать разработку более доступной, давая возможность даже специалистам из смежных областей создавать качественные и функциональные продукты. Не опасайтесь новых технологий, объединяйтесь с ними, и они помогут вам достичь новых вершин в вашей профессиональной деятельности.