Les eines de programació amb IA han anat més enllà de l’autocompleció i de les simples suggeriments de codi. Avui, els agents d’IA poden ajudar els desenvolupadors a gestionar tasques de desenvolupament de programari de diversos passos: des d’entendre una tasca i planificar una implementació fins a modificar codi, executar proves i solucionar problemes.

Això fa que els agents d’IA per al desenvolupament de programari siguin útils per a més coses que escriure codi més ràpid. Poden formar part d’un flux de treball de desenvolupament més ampli, ajudant els desenvolupadors a gestionar feina repetitiva mentre els desenvolupadors humans continuen sent responsables de l’arquitectura, les decisions i la revisió final.

Aquí tens més de 10 maneres pràctiques com els desenvolupadors poden utilitzar agents d’IA en el seu flux de treball diari.

Què és un agent d’IA per al desenvolupament de programari?

Un assistent de programació amb IA tradicional normalment respon a una petició concreta, com ara generar una funció o suggerir la línia de codi següent.

Un agent de programació amb IA pot treballar cap a un objectiu més gran.

Per exemple, en lloc de demanar:

Prompt: Escriu una funció que validi adreces electròniques.

Pots donar a un agent una tasca com ara:

Prompt: Afegeix validació de correu electrònic al flux de registre. Inspecciona la lògica de validació existent, implementa el canvi, actualitza les proves rellevants, executa la suite de proves i explica qualsevol problema que trobis.

L’agent pot desglossar la tasca en passos, recuperar context rellevant del codi base, fer canvis entre fitxers, executar eines i iterar segons els resultats.

Una manera útil de pensar en el flux de treball és:

Planificar → Codificar → Provar → Revisar

El desenvolupador manté el control mentre l’agent d’IA assumeix la feina d’implementació apropiada.

1. Convertir tiquets de desenvolupament en plans d’implementació

Una de les primeres maneres d’utilitzar un agent d’IA és abans d’escriure cap codi.

Dóna a l’agent un tiquet de desenvolupament, una sol·licitud de funcionalitat o un informe d’error i demana-li que inspeccioni el codi base rellevant i creï un pla d’implementació.

Per exemple:

Prompt: Revisa aquesta sol·licitud de funcionalitat i les parts rellevants del codi base. Identifica els fitxers que cal canviar, explica l’enfocament d’implementació, enumera possibles casos límit i proposa proves abans de fer cap canvi.

L’agent pot ajudar a identificar:

• Fitxers rellevants
• Funcions o components existents
• Dependències
• Possibles passos d’implementació
• Casos límit
• Requisits de proves

Això pot reduir el temps que els desenvolupadors passen intentant descobrir per on començar.

Encara més important, demanar primer un pla et dona l’oportunitat de revisar l’enfocament proposat abans que l’agent modifiqui el codi.

2. Corregir errors entre diversos fitxers

Alguns errors són prou simples per corregir-los manualment en una sola ubicació.

D’altres impliquen diversos components.

Per exemple, un error podria requerir canvis a:

• Lògica del backend
• Respostes de l’API
• Gestió de la base de dades
• Components del frontend
• Validació
• Proves

Un agent d’IA pot investigar el problema, seguir els camins de codi rellevants, identificar possibles causes i proposar o implementar canvis als fitxers afectats.

Un flux de treball útil és:

Informe d’error → Investigació del codi base → Hipòtesi de la causa arrel → Solució → Proves

Pots demanar a l’agent que expliqui el seu raonament i mostri quins fitxers ha canviat abans d’acceptar el resultat final.

3. Generar i actualitzar proves

Les proves són essencials, però escriure i mantenir proves pot ser repetitiu.

Els agents d’IA poden ajudar a generar proves per a funcionalitats noves o actualitzar proves existents després d’un canvi de codi.

Per exemple:

Prompt: Revisa aquesta funció i les proves existents. Identifica casos límit que falten i afegeix proves per a ells. Executa la suite de proves rellevant i informa de qualsevol error.

Un agent pot ajudar amb:

• Proves unitàries
• Proves d’integració
• Proves de casos límit
• Proves de regressió
• Dades de prova
• Actualització de proves després d’una refactorització

Els desenvolupadors encara haurien de revisar les proves generades per assegurar-se que realment validen el comportament previst i no només coincideixen amb la implementació.

4. Depurar proves que fallen

Quan falla una prova, els desenvolupadors sovint han d’investigar registres, seguir l’execució, inspeccionar fitxers relacionats i determinar si el problema és al codi o a la prova mateixa.

Un agent d’IA pot ajudar a organitzar aquest procés.

Dona-li la prova que falla i la sortida rellevant:

Prompt: Investiga aquesta prova que falla. Inspecciona la implementació relacionada i els canvis recents, identifica la causa arrel més probable, proposa una solució i executa les proves rellevants després de fer el canvi.

Això pot ser especialment útil quan la fallada implica diverses parts d’un codi base.

L’agent pot avançar pel cicle de depuració:

Fallada → Investigació → Hipòtesi → Canvi → Prova → Iteració

Això és més potent que simplement preguntar a un assistent d’IA: «Per què passa aquest error?»

5. Refactoritzar codi existent

Els agents d’IA també poden ajudar amb la modernització i la refactorització de codi.

Les tasques habituals inclouen:

• Dividir funcions grans en funcions més petites
• Eliminar lògica duplicada
• Millorar els noms
• Simplificar codi complex
• Migrar APIs obsoletes
• Actualitzar patrons de codi
• Millorar l’estructura del projecte

Per exemple:

Prompt: Revisa aquest mòdul per detectar lògica duplicada i funcions massa complexes. Proposa primer un pla de refactorització. Després de l’aprovació, implementa els canvis sense modificar el comportament existent i executa les proves rellevants.

El requisit important és protegir el comportament.

Idealment, una tasca de refactorització hauria d’incloure proves abans de fer canvis substancials per poder verificar que l’aplicació continua comportant-se com s’espera.

6. Afegir funcionalitats petites

Els agents d’IA poden ser útils per implementar funcionalitats clarament definides.

Per exemple:

• Afegir un nou endpoint d’API
• Afegir una opció de filtratge
• Afegir validació de formulari
• Afegir paginació
• Afegir un paràmetre de configuració
• Afegir un nou component d’interfície

Com més clars siguin els requisits, més fàcil serà que l’agent treballi de manera efectiva.

En lloc de:

Prompt: Afegeix cerca.

Dona-li alguna cosa més específica:

Prompt: Afegeix cerca a la llista de clients. La cerca ha de coincidir amb el nom i el correu electrònic del client, admetre coincidències parcials, mantenir el comportament de paginació existent i incloure proves per a cerques buides, parcials i exactes.

Els requisits específics donen a l’agent límits i fan que el codi resultant sigui més fàcil de revisar.

7. Treballar amb API i integracions

Els agents d’IA poden ajudar els desenvolupadors a implementar integracions amb serveis externs.

Per exemple, un agent pot ajudar amb:

• Clients d’API
• Fluxos d’autenticació
• Webhooks
• Validació de peticions
• Anàlisi de respostes
• Gestió d’errors
• Lògica de reintent
• Proves d’API

Pots proporcionar la documentació rellevant de l’API i el context del projecte, i després demanar a l’agent que planifiqui la integració.

Per exemple:

Prompt: Implementa el webhook del proveïdor de pagament descrit en aquesta documentació. Segueix els patrons de webhook existents del projecte, valida les peticions entrants, gestiona les fallades de manera segura, afegeix proves i explica els fitxers canviats.

Els desenvolupadors haurien de revisar amb molta cura les integracions sensibles a la seguretat, especialment l’autenticació, els permisos, els pagaments i el tractament de dades sensibles.

8. Actualitzar la documentació

La documentació és una altra àrea on els agents d’IA poden eliminar feina repetitiva.

Un agent pot inspeccionar els canvis de codi i ajudar a actualitzar:

• Fitxers README
• Documentació de l’API
• Instruccions de configuració
• Guies de configuració
• Comentaris de codi
• Documentació per a desenvolupadors
• Registres de canvis

Per exemple:

Prompt: Revisa els canvis d’aquesta funcionalitat i actualitza la documentació rellevant per a desenvolupadors. Mantén l’estructura existent de la documentació i canvia només les seccions afectades pel nou comportament.

Això és especialment útil després de la implementació, perquè la documentació es pot actualitzar mentre el context del codi encara és fresc.

9. Revisar pull requests

Els agents d’IA també poden actuar com una capa addicional de revisió.

Pots demanar a un agent que inspeccioni un canvi i busqui:

• Possibles errors
• Proves que falten
• Problemes de gestió d’errors
• Riscos de seguretat
• Problemes de rendiment
• Canvis que trenquin compatibilitat
• Patrons inconsistents

Per exemple:

Prompt: Revisa aquests canvis com un enginyer de programari sènior. Identifica possibles errors, proves que falten, riscos de seguretat i problemes de compatibilitat. Prioritza les troballes per severitat i referencia els fitxers afectats.

La revisió amb IA no hauria de substituir la revisió humana del codi.

En lloc d’això, pot aportar una passada addicional que ajudi els desenvolupadors a identificar problemes abans o alhora que la revisió humana.

10. Migrar o modernitzar codi

Els grans codis base sovint contenen dependències, APIs o patrons de programació obsolets.

Els agents d’IA poden ajudar els desenvolupadors a abordar aquestes migracions de manera sistemàtica.

Les tasques possibles inclouen:

• Actualitzar APIs de frameworks
• Migrar funcions obsoletes
• Actualitzar l’ús de dependències
• Convertir patrons antics
• Modernitzar la sintaxi
• Substituir biblioteques obsoletes

Per a una migració, demana a l’agent que primer identifiqui l’abast.

Prompt: Troba tots els usos de l’API obsoleta en aquest codi base. Agrupa els fitxers afectats per patró de migració, explica els canvis necessaris i identifica qualsevol cas que requereixi revisió manual.

Un cop s’entén l’abast, pots gestionar la migració de manera incremental i executar proves després de cada canvi significatiu.

11. Automatitzar tasques repetitives de desenvolupament

No tots els fluxos de treball amb agents d’IA han d’implicar una funcionalitat gran.

Les petites tasques repetitives també es poden beneficiar de l’ajuda d’un agent.

Exemples:

• Actualitzar fitxers de configuració
• Generar esquelets de codi
• Reanomenar API
• Crear components similars
• Actualitzar imports
• Afegir casos de prova repetitius
• Mantenir documentació
• Crear scripts de migració

Aquestes tasques poden trigar només uns minuts cadascuna, però poden consumir molt de temps del desenvolupador en un projecte gran.

Els agents d’IA són especialment útils quan la tasca té regles clares i resultats previsibles.

Com obtenir millors resultats amb agents de programació amb IA

La qualitat de la sortida d’un agent d’IA depèn molt de com defineixes la tasca.

Dona a l’agent prou context

Inclou requisits rellevants, comportament esperat, restriccions i convencions del projecte.

En lloc de dir simplement:

Prompt: Arregla aquest error.

Explica:

• Què està passant
• Què hauria de passar
• On es produeix el problema
• Restriccions rellevants
• Com s’hauria de provar l’èxit

Demana un pla abans de la implementació

Per a tasques complexes, demana a l’agent que investigui i proposi primer un pla.

Això et dona l’oportunitat d’atrapar supòsits incorrectes abans que es facin canvis de codi.

Divideix les tasques grans en passos més petits

Una petició enorme com ara «reescriu l’aplicació» és difícil de controlar.

Un millor enfocament és dividir-la en objectius més petits que es puguin provar i revisar de manera independent.

Exigeix proves

Sempre que sigui possible, demana a l’agent que afegeixi o actualitzi proves i les executi després de la implementació.

Això crea un bucle de feedback en lloc de confiar només en el codi generat.

Revisa els canvis

El codi generat per IA no s’hauria d’integrar automàticament.

Revisa:

• El diff
• L’arquitectura
• La seguretat
• Les proves
• Les dependències
• La gestió d’errors
• El rendiment
• Els canvis no desitjats

El desenvolupador ha de continuar sent responsable de la decisió final.

Un flux de treball pràctic de desenvolupament amb agents d’IA

Pots combinar aquestes tècniques en un procés de desenvolupament repetible.

Pas 1: Defineix la tasca

Comença amb un tiquet o requisit clar.

Pas 2: Demana a l’agent que investigui

Fes que inspeccioni el codi rellevant i identifiqui dependències, fitxers i possibles problemes.

Pas 3: Revisa el pla

Abans de la implementació, comprova si l’enfocament proposat té sentit.

Pas 4: Implementa

Deixa que l’agent faci els canvis de codi apropiats.

Pas 5: Executa proves

Fes que l’agent executi les proves rellevants i investigui les fallades.

Pas 6: Revisa el diff

Comprova exactament què ha canviat i si s’ha modificat res inesperat.

Pas 7: Revisió humana

Fes la revisió final d’arquitectura, seguretat i qualitat abans de fusionar.

Aquest cicle planificar → codificar → provar → revisar permet als desenvolupadors beneficiar-se de l’automatització amb IA sense perdre el control sobre el procés de desenvolupament de programari.

Utilitza agents d’IA per al desenvolupament de programari amb 1minAI

1minAI porta les capacitats d’IA a un únic espai de treball, fent més fàcil treballar amb diferents models d’IA per a tasques de desenvolupament de programari com ara programació, depuració, anàlisi i redacció tècnica.

En lloc de tractar un agent d’IA com un substitut d’un desenvolupador, pots utilitzar-lo com a part del teu flux de treball de desenvolupament: entendre la tasca, planificar la solució, implementar els canvis, provar el resultat i revisar el codi.

Per a més informació, llegeix aquí: AI Agent for Software Development.