Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja wkracza coraz śmielej w świat programowania, zmieniając sposób, w jaki podchodzimy do tworzenia oprogramowania. Narzędzia oparte na modelach językowych (LLM) – takie jak ChatGPT od OpenAI, Claude od Anthropic czy Google Gemini – potrafią generować kod, tłumaczyć go i pomagać rozwiązywać złożone problemy. To wsparcie pozwala zarówno doświadczonym programistom, jak i początkującym znacznie szybciej realizować zadania związane z kodowaniem. W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak przygotować ChatGPT do zadań programistycznych, jaki model AI wybrać w zależności od potrzeb, jakie instrukcje warto mu przekazać oraz do jakich zadań programistycznych AI nadaje się najlepiej. Omówimy również, z jakimi językami programowania modele GPT radzą sobie najsprawniej oraz jak osoby dopiero uczące się kodować mogą wykorzystać AI jako pomoc naukową.

Przygotowanie ChatGPT do zadań programistycznych

Pierwszym krokiem jest wybór odpowiedniego modelu AI do kodowania. ChatGPT oferuje różne wersje – GPT-3.5 (dostępny bezpłatnie) oraz GPT-4 (bardziej zaawansowany, dostępny dla subskrybentów). Do zadań programistycznych GPT-4 sprawdza się lepiej: jest dokładniejszy i radzi sobie z bardziej złożonymi problemami, podczas gdy GPT-3.5 bywa szybszy, ale może częściej popełniać błędy. Jeśli masz dostęp, warto korzystać z GPT-4 przy trudniejszych zadaniach programistycznych. Alternatywnie można sięgnąć po inne modele – np. Anthropic Claude – które według części użytkowników w najnowszych wersjach potrafią przewyższać ChatGPT w zadaniach kodowania. Claude charakteryzuje się m.in. bardzo dużym kontekstem (nawet 100k tokenów), co oznacza, że może „przeczytać” i przeanalizować jednorazowo ogromne porcje kodu czy dokumentacji, przewyższając tym GPT-4. Z kolei modele takie jak Google Bard/Gemini są intensywnie rozwijane i integrowane z narzędziami Google – już teraz potrafią pomagać w programowaniu, choć w zaawansowanych zadaniach koderskich ustępują GPT-4 i Claude (Gemini miewa problemy z bardziej skomplikowanym kodem i bywa zbyt ostrożny, czasem odmawiając wykonania polecenia ze względu na polityki).

Korzystanie z trybu programistycznego.

Jeśli używasz ChatGPT, rozważ włączenie trybów lub pluginów dedykowanych programistom. OpenAI udostępnia np. funkcję Code Interpreter (obecnie znaną jako „Advanced Data Analysis”) dla GPT-4, która pozwala modelowi uruchamiać kod w środowisku sandbox. Dzięki temu ChatGPT może nie tylko wygenerować skrypt, ale też go wykonać i przetestować na przykładach, co drastycznie zwiększa jego użyteczność dla programisty. Warto pamiętać, że obecnie Code Interpreter obsługuje tylko język Python – model uruchamia wygenerowany kod właśnie w Pythonie, choć sama zdolność do testowania kodu sprawia, że nawet rozwiązując problemy w innych językach model częściej wychwytuje błędy przed podaniem odpowiedzi. Jeżeli więc planujesz wykonywać analizy danych, automatyzować zadania czy weryfikować poprawność algorytmów, tryb ten może okazać się niezwykle pomocny. Miej jednak na uwadze, że nawet testowany przez AI kod należy samodzielnie sprawdzić przed wdrożeniem – tak samo jak kod napisany przez człowieka, musi przejść code review, testy i zostać oceniony krytycznym okiem programisty.

Personalizacja odpowiedzi AI.

Kolejnym elementem przygotowań jest odpowiednie zaprogramowanie samego ChatGPT pod Twoje potrzeby. W interfejsie ChatGPT można skorzystać z funkcji Custom Instructions (Instrukcje własne), gdzie opisujesz modelowi, kim jesteś i jakich odpowiedzi oczekujesz. Przykładowo, jako programista możesz ustawić informację: „Jestem początkującym developerem webowym, tworzę głównie w Pythonie i JavaScripcie, interesuje mnie nauka dobrych praktyk”. W polu dotyczącym oczekiwanej formy odpowiedzi warto zaznaczyć: „Proszę podawaj przykłady kodu (np. w Pythonie) oraz krótkie wyjaśnienia krok po kroku”. Dzięki takim wskazówkom ChatGPT będzie od razu formatował odpowiedzi pod Twoje preferencje. Możesz też zażyczyć sobie, by odpowiedzi zawierały minimalną liczbę zbędnych komentarzy i były gotowe do skopiowania – np. poprosić: „Ogranicz opis do minimum, pokaż tylko istotny kod w bloku kodowym”. W przypadku pracy nad istniejącym projektem niezwykle istotne jest również dostarczanie modelowi odpowiedniego kontekstu – np. fragmentów kodu, na podstawie których ma wygenerować zmiany. Najlepiej przekazywać je w całości jako tekst (np. w znacznikach blokowych) i upewnić się, że są to tylko potrzebne części (unikaj wklejania całych plików, jeśli problem dotyczy np. jednej funkcji – to pozwoli zaoszczędzić miejsce w limicie tokenów). Dobrze sformułowany prompt może np. składać się z: opisu zadania, oczekiwanego formatu odpowiedzi (czyli Twoich „instrukcji dla AI”) oraz podanego kodu źródłowego, który wymaga analizy lub modyfikacji. Pamiętaj, że model nie ma pamięci między sesjami – jeśli zrobisz zmiany w kodzie poza ChatGPT, przy kolejnym uruchomieniu musisz ponownie przedstawić aktualny kod, aby AI znała najnowszy stan projektu.

Dobre praktyki w komunikacji z AI.

Korzystając z AI do programowania, traktuj je jak współpracownika. Formułuj polecenia jasno i precyzyjnie – np. zamiast pisać „Zrób mi stronę w HTML”, lepiej: „Napisz prostą stronę HTML z nagłówkiem, akapitem tekstu i listą punktowaną, zastosuj podstawowe style CSS dla estetyki”. Im konkretniej opiszemy oczekiwania, tym trafniejsze wyniki (to tzw. prompt engineering, czyli sztuka zadawania pytań AI). Nie krępuj się też zadawać dopytujących pytań i prosić o poprawki. Jeśli wygenerowany kod nie działa lub jest nieoptymalny, opisz, co poszło nie tak – AI może na tej podstawie ulepszyć odpowiedź. Warto również prosić model o wyjaśnienia – np. „wytłumacz, jak działa ten fragment kodu krok po kroku” – co szczególnie pomaga w nauce (więcej o tym w dalszej części). Na koniec zawsze weryfikuj otrzymane rozwiązania. ChatGPT potrafi się mylić lub „halucynować” – generować kod wyglądający poprawnie, ale zawierający subtelne błędy. Dlatego każdą odpowiedź traktuj jako propozycję, którą musisz przetestować i ocenić zanim wprowadzisz ją do własnego projektu. Jak zauważają eksperci, ChatGPT znacząco przyspiesza pisanie kodu i automatyzuje rutynowe zadania, ale nie jest w 100% niezawodny – szczególnie przy bardziej złożonych problemach nadal wymaga nadzoru programisty i samodzielnego poprawiania błędów.

Zastosowania AI w programowaniu

*** ChatGPT może generować pełne fragmenty kodu na podstawie opisu zadania. Jednym z podstawowych zastosowań AI w programowaniu jest automatyzacja pisania kodu. Model językowy potrafi znacząco przyspieszyć ten proces, tworząc kod na bazie opisu funkcjonalności lub algorytmu, który dostarczymy. W praktyce oznacza to, że możemy opisać w języku naturalnym, co ma robić dana funkcja czy moduł, a ChatGPT wygeneruje odpowiedni kod źródłowy. Jest to szczególnie przydatne przy tworzeniu kodu szablonowego (boilerplate) lub powtarzalnych konstrukcji, które inaczej wymagałyby manualnego przepisywania schematycznych rozwiązań. Co ważne, AI nie ogranicza się do jednego języka – niezależnie czy piszemy w Pythonie, JavaScripcie, C++ czy Javie, potrafi zaproponować działający fragment programu zgodnie z podanymi wytycznymi. Taka elastyczność sprawia, że ChatGPT znajdzie zastosowanie zarówno w projektach frontendowych (np. generowanie kodu HTML/CSS na stronę czy prostych skryptów JS do interaktywności), jak i backendowych (np. wygenerowanie funkcji obsługującej API w Pythonie lub PHP). Wygenerowany kod zazwyczaj wymaga jedynie drobnych poprawek lub dostosowania do specyfiki projektu, co i tak oszczędza sporo czasu dewelopera.

Debugowanie i znajdowanie błędów.

Kolejnym obszarem, w którym AI jest nieocenione, jest pomoc w wykrywaniu i naprawianiu błędów w kodzie. Debugowanie bywa czasochłonne, ale ChatGPT potrafi je znacznie uprościć – możemy wkleić podejrzany fragment kodu i poprosić model o analizę, a on wskaże potencjalne błędy lub miejsca, które mogą powodować nieprawidłowe działanie programu. Dzięki zdolności „rozumienia” kodu i kontekstu, AI często szybko podpowie, jaka może być przyczyna błędu (np. literówka w nazwie zmiennej, źle zastosowana pętla, problem z zakresem indeksu itp.) i zaproponuje poprawki. Przyspiesza to znacząco proces usuwania usterek – zamiast godzinami szukać brakującego średnika czy złej zależności, możemy w kilka chwil uzyskać trop prowadzący do rozwiązania problemu. Co więcej, ChatGPT może podsunąć alternatywne podejścia do problemu – jeśli błąd wynika z niewłaściwego algorytmu, AI potrafi zasugerować inną metodę, która obejdzie problem.

Wspomaganie algorytmów i struktur danych.

ChatGPT może służyć za konsultanta przy projektowaniu algorytmów lub doborze struktur danych. Jeżeli utkniemy nad zadaniem algorytmicznym, AI może pomóc przeanalizować problem i zaproponować kierunek rozwiązania – przykładowo podpowie, jakiego algorytmu użyć (np. sortowania, przeszukiwania grafu, dynamicznego programowania itp.) albo którą strukturę danych zastosować, by osiągnąć lepszą złożoność czasową/pamięciową. Można z nim dyskutować o złożoności obliczeniowej różnych podejść, poprosić o porównanie dwóch metod lub wyjaśnienie, dlaczego dana implementacja działa nieprawidłowo na skrajnych przypadkach. Model posiada wiedzę (do swojego cutoffu treningowego) o wielu algorytmach klasycznych i ich wariantach, więc stanowi świetne wsparcie przy nauce algorytmiki lub rozwiązywaniu zadań z programowania konkurencyjnego. Co więcej, potrafi wygenerować przykładowe fragmenty kodu z implementacją konkretnej struktury (np. drzewo binarne, stos, kolejka priorytetowa) lub algorytmu, co pozwala szybko wystartować z własnym rozwiązaniem.

Refaktoryzacja i optymalizacja kodu.

AI może pełnić rolę asystenta do poprawiania jakości istniejącego kodu. Mając fragment programu, który „działa, ale mógłby być lepszy”, warto zapytać ChatGPT o sugestie refaktoryzacyjne. Model przeanalizuje kod pod kątem czytelności, zgodności z dobrymi praktykami i wydajności, po czym zaproponuje ulepszenia. Może to być np. uproszczenie złożonej logiki warunkowej, zastąpienie powtarzającego się kodu funkcją, użycie bardziej idiomatycznych konstrukcji języka czy poprawa nazewnictwa zmiennych dla czytelności. W kontekście optymalizacji, ChatGPT wskaże potencjalne wąskie gardła wydajnościowe i podpowie, jak je wyeliminować – np. zasugeruje użycie innej struktury danych dla szybszego dostępu, zredukowanie złożoności pętli, zastosowanie buforowania wyników (memoizacji) itp.. Takie code review z pomocą AI bywa bardzo pouczające, bo model nie tylko zaproponuje poprawki, ale też uzasadni dlaczego dane zmiany są korzystne. Dzięki temu programista uczy się nowych technik i lepszych praktyk. Oczywiście, nie każda sugestia AI musi być właściwa – czasem model może nie znać pełnego kontekstu aplikacji – ale nawet wtedy jego wskazówki mogą inspirować do przemyślenia własnego rozwiązania z innej perspektywy.

Generowanie testów i analizowanie błędów brzegowych.

Pisanie testów jednostkowych bywa żmudne, tutaj również ChatGPT może przyspieszyć pracę. Na podstawie opisu funkcjonalności lub fragmentu kodu, AI potrafi wygenerować przypadki testowe sprawdzające różne scenariusze działania funkcji. Wystarczy poprosić: „Wygeneruj testy jednostkowe dla tej funkcji, uwzględniając przypadki skrajne”, a model zaproponuje zestaw testów – sprawdzi typowe wartości, wartości graniczne, sytuacje błędne (np. nieprawidłowe argumenty wejściowe) itp. Takie automatycznie wygenerowane testy mogą stanowić bazę, którą następnie dostosujemy do frameworka testowego używanego w projekcie (np. dopiszemy odpowiednią składnię dla pytest, JUnit czy PHPUnit). Korzyścią jest nie tylko oszczędność czasu, ale też to, że AI może wskazać przypadki brzegowe, o których sami byśmy nie pomyśleli. Podobnie, w testach integracyjnych czy symulowaniu danych wejściowych – ChatGPT wygeneruje dla nas przykładowe dane do testów, np. pliki CSV, obiekty JSON, przykładowe zapytania HTTP, co ułatwi ręczne sprawdzenie aplikacji. Warto jednak każdy test przejrzeć i upewnić się, że faktycznie odpowiada założeniom biznesowym – AI zna ogólne wzorce, ale nie ma pełnej wiedzy o domenie problemu.

Tłumaczenie kodu na inne języki.

Częstym zadaniem bywa przepisanie rozwiązania z jednego języka programowania na inny – np. fragmentu skryptu Python na JavaScript do uruchomienia w przeglądarce, albo konwersja kodu MATLAB na C++. ChatGPT znakomicie sprawdza się w roli „tłumacza” kodu. Wystarczy przekazać mu kod źródłowy i poprosić o wygenerowanie odpowiednika w docelowym języku. Model rozumie strukturę i funkcję oryginalnego programu, po czym na tej podstawie buduje analogiczną implementację w wybranej technologii. Dzięki temu można zaoszczędzić mnóstwo czasu, który normalnie poświęcilibyśmy na ręczne przepisywanie i dopasowywanie składni. Przykładowo, mając aplikację napisaną w PHP, możemy łatwo uzyskać zarys odpowiednika w Pythonie czy Node.js i dalej nad nim pracować. Co istotne, AI często zwraca uwagę na różnice między ekosystemami – może ostrzec nas, że np. pewna biblioteka nie ma bezpośredniego odpowiednika w drugim języku, albo że pewna konstrukcja powinna zostać zastąpiona innym idiomem w języku docelowym. To pomaga uniknąć typowych pułapek przy przenoszeniu aplikacji na inną platformę. Należy jednak zweryfikować poprawność i efektywność tak przetłumaczonego kodu – AI może pominąć kontekst specyficzny dla danej aplikacji. Niemniej, jako punkt wyjścia i sposób na szybkie przekonwertowanie algorytmu, narzędzie to jest niezwykle skuteczne i nieraz pozwala rozszerzyć projekt na nowe technologie bez mozolnego zaczynania od zera.

Wyjaśnianie kodu i nauka dobrych praktyk.

Oprócz generowania nowego kodu, ChatGPT doskonale radzi sobie z objaśnianiem istniejącego. Można wkleić fragment kodu, którego nie rozumiemy, z prośbą „Wytłumacz krok po kroku, co robi ten kod”. AI przeanalizuje go i przedstawi w przystępny sposób, linijka po linijce lub blokami, co się dzieje, jakie są zależności i cel poszczególnych instrukcji. Tego typu objaśnienia są zbawienne dla początkujących – zamiast godzinami głowić się nad czyimś kodem, możemy szybko poznać jego działanie, a przy okazji nauczyć się nowych konstrukcji językowych. Co więcej, ChatGPT nie tylko tłumaczy co dany kod robi, ale często również dlaczego jest napisany w ten sposób. Może np. wspomnieć, że użyto takiego wzorca projektowego dla ułatwienia rozbudowy, albo że dana funkcja została zoptymalizowana kosztem czytelności – tego typu kontekstowe informacje poszerzają naszą wiedzę o dobrych (i złych) praktykach programistycznych. Możemy też zapytać o sugestie ulepszenia kodu – wtedy AI pełni rolę mentora, który podpowie jak pisać bardziej czytelnie, bezpiecznie czy wydajnie. Niektórzy wykorzystują ChatGPT jako wirtualnego reviewer’a – proszą go o analizę fragmentu kodu pod kątem błędów, potencjalnych wyjątków, zgodności ze stylem itp. (oczywiście nie zastąpi to ludzkiego code review, ale dla samokontroli jest świetne).

W jakich językach programować z pomocą GPT?

Modele GPT zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, w tym na kodzie źródłowym w wielu językach programowania. Dzięki temu ChatGPT jest w stanie generować i rozumieć kod w różnorodnych technologiach, zwłaszcza tych najpopularniejszych. W praktyce oznacza to, że możemy użyć go do pomocy w niemal każdym głównym języku:

• Python:
  Jest to prawdopodobnie najmocniejsza strona ChatGPT. Model świetnie radzi sobie z Pythonem, często używa go w przykładach, a ponadto – jak wspomniano – jedynie kod Pythona może bezpośrednio uruchamiać w trybie Code Interpreter. Jeśli więc tworzysz skrypty, analizujesz dane czy tworzysz aplikacje webowe w Django/Flask, AI będzie bardzo kompetentnym pomocnikiem.
• JavaScript / TypeScript:
  Języki webowe są dobrze rozumiane przez GPT. Możemy generować z jego pomocą zarówno kod frontendu (manipulacja DOM, React, obsługa zdarzeń), jak i prosty kod backendowy w Node.js. ChatGPT zna też podstawy HTML i CSS, więc potrafi przygotować kompletny szablon strony ze stylem, co bywa użyteczne dla szybkich prototypów.
• Java, C#, C++:
  Wysokopoziomowe języki kompilowane również są w zasięgu AI. ChatGPT umie pisać klasy w Javie, metody w C# czy funkcje C/C++ korzystające z popularnych bibliotek. Trzeba pamiętać, że w przypadku tak rozbudowanych ekosystemów model może nie znać najnowszych frameworków czy zmian w wersjach (np. Java 21 czy .NET 7), ale podstawowe koncepcje i składnia są opanowane. W testach wykazano, że GPT generuje poprawny kod w tych językach i potrafi tłumaczyć zawiłości logiki obiektowej.
• Języki skryptowe (PHP, Ruby, Lua i in.):
  ChatGPT bez trudu wygeneruje kod PHP obsługujący formularz czy zapytanie SQL (należy tylko uważać na kwestie bezpieczeństwa, np. samemu dodać zabezpieczenia przed SQL Injection w wygenerowanym kodzie, jeśli AI tego nie zrobi). Ruby, Perl, Lua – model był uczony również na kodzie z tych języków, więc może pomóc np. w napisaniu skryptu do automatyzacji zadań czy modyfikacji konfiguracji. Mniej popularne języki mogą jednak oznaczać mniejszą wiedzę – np. w bardzo niszowych językach ChatGPT może popełniać błędy składniowe, bo rzadziej je „widuje”. Zaskakująco dobrze radzi sobie za to z Bashem i skryptami powłoki – potrafi pisać skrypty do automatyzacji w Linuxie, instalacji pakietów, operacji na plikach itp. To świetna pomoc, jeśli nie pamiętamy dokładnej składni poleceń.
• SQL:
  Choć to język zapytań do baz danych, warto wspomnieć – ChatGPT doskonale rozumie SQL. Można poprosić o wygenerowanie zapytania SQL na podstawie opisu (np. „Pobierz nazwiska i daty zamówień dla klientów z tabeli Klienci i Zamówienia, którzy wydali powyżej 1000 zł”), a model stworzy odpowiednie JOINy i klauzule. Przydaje się to w analizie danych lub przy nauce baz danych.
• Technologie webowe (HTML/CSS):
  GPT wie, że HTML to język znaczników do struktury treści, a CSS służy do stylowania – bez problemu stworzy kod strony ze wskazanymi elementami. Co więcej, może też zaproponować szablony responsywne (np. używając Bootstrap) czy proste animacje CSS na życzenie. Ponieważ HTML/CSS nie wymagają „logiki”, AI rzadko tu popełnia błędy – kod zwykle działa od razu w przeglądarce.

Warto zaznaczyć, że modele GPT mają ograniczenie wiedzy czasowej – zasadniczo znają technologie w stanie na rok 2021 (w przypadku ChatGPT-3.5/GPT-4; nowsze wersje mogą być douczane o późniejsze zmiany). To oznacza, że jeśli dany język przeszedł rewolucję po tej dacie albo pojawił się zupełnie nowy język/programistyczny trend, AI może o nim nie wiedzieć. Przykładowo, pytając o najnowsze funkcje z ECMAScript 2022 lub Pythona 3.13, możemy otrzymać nieaktualne informacje. Mimo to, solidne podstawy i główne koncepty pozostają aktualne, więc w większości przypadków model będzie przydatny. Dla pewności, jeśli działasz na krawędzi nowoczesnych technologii, rozważ skorzystanie z trybu z dostępem do Internetu (o ile dany model to umożliwia) lub po prostu zweryfikuj odpowiedź AI w oficjalnej dokumentacji.

Nauka programowania z AI dla początkujących

ChatGPT może stać się Twoim osobistym mentorem do nauki programowania. Dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z kodem, wsparcie AI bywa niezwykle motywujące – w każdej chwili można zadać pytanie i otrzymać wyjaśnienie dostosowane do poziomu początkującego. Jak efektywnie uczyć się programowania z pomocą AI? * Wyjaśnianie pojęć i dokumentacji. Natrafiłeś na nieznane pojęcie (np. „czym jest zmienna globalna?”, „na czym polega obiektowość?”) – zapytaj ChatGPT. Otrzymasz prostą, często popartą przykładami odpowiedź, bez konieczności przeszukiwania wielu stron. Możesz drążyć temat w tej samej rozmowie, a model będzie pamiętał kontekst – to trochę jak rozmowa z nauczycielem, który zna Twoje wcześniejsze pytania. Przykładowo, zaczynając naukę frontendu, można prowadzić dialog: „Uczę się HTML i CSS, co to znaczy że HTML nie jest językiem programowania?”, a po otrzymaniu odpowiedzi dopytać „a możesz podać przykład co znaczy strukturalne oznaczanie treści?” – AI cierpliwie wyjaśni każdy aspekt krok po kroku. Taka interaktywność sprzyja zrozumieniu materiału na własnych warunkach. * Pomoc w rozwiązywaniu zadań. Kiedy próbujesz swoich sił w pisaniu kodu i coś nie działa, AI może pełnić rolę pierwszej linii wsparcia. Zamiast od razu szukać gotowej odpowiedzi, spróbuj sam, a jeśli utkniesz – pokaż swój kod ChatGPT i poproś o pomoc w znalezieniu błędu. Model przeanalizuje Twój program i zasugeruje, co może być nie tak. To świetny sposób na naukę – dostajesz wskazówki, ale to Ty wprowadzasz poprawki i obserwujesz efekty. ChatGPT może też proponować drobne usprawnienia, ucząc Cię dobrych praktyk od początku. Ważne jest, by nie polegać wyłącznie na AI – używaj go jak konsultanta, a nie magicznej kuli. Samodzielne myślenie i eksperymentowanie z kodem wzmocni Twoje umiejętności, a AI zapewni, że nie utkniesz na zbyt długo w frustrujących momentach. * Generowanie zadań i quizów. Ciekawym zastosowaniem jest poproszenie ChatGPT, by to on wymyślił Ci zadanie do rozwiązania. Możesz powiedzieć: „Wymyśl mi prosty projekt w Pythonie do nauki pętli i warunków” – dostaniesz propozycję (np. napisanie gry w zgadywanie liczby, kalkulatora, itp.) wraz z podpowiedziami. Co więcej, AI może tworzyć quizy z wiedzy – np. „Przygotuj quiz z 5 pytań o podstawy JavaScript” – i od razu sprawdzać Twoje odpowiedzi. Takie interaktywne ćwiczenia sprawiają, że nauka jest mniej monotonna. Możesz też kazać AI odegrać rolę egzaminatora: „zadaj mi pytanie rekrutacyjne z Javy i oceń moją odpowiedź”. Dzięki temu oswajasz się z formułowaniem odpowiedzi i sprawdzasz swoją wiedzę. * Inspiracja i projekty na miarę. Osoba bez doświadczenia często nie wie, od czego zacząć projekt. ChatGPT może pomóc zaplanować strukturę aplikacji, podpowiedzieć jakie elementy powinna zawierać np. prosta strona internetowa dla portfolio, lub jakie kroki zrealizować w pierwszym projekcie typu TODO list. To trochę jak mieć starszego kolegę programistę, który zasugeruje: zrób najpierw to, potem tamto. Oczywiście, ważne jest, by nie poprzestać na samym pomyśle – realizując go, staraj się zrozumieć każdy fragment kodu. Jeżeli AI wygeneruje dla Ciebie część aplikacji, poproś je, by wyjaśniło, jak ten kod działa (co już omawialiśmy). Tak nauczysz się najwięcej. * Ostrzeżenie przed uzależnieniem od AI. Warto wspomnieć o pułapce, w którą łatwo wpaść – gdy model AI podsuwa gotowe rozwiązania, może kusić, by polegać na nim w 100%. Unikaj ślepego kopiowania kodu od ChatGPT bez pełnego zrozumienia. Ucz się na tym kodzie – zmieniaj go, eksperymentuj, zadawaj pytania „dlaczego tu jest taka konstrukcja?”. Celem jest, aby z czasem coraz mniej potrzebować podpowiedzi. Niektóre osoby zauważyły spadek motywacji do samodzielnej nauki, gdy zbyt często wyręczały się AI – traktuj więc ChatGPT jako asystenta, ale to Ty jesteś programistą, który podejmuje decyzje. Gdy utrzymasz ten balans, AI stanie się przyspieszaczem Twojej nauki, a nie kulą u nogi.

Podsumowując, nauka programowania z AI przypomina posiadanie prywatnego nauczyciela dostępnego 24/7. Wykorzystaj go do wyjaśnień, korepetycji i wskazówek, ale jak każdy nauczyciel – może czasem się pomylić, więc konfrontuj wiedzę z praktyką i innymi źródłami. Z taką strategią możesz poczynić błyskawiczne postępy, zachowując solidne podstawy.

Różne modele AI do kodowania – porównanie

Na rynku dostępnych jest kilka zaawansowanych modeli AI wspierających programowanie, m.in. OpenAI ChatGPT (GPT-3.5 i GPT-4), Anthropic Claude czy Google Gemini – każdy z nich ma swoje mocne i słabe strony. Wybór odpowiedniego asystenta AI może zależeć od rodzaju zadania, jakie chcemy wykonać, oraz od naszych preferencji (np. dostęp do modelu bez opłat, długość obsługiwanego kontekstu, itp.). Poniżej krótkie porównanie najpopularniejszych modeli pod kątem ich użyteczności w programowaniu:

• ChatGPT (GPT-3.5 vs GPT-4):
  GPT-4 jest obecnie uznawany za jeden z najpotężniejszych modeli ogólnego zastosowania. Świetnie radzi sobie z zawiłymi problemami programistycznymi, skomplikowaną logiką i generowaniem poprawnego, złożonego kodu. Jest również mniej skłonny do popełniania błędów merytorycznych niż starsze modele – użytkownicy zauważają, że GPT-4 rzadziej proponuje błędne rozwiązania i lepiej poprawia własny kod po zwróceniu mu uwagi. Wadą jest szybkość (GPT-4 jest wolniejszy, ma też ograniczenia – np. tylko kilkadziesiąt wiadomości na 3 godziny w interfejsie ChatGPT) oraz mniejszy kontekst niż u konkurencji (obecnie standard to 8k lub 32k tokenów, co może być mniej niż oferuje Claude). GPT-3.5 natomiast działa błyskawicznie i jest darmowy, ale potrafi nie zrozumieć bardziej skomplikowanych poleceń lub wygenerować kod, który wymaga większych poprawek. Dobrą praktyką jest używać GPT-3.5 do prostszych zadań (np. wygenerowanie krótkiego fragmentu, szybka odpowiedź), a GPT-4 pozostawić do tych wymagających precyzji i kreatywności w rozwiązywaniu problemów. Warto dodać, że ekosystem ChatGPT oferuje wiele dodatkowych funkcji (np. wspomniane pluginy jak Code Interpreter, możliwość trenowania własnych „Custom GPTs” do specyficznych zastosowań czy integrację z platformami poprzez API), co czyni go bardzo wszechstronnym narzędziem.
• Anthropic Claude 2 (Claude Instant / Claude 3.5 / 4):
  Claude zyskuje reputację szczególnie pomocnego w kodowaniu. Jego największym atutem jest olbrzymi kontekst – aktualne wersje potrafią przetworzyć naraz nawet 100k tokenów, co odpowiada mniej więcej objętości książki. Dla programisty oznacza to, że można wkleić praktycznie cały plik (albo wiele plików) kodu i poprosić o analizę lub modyfikację – Claude „przeczyta” wszystko za jednym razem, podczas gdy GPT-4 musiałby być „karmiony” fragmentami. Użytkownicy raportują, że najnowsza generacja Claude (np. wersja Claude 3.5 o nazwie kodowej „Sonnet” czy nowsze) prześciga GPT-4 w wielu zadaniach programistycznych. Claude chętniej udziela rozbudowanych odpowiedzi – tam gdzie GPT-4 bywa lakoniczny i dzieli odpowiedź na kawałki, Claude potrafi wygenerować cały potrzebny kod w jednej odpowiedzi. To oznacza mniej „ciągnięcia za język” modelu i szybsze uzyskanie kompletnego rozwiązania. Ceni się go też za styl komunikacji – odpowiedzi Claude’a często brzmią bardziej naturalnie, mniej szablonowo niż GPT. Oczywiście, ma i wady: bywa uparty, gdy poprosi się go o korektę błędu (potrafi utrzymywać, że rozwiązanie jest poprawne, nawet jeśli nie jest) oraz – w darmowej wersji dostępnej online – ma ograniczenia co do liczby użyć i mocy obliczeniowej. Niemniej jednak Anthropic intensywnie rozwija ten model, dodając np. funkcje takie jak Claude Code, czyli agenta AI, który może podłączyć się do Twojego środowiska programistycznego – widzieć pliki projektu, wykonywać polecenia w terminalu, a nawet dokonywać commitów na GitHubie. To pokazuje kierunek, w którym zmierzają te narzędzia: jeszcze głębsza integracja z workflow dewelopera.
• Google Bard / PaLM 2 (oraz zapowiedź Gemini):
  Google również dostrzegło potencjał AI w programowaniu, czego efektem jest Bard – chat wykorzystujący model PaLM 2, a w przyszłości prawdopodobnie Gemini (model kolejnej generacji). Obecna wersja Bard pozwala na np. generowanie kodu, tłumaczenie na inne języki programowania, a nawet debugowanie – posiada zintegrowany mechanizm testowania swoich odpowiedzi (np. wygeneruje kod i próbuje go uruchomić, by sprawdzić, czy działa). Jest przy tym bezpłatny i otwarty dla użytkowników (wystarczy konto Google), co czyni go atrakcyjnym dla tych, którzy nie mają dostępu do płatnego GPT-4. Niemniej, opinie programistów wskazują, że Bard bywa nierówny – potrafi raz udzielić świetnej odpowiedzi, innym razem zupełnie chybionej. Ma też dość restrykcyjne podejście do polityk – czasem odmawia wygenerowania kodu uznając, że może to być niezgodne z regulaminem (tam gdzie np. ChatGPT po prostu ostrzegłby przed konsekwencjami). Zapowiadany model Gemini ma być dużo potężniejszy i podobno przewyższać GPT-4 w wielu zadaniach kreatywnych, jednak w kontekście programowania wciąż musi udowodnić swoją przewagę. Według relacji z pierwszych testów, Gemini na razie nie dorównuje GPT-4 i Claude w złożonych zadaniach kodowania – radzi sobie z podstawami, ale przy bardziej zaawansowanych problemach miewa trudności lub zbyt szybko ucieka się do ogólników. Trzeba pamiętać, że Google mocno inwestuje w integrację AI z własnymi usługami, więc przewagą ich rozwiązań może być łatwe użycie np. w Google Colab (do Pythona) czy Android Studio. Warto obserwować rozwój Gemini – być może wkrótce stanie się on równie użytecznym partnerem do kodowania co GPT i Claude.

Inne rozwiązania. Poza powyższymi, istnieją też wyspecjalizowane narzędzia jak GitHub Copilot (asystent kodowania w IDE, oparty na modelach OpenAI Codex/GPT) czy otwarte modele typu Code Llama od Meta, które deweloper może uruchomić lokalnie. Copilot jest płatnym dodatkiem do edytorów kodu (VS Code, JetBrains), który podpowiada linijki kodu w czasie pisania – jest mniej wszechstronny niż ChatGPT (nie pogadasz z nim w języku naturalnym), ale za to ściśle zintegrowany z edycją kodu i uczący się na bieżąco kontekstu plików, które edytujesz. Natomiast modele open-source (jak Code Llama, StarCoder itp.) dają pełną kontrolę – można je trenować na własnych danych, zapewnić prywatność (kod nie opuszcza Twojego komputera), jednak ich skuteczność bywa nieco niższa niż dużych modeli chmurowych i wymagają one mocnych GPU do działania. Dla hobbystów i pasjonatów technologie te otwierają ogrom możliwości eksperymentowania z AI na własną rękę. Obecnie w codziennym użyciu wielu programistów korzysta równolegle z kilku narzędzi – np. ChatGPT (GPT-4) do trudnych problemów i analizy, Claude do dużych plików i dłuższych odpowiedzi, Copilota do uzupełniania kodu w trakcie pisania, a Bard do szybkiego sprawdzenia czegoś z dokumentacji. Każdy model ma nieco inny „charakter”: GPT-4 jest jak encyklopedia z dużą inteligencją, Claude jak rozmowny i kreatywny kolega, Bard jak sprytny asystent z dostępem do Google, a Copilot jak pomocnik wpisujący to, co za chwilę i tak byśmy napisali. Wybór narzędzia zależy więc od kontekstu – dobrze jest znać ich mocne strony i ograniczenia, aby w danej sytuacji sięgnąć po to, które najlepiej nam pomoże.

Podsumowanie

Programowanie z pomocą AI to ekscytująca zmiana paradygmatu – od teraz programista nie jest już sam ze swoim edytorem, ma obok siebie inteligentnego asystenta, który podpowiada, uczy i automatyzuje nudne części pracy. Dla początkujących oznacza to łagodniejsze wejście w świat kodu, dla doświadczonych – szansę na skupienie się na kreatywnych aspektach projektów. ChatGPT i podobne modele potrafią generować kod w wielu językach, wyjaśniać go, tłumaczyć między technologami, a nawet pomagać w debugowaniu i testowaniu. Ich skuteczność rośnie z każdą iteracją – modele takie jak GPT-4 czy Claude 2 imponują możliwościami, a konkurencja (Google Gemini i inne) zapewni dalszy postęp. Warto jednak pamiętać, że AI to narzędzie, a nie magia. Wymaga umiejętnego użycia: dobrego formułowania poleceń, krytycznego weryfikowania odpowiedzi i świadomości ograniczeń (np. brak wiedzy o najnowszych trendach czy możliwość generowania przekonujących, ale błędnych odpowiedzi). Programista w erze AI nadal musi rozumieć, co robi jego kod – AI odciąża nas od żmudnych zadań, ale nie zwalnia z myślenia. Na horyzoncie widać harmonijną współpracę: człowiek określa cele i weryfikuje, AI wykonuje rutynową pracę i podsuwa pomysły. Kto wie, może w przyszłości nasz „workflow” będzie polegał głównie na dialogu z modelem, który na bieżąco pisze i utrzymuje kod pod naszym nadzorem. Już dziś pojawiają się pierwsze kroki w tym kierunku (jak agent Claude integrujący się z IDE czy funkcja „rozmawiania” z całym repozytorium kodu). Niezależnie od tego, jedno jest pewne: umiejętność współpracy z AI staje się nową, cenną kompetencją w arsenale programisty. Ci, którzy nauczą się efektywnie korzystać z takich narzędzi, zyskają przewagę – będą szybciej prototypować, rzadziej wpadać w ślepe zaułki i ciągle podnosić swoje kwalifikacje, ucząc się od najlepszego „nauczyciela”, który czerpie wiedzę z całego internetu. Dlatego już teraz warto eksperymentować z ChatGPT lub innym modelem, włączyć go do swojego procesu tworzenia oprogramowania i odkryć, jak bardzo może on ułatwić i uprzyjemnić programowanie. Świat kodowania z AI dopiero się zaczyna – dołącz do tej rewolucji i przekonaj się, jak wiele możesz zyskać.

Źródła:

• https://dokodu.it/blog/chatgpt-w-programowaniu-ai-kodowanie?srsltid=AfmBOooBKsaCvqtNni0wUUXEJH88vsdcwBWpSqvtdcYeKddk3X82x9No#:~:text=,programowania
• https://botpress.com/pl/blog/how-good-is-chatgpt-at-writing-code#:~:text=ChatGPT%20to%20pot%C4%99%C5%BCne%20narz%C4%99dzie%20sztucznej,generuje%20fragmenty%20kodu%20z%20rozwi%C4%85zaniami
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Dzi%C4%99ki%20swojej%20zdolno%C5%9Bci%20do%20analizowania,podej%C5%9Bcia%20lub%20przedstawi%C4%87%20alternatywne%20rozwi%C4%85zania
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=b%C5%82%C4%99d%C3%B3w%20jest%20szybki%20dost%C4%99p%20do,skupienie%20si%C4%99%20na%20ich%20naprawie
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Jednym%20ze%20sposob%C3%B3w%2C%20w%20jaki,w%C5%82%C4%85cznie%20z%20przyk%C5%82adowym%20zmodyfikowanym%20kodem
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=wiedzy%20i%20do%C5%9Bwiadczenia%20ChatGPT%2C%20co,przyspiesza%20nasz%C4%85%20prac%C4%99
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=ChatGPT%2C%20dzi%C4%99ki%20swojej%20zdolno%C5%9Bci%20do,sprawdzaj%C4%85%20r%C3%B3%C5%BCne%20aspekty%20dzia%C5%82ania%20kodu
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Po%20drugie%2C%20ChatGPT%20mo%C5%BCe%20generowa%C4%87,i%20niestandardowe%20zachowania%20naszego%20kodu
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=T%C5%82umaczenie%20kodu%20z%20jednego%20j%C4%99zyka,w%20spos%C3%B3b%20szybki%20i%20skuteczny
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Jedn%C4%85%20z%20g%C5%82%C3%B3wnych%20zalet%20korzystania,si%C4%99%20na%20innych%20aspektach%20projektu
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Po%20drugie%2C%20ChatGPT%20dostarcza%20nam,fragmenty%20wp%C5%82ywaj%C4%85%20na%20siebie%20nawzajem
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Warto%20r%C3%B3wnie%C5%BC%20zauwa%C5%BCy%C4%87%2C%20%C5%BCe%20ChatGPT,zrozumie%C4%87%20r%C3%B3%C5%BCne%20koncepty%20i%20techniki
• https://botpress.com/pl/blog/how-good-is-chatgpt-at-writing-code#:~:text=,uzyska%C4%87%20najlepsze%20wyniki%2C%20udzielaj%C4%85c%20konkretnych
• https://devmentor.pl/b/chatgpt-w-nauce-programowania#:~:text=Ucz%C4%99%20si%C4%99%20front%20endu,jest%20uznawany%20za%20j%C4%99zyk%20programowania
• https://devmentor.pl/b/chatgpt-w-nauce-programowania#:~:text=Jak%20mam%20rozumie%C4%87%20,to%20kr%C3%B3tko%20na%20jakim%C5%9B%20przyk%C5%82adzie
• https://16x.engineer/2024/02/03/chatgpt-coding-best-practices.html#:~:text=However%2C%20be%20mindful%20of%20the,tokens%20according%20to%20this%20tweet
• https://16x.engineer/2024/02/03/chatgpt-coding-best-practices.html#:~:text=For%20example%2C%20if%20a%20file,as%20part%20of%20the%20prompt
• https://16x.engineer/2024/02/03/chatgpt-coding-best-practices.html#:~:text=When%20crafting%20prompts%2C%20it%E2%80%99s%20important,easy%20for%20ChatGPT%20to%20understand
• https://16x.engineer/2024/02/03/chatgpt-coding-best-practices.html#:~:text=You%20are%20tasked%20to%20implement,Instructions%20are%20as%20follows
• https://16x.engineer/2024/02/03/chatgpt-coding-best-practices.html#:~:text=Keeping%20ChatGPT%20updated%20with%20your,up%20changes
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Nale%C5%BCy%20jednak%20pami%C4%99ta%C4%87%2C%20%C5%BCe%20ChatGPT%2C,b%C5%82%C4%99d%C3%B3w%20le%C5%BCy%20w%20r%C4%99kach%20programist%C3%B3w
• https://theforcecode.com/help/pl/jak-uzywac-chatgpt-do-pisania-kodu/#:~:text=Wnioski
• https://botpress.com/pl/blog/how-good-is-chatgpt-at-writing-code#:~:text=najlepszych%20praktyk%20w%20j%C4%99zykach%20takich,skrypt%C3%B3w%20lub%20generowanie%20przypadk%C3%B3w%20testowych
• https://botpress.com/pl/blog/how-good-is-chatgpt-at-writing-code#:~:text=ChatGPT%20mo%C5%BCe%20zaoszcz%C4%99dzi%C4%87%20czas%20programist%C3%B3w,daj%C4%85c%20nieprawid%C5%82owe%20lub%20nieefektywne%20wyniki
• https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/chatgpt-code-interpreter-plugin-guide#:~:text=You%20know%20what%20would%20fix,can%20build%20on%20each%20other
• https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/chatgpt-code-interpreter-plugin-guide#:~:text=subsequent%20calls%20can%20build%20on,each%20other
• https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/chatgpt-code-interpreter-plugin-guide#:~:text=Much%20better%21%20Keep%20in%20mind,potential%20risks%20from%20using%20it
• https://www.godofprompt.ai/blog/how-to-use-custom-instructions-for-chatgpt?srsltid=AfmBOoq7dT9jlB618zDeUnatYurwjprGHoBNuWnTIHH9aouJoiQ9QlxE#:~:text=2
• https://favourkelvin17.medium.com/claude-3-vs-gpt-4-vs-gemini-2024-which-is-better-93c2607bf2fd#:~:text=Round%203%3A%20Coding
• https://favourkelvin17.medium.com/claude-3-vs-gpt-4-vs-gemini-2024-which-is-better-93c2607bf2fd#:~:text=Claude%203%20has%20a%20larger,remembering%20all%20your%20original%20instructions
• https://favourkelvin17.medium.com/claude-3-vs-gpt-4-vs-gemini-2024-which-is-better-93c2607bf2fd#:~:text=GPT
• https://zapier.com/blog/claude-vs-chatgpt/#:~:text=ChatGPT%27s%20coding%20abilities%20were%20harder,NES%20compared%20to%20Claude%27s%20Switch
• https://merge.rocks/blog/claude-3-vs-gpt-4-is-claude-better-than-gpt-4#:~:text=To%20summarize%2C%20Claude%203%20,tasks%2C%20suggesting%20stronger%20problem