Piši kod brže: Koristi Generativni AI za programiranje [Vodič]
Prestanite vjerovati u marketinšku laž da će AI ‘napisati aplikaciju umjesto vas’ dok vi sjedite na plaži. To je brutalna neistina koju serviraju prodavači magle onima koji nikada nisu osjetili miris pregrijanog procesora dok debuguju 5.000 linija koda u tri ujutro. Istina je surovija: ako ne znate kako upravljati ovim alatima, AI će vam samo brže napraviti veći haos. Vi ste šef radionice, a LLM je vaš pripravnik koji ima fotografsko pamćenje, ali nultu svijest o posljedicama. U narednih 15 minuta naučit ćete kako da podesite svoj workflow, uštedite 40% vremena na pisanju boilerplate koda i zadržite sve prste na broju dok baratate ovim digitalnim motornim pilama. 
Zabluda o ‘magičnom’ kodu: Zašto tvoj AI asistent nije tvoj zamjenik
Da biste ubrzali kodiranje, AI morate tretirati isključivo kao napredni autocomplete sistem, a ne kao inžinjera. Mnogi početnici prave grešku jer misle da je prompt ‘napravi mi login stranicu’ dovoljan. Rezultat? Dobit ćete kod koji izgleda lijepo, ali ima sigurnosne rupe širine garažnih vrata. Vaš posao je da definirate arhitekturu, a AI da ‘slatko’ popunjava dosadne dijelove. Ako ne razumijete šta je AI izbacio, taj kod ne smije ući u vaš repozitorij. Tačka. Sjetite se pravila: čovjek planira, mašina izvršava, čovjek provjerava. Bez ovog trojstva, vaš projekat će se srušiti brže nego loše ozidana ograda. Pogledajte kako provjeriti AI kod prije nego što pritisnete ‘commit’.
Postavljanje digitalne tezge: Koji LLM alati zapravo drže vodu?
Izbor alata je kao izbor između jeftinog kineskog odvijača i profesionalnog Wera alata; oba rade, ali samo jedan vam neće proklizati u ključnom momentu. Za ozbiljno programiranje u 2026. godini, fokusirajte se na Claude 3.5 Sonnet ili GitHub Copilot integraciju unutar VS Code-a. Ovi modeli najbolje razumiju kontekst vašeg cijelog direktorija, a ne samo trenutne linije koda. Ne rasipajte se na deset različitih pretplata. Odaberite jedan model, naučite njegove limite i prilagodite mu svoje okruženje. Bitno je da osjetite ‘otpor’ modela – ako previše lako daje rješenja, vjerovatno halucinira. Dobar model će vas ponekad upozoriti na nelogičnost u vašem zahtjevu. To je zvuk kvaliteta.
Anatomija katastrofe: Kako jedna halucinacija briše produkciju
Dozvolite da vam opišem scenu: klijent traži brzu migraciju baze, vi pitate AI za skriptu, on vam ‘ljubazno’ izgeneriše komandu koja koristi pogrešan flag. Za manje od tri sekunde, vaš produkcijski server postaje prazna ljuštura. Ako ne podesite temperature parametar na nulu za logičke zadatke, AI će početi da ‘kreativno’ izmišlja sintaksu koja ne postoji. To se zove digitalni zamor materijala. Rezultat je kod koji se kompajlira, ali logički puca pod pritiskom. Popravka ovakvih grešaka traje tri puta duže nego da ste kod napisali sami od nule. Ne budite taj tip.
UPOZORENJE: Nikada ne unosite stvarne API ključeve ili lozinke u prompt box. To je kao da ostavite ključeve od radionice u bravi sa vanjske strane. Koristite placeholder-e i provjerite kako spriječiti curenje podataka.
Fizika prompta: Zašto je kontekst bitniji od komande
Programiranje uz AI je kao rad sa starim tesarom koji je malo nagluh – morate mu dati savršen nacrt prije nego što dohvati dlijeto. Promptiranje nije ‘pričanje s robotom’, to je inžinjerska disciplina. Morate definirati: 1. Ulogu (npr. ‘Ti si senior Python developer’), 2. Kontekst (specifična biblioteka i verzija), 3. Ograničenja (bez vanjskih zavisnosti) i 4. Cilj. Ako preskočite bilo koji od ovih koraka, dobit ćete generički otpad koji samo zauzima RAM. Za kompleksne funkcije, koristite ‘Chain-of-Thought’ tehniku; natjerajte model da prvo objasni logiku korak-po-korak, pa tek onda ispljune kod. To smanjuje greške za 30%.
Zašto ovo radi: Nauka iza vektorskih baza i tvojih varijabli
Da biste razumjeli zašto AI ponekad ‘pogodi’ rješenje, a ponekad promaši, morate shvatiti kako funkcioniše pažnja (Attention mechanism). AI ne ‘razmišlja’ o vašem kodu; on izračunava vjerovatnoću sljedećeg tokena na osnovu ogromne mape znanja. Zamislite to kao slathering (mazanje) ljepila na dvije daske – ako nema dovoljno dodirnih tačaka (konteksta), veza će pući. Kada mu date primjer koda, vi mu zapravo dajete ‘sidro’ u njegovom vektorskom prostoru. Bez tog sidra, model pluta u moru beskorisnih informacija. Razumijevanje ovog koncepta će vas natjerati da pišete kraće, jasnije funkcije koje AI lakše procesira. Manje koda znači manje prostora za buku.
Anatomija promašaja: Šta se desi kad preskočiš Unit Testove
Ako koristite AI za pisanje koda bez automatskih testova, vi zapravo gradite kuću na živom pijesku. AI kod često pati od ‘skrivenog duga’ – izgleda čisto, ali ne hendla rubne slučajeve (edge cases). Opisat ću vam šta se desi nakon 6 mjeseci: vaša aplikacija raste, dodajete nove funkcije, i odjednom se onaj AI-generisani dio počne raspadati jer nije predviđen za skaliranje. Wood fibers (vlakna koda) počinju da pucaju jer niste napravili adekvatne spojeve. Rješenje? Natjerajte AI da napiše testove prije nego napiše samu funkciju (TDD pristup). Ako testovi prođu, tek tada možete vjerovati onome što je izbacio. Pogledajte kako smanjiti bugove uz AI.
Zadnji rez: Da li je tvoj kod spreman za produkciju?
Na kraju dana, vi ste ti koji potpisujete rad. Nemojte biti lijeni. Svaka linija koju je AI napisao mora proći kroz vaše oči kao da ju je napisao najgori neprijatelj. Provjerite performanse, provjerite sigurnost i osigurajte da je kod čitljiv za druge ljude, a ne samo za mašine. AI je alat, baš kao i čekić ili cirkular. U pravim rukama gradi katedralu, u pogrešnim siječe prste. Isključite Copy-Paste refleks. Uključite mozak. Programiranje je i dalje zanat, a zanat zahtijeva znoj i pažnju na detalje. Jeste li spremni da počnete?
