AI: מאמר 4 - פרומפט טוב. הכל טוב
לעבוד חכם עם הבינה המלאכותית
השלב המעשי מתחיל כאן. עכשיו, כשהבינה המלאכותית יודעת לתכנן ולבנות עבורכם יישומים שלמים, האחריות שלכם היא לנהל אותה נכון. הנה כמה עקרונות שיעזרו לכם לעבוד איתה בצורה חכמה ויעילה:
-
בנו בקשה טובה: שלבו את כל התפקידים וההנחיות מהמאמרים הקודמים: "אתה מנהל מוצר ותיק, אני צריך אפיון של מוצר שמטרתו היא כך וכך, יהיו בו מסכים כאלה ואחרים, וכאשר ילחצו על הכפתורים יקרו הדברים הבאים". זכרו: הקשר רחב ככל הניתן, הנחיות לביצוע רזות ככל הניתן.
- עברו על התוצר שהבינה המלאכותית מציעה לפני שאתם מאשרים אותו: ייתכן שתגלו שאתם רוצים לשנות או לדייק דברים.
- הוסיפו דוגמאות: ניתן להעלות תמונות, קובצי אקסל או מסמכים כדי לחדד את ההקשר והדרישות. זה יכול להיות גיליון נתונים שתרצו להפוך לאתר, צילום מסך של עיצוב שראיתם בפינטרסט ואהבתם, או תרשים זרימה של מעבר בין מסכים (Wireframes). הרבה יותר קל לבינה להבין מדוגמה מאשר מהסבר מילולי בלבד.
- עבדו בקטנה: אם בשיחה רגילה עם בינה מלאכותית אנחנו עובדים בשלבים קטנים, כאן כדאי להיזהר שבעתיים. כל שינוי קטן עלול להשפיע על חלקים רבים בקוד, לכן חשוב לבדוק בכל שלב שהכול עובד ולא "נשבר" משהו בדרך. אפשר להתייעץ עם הבינה המלאכותית עצמה, ולשאול אותה אם עדיף לפרק את המשימה לכמה שלבי ביצוע כדי לא להתפזר.
- עקבו אחרי ההוצאות: כל פעולה צורכת קרדיטים (טוקנים). עקבו אחר היתרה שלכם, הגדירו "תקציב" לכל חלק בפרויקט ואל תחרגו ממנו.
- הכירו את ה-Frontend וה-Backend: לא נדרש מכם להבין איך זה עובד לעומק, אבל כן חשוב לוודא שה"חוקים" (לוגיקה) שקבעתם לבינה המלאכותית נשמרים, ושהממשק החיצוני מתנהג בהתאם למה שמתרחש מאחורי הקלעים.
- תנו משוב: אם התוצאה שונה מהצפוי, אמרו זאת במפורש: "ציפיתי שהתוצאה תיראה כך וכך, אבל בפועל קורה דבר אחר - תתקן בבקשה"
- חול טובעני: במקרים מסוימים תבקשו שוב ושוב להגיע לתוצאה הרצויה, והתוצר שתקבלו לא יעמוד בסטנדרט (ועל הדרך בזבזתם קרדיטים לשווא). במקרים כאלה כדאי לעצור את ניסיונות התיקון העקרים, ובמקום לבקש לבנות מחדש פונקציונליות מסוימת ("Rebuild"). במידה ואכן עושים זאת, חשוב לוודא לאחר מכן שכל שאר הרכיבים עדיין עובדים בצורה הרצויה.
- נצלו את כלי העריכה הוויזואליים: ברוב פלטפורמות הוויב קודינג ניתן לשנות עיצובים גרפית במקום לכתוב פרומפט. לעיתים קל יותר פשוט ללחוץ על כפתור ולשנות צבע או טקסט, מאשר להסביר במילים מה בדיוק לשנות.
- עברית: מומלץ לנסח את הפרומפט באנגלית (עם ציון של שמות בעברית במקרה הצורך), ולוודא שהתוצר תומך בעברית וכתיבה מימין לשמאל (RTL).
- תאימות לסלולר ו/או טאבלט: ברירת המחדל של כלי הוויב קודינג היא למסך מחשב. אם המערכת מיועדת גם לסלולר/טאבלט - ציינו במפורש באיפיון שנדרשת התאמה לכך.
- בדיקות משתמשים מוקדמות: שלחו גרסה ראשונית לקולגה ובקשו ממנו לבצע כמה פעולות. לעיתים הערה אחת קטנה "מהשטח" תחסוך שעות של תיקונים או פיתוח שגוי.
- הישארו מעודכנים: כלי וייב קודינג מתעדכנים בקצב מהיר. קראו על חידושים ושיפורים, לפעמים תגלו פיצ’ר חדש שחוסך ימים ואפילו שבועות של עבודה.
שילוב עם כלים אחרים ובדיקת תוצרים
עבודה כלי הוויב קודינג עצמו בלבד היא לרוב לא יעילה.
הכלים הללו מצוינים לבנייה ולהרצה של היישום שלכם, אבל הם צורכים קרדיטים יקרים, ולא תמיד מאפשרים תהליך חשיבה פתוח וגמיש כמו זה שניתן לקבל ממודלי שפה מתקדמים.
לכן, כדאי מאוד להפריד בין שלב החשיבה לשלב הבנייה: קודם מתכננים בכלי חיצוני - אחר כך מבצעים בוויב קודינג.
הדרך הפשוטה לעשות זאת היא להתחיל את העבודה מול מודל שפה (כמו ChatGPT או Claude) ולבנות איתו את האפיון הראשוני:
"אתה מנהל מוצר בכיר. תייצר לי כלי שעושה כך וכך…"
לאחר מכן בוחנים את התוצר הראשוני שהוא כתב, משווים אותו למה שדמיינתם, מבקשים תיקונים, מוסיפים פרטים, מבקשים הבהרות - וחוזרים על כך באיטרציות קצרות עד שהתכנון מדויק במאה אחוז.
אז ורק אז - מזינים את הפרומפט עם האפיון הסופי לכלי הוויב קודינג כדי שיבצע את הבנייה בפועל (וכך גם באיטרציות הבאות).
תהליך העבודה הזה לא רק חוסך זמן וכסף, אלא גם מאפשר לכם להגיע עם מפרט בשל ומוכן מראש, כך שכל פעולה בכלי הבנייה תתבצע באופן ממוקד וחסכוני.
ישנם מספר שימושים נוספים שבהם נוכל לנצל את מודלי השפה האחרים, כדי לייעל את עבודת הבנייה בכלי הוויב קודינג:
- כלי הוויב קודינג מאוד חזקים, אבל הם לא כל-יכולים. לפני שאתם מבקשים משהו מסובך, תשאלו את ה-GPT אם זה בכלל אפשרי, למשל: "האם Loveable.dev תומך בשליחת אימיילים/חיבור לוואטסאפ/התראות קופצות במחשב/חיבור לאוטוקאד?".
- לא פעם תתקלו באיפיון במונחים טכניים שאינכם מכירים. אל תהססו לשאול את ה-GPT מה כל מונח אומר - זאת דרך מעולה להבין טוב יותר את המוצר שאתם בונים, וגם ללמוד בהדרגה את שפת הפיתוח כך שתוכלו לחדד בקשות בעתיד. המונחים נוטים לחזור על עצמם.
- כאשר נוצר קוד בתוך כלי הוויב קודינג ואתם חושדים שהוא לא מבצע את התוצאה הרצויה, תוכלו להעתיק את הקוד עצמו (גם בלי להבין אותו) ולהדביק אותו בצ’אט של ה-GPT, כדי שיסביר לכם מה הוא עושה, ינתח אותו או יציע תיקונים. זה כלי עזר מצוין להבנה, לאיתור תקלות ולשיפור התוצאה.
- אם תרצו ללכת צעד נוסף קדימה,תוכלו להשתמש גם ב־Agent של ה-GPT ולכוון אותו ישירות אל היישום שבניתם. אפשר לבקש ממנו באופן הבא: "גש לאתר בכתובת X, נסה לבצע כך וכך. הרצוי הוא A, המצוי הוא B. כתוב לי פרומפט שמשחזר את הפעולות שביצעת וכולל הנחיות לתיקון".
ה-Agent ירוץ באתר בעצמו, יתעד את הפעולות ויחזיר לכם דו"ח מסודר, לרוב מדויק יותר ממה שתצליחו לתאר בעצמכם.
- לבסוף, כדאי לשמור לעצמכם עוזר פיתוח קבוע בתוך ה-GPT: פרומפט פתיחה שמגדיר לבינה המלאכותית את סגנון העבודה שלכם ואת סוג המוצרים שאתם נוהגים לפתח. כך תוכלו להשתמש בו שוב ושוב לאורך כל שלבי התכנון, הפיתוח והבדיקה, מבלי להתחיל כל פעם מאפס.
זהירות, גבינה שוויצרית!
בעבודה עם וייב קודינג ו-AI נדרש משנה זהירות, במיוחד סביב מידע אישי ורגיש.
קוד שנכתב ע"י בינה מלאכותית ואינו נבדק ע"י מתכנת מנוסה עלול להכיל פרצות משמעותיות. דווח על מספר מקרים שבהם אנשים בנו בוויב קודינג מערכות מורכבות שלמות אבל הזניחו את נושא אבטחת המידע, וכמובן שהפרצה קראה לגנבים: מיד הגיעו חורשי רעה שמחקו להם את האתרים ללא שריד.
לכן, הכלל הראשון הוא הימנעות: כל עוד אתם לא חייבים - אל תאפשרו כלל הזנת מידע אישי ליישום.
רק אם אין ברירה אחרת והזנת מידע אישי היא הכרחית, בקשו כבר באפיון מה-GPT “רמת אבטחה מחמירה ביותר". היעזרו בו גם כדי להתייעץ איך עדיף לגדר את המידע: איזה סוגי כניסה למערכת (Login) מומלצים עבור היישום שלכם, איך כדאי לשמור את המידע בבסיס הנתונים וכן הלאה - כל זאת כדי שמעט מידע ככל הניתן יהיה חשוף לכמה שפחות אנשים.
שימו לב: חלק מכלי הוויב קודינג כבר מספקים סריקות אבטחה אוטומטיות והמלצות לתיקון. נצלו אותן, אבל אל תוותרו על התייעצות נוספת עם GPT חיצוני.
סיכום המסע
אם הגעתם עד כאן, אתם כבר לא "משתמשים סקרנים" - אתם מנהלי בינה מלאכותית של ממש.
בארבעת המאמרים עברנו דרך לא קצרה:
- התחלנו בללמוד איך לדבר עם ה-AI: להכיר אותו, להבין את ההיגיון שלו, ולדעת איך להגדיר הקשר נכון.
- המשכנו בלהבין על מה הוא מדבר: מה זה מודל, פרומפט, מה בין אינטגרציה לאוטומציה, ואיך כל אלה מתחברים לתמונה אחת שלמה.
- אחר כך למדנו איך לתכנת - מבלי לתכנת, ולחשוב כמו מנהלי מוצר בעולם החדש: לתכנן, להגדיר, ולנהל את הבינה המלאכותית כמו קבלן זריז שעובד בשבילנו.
- לבסוף שילבנו את כל הידע ולמדנו איך לגרום ל-AI לעבוד חכם: איך לכתוב פרומפט טוב, איך לבדוק תוצרים, איך לשלב בין כלי AI שונים, ואיך לשמור על אבטחת מידע.
המסר העיקרי מכל הסדרה הוא פשוט:
הבינה המלאכותית לא נועדה להחליף אתכם: היא נועדה להעצים אתכם.
היא לא חושבת במקומכם, אבל היא יכולה לעבוד בשבילכם.
מי שילמד לנהל אותה נכון, יגלה עולם חדש של יעילות, יצירתיות וחופש מקצועי - לא בעתיד הרחוק, אלא ממש כאן ועכשיו.
אז בפעם הבאה שאתם פותחים צ’אט חדש, זכרו: אתם לא מדברים עם מכונה, אתם מדברים עם עובד חדש.
תנו לו הקשר, הגדירו לו משימה, עקבו אחרי הביצוע, ותראו איך הוא הופך להיות העוזר הכי נאמן שלכם.
מכאן, השמיים הם הגבול.
בהצלחה!
לכל המאמרים של ניר רוזנר
אין תגובות