Kapitel 17: Ihr erstes Projekt

Alles, was Sie gelernt haben, kommt jetzt zusammen. Sie verstehen die Schleife, Sie wissen, wie man Probleme zerlegt, Sie können präzise mit KI kommunizieren und Sie können Code lesen und verifizieren. Zeit, etwas Echtes zu bauen.

Die drei Phasen

Jedes erfolgreiche Projekt folgt drei Phasen: planen, bauen und verfeinern. Das ist keine Bürokratie—so wird funktionierende Software gemacht.

{: .chapter-diagram} Abbildung 17.1: Ihr erstes Projekt — Der Ansatz {: .diagram-caption}

Planen bedeutet, Ihr Ziel zu definieren, bevor Sie die Tastatur berühren. Was soll das Programm tun? Was geht rein, was kommt raus? Was ist die einfachste Version, die trotzdem nützlich wäre? Schreiben Sie es in einem Satz. Wenn Sie es nicht einfach beschreiben können, verstehen Sie es noch nicht.

Bauen bedeutet, mit KI zusammenzuarbeiten, um jedes Teil zu erstellen. Beginnen Sie mit der Kernfunktion. Bringen Sie sie zum Laufen. Testen Sie sie. Dann fügen Sie die nächste Funktion hinzu. Ein Teil nach dem anderen, ein funktionierender Schritt nach dem anderen. Bringen Sie es zum Laufen, bevor Sie es perfekt machen. Perfektion ist der Feind des Fertigen.

Verfeinern bedeutet, das zu polieren, was Sie gebaut haben. Behandeln Sie Grenzfälle. Fügen Sie hilfreiche Fehlermeldungen hinzu. Räumen Sie den Code auf, damit andere ihn verstehen können. Bitten Sie KI, Ihren Code zu überprüfen und Verbesserungen vorzuschlagen. Hier wird aus gut großartig.

Projekt-Checkliste

Bevor Sie ein Projekt als abgeschlossen betrachten, gehen Sie diese mentale Checkliste durch. Sie fängt die Probleme ab, die Anfänger stolpern lassen.

{: .chapter-diagram} Abbildung 17.2: Projekt-Checkliste — Bevor Sie veröffentlichen {: .diagram-caption}

Vor dem Start: Überprüfen Sie, dass Ihr Ziel klar definiert ist, Sie Ein- und Ausgaben identifiziert haben und die Arbeit in kleine testbare Aufgaben unterteilt haben. Wenn irgendetwas davon unklar ist, klären Sie es zuerst—Zeit beim Planen spart Zeit beim Debuggen.

Während des Bauens: Stellen Sie sicher, dass Sie jedes Teil testen, während Sie vorgehen, den von KI generierten Code verstehen statt blind zu vertrauen und funktionierende Versionen speichern, damit Sie zurückrollen können, wenn etwas kaputt geht.

Vor dem Abschluss: Bestätigen Sie, dass es mit normalen Eingaben funktioniert, Grenzfälle elegant behandelt und klare Fehlermeldungen liefert, wenn etwas schiefgeht.

Für Qualität: Prüfen Sie, dass der Code lesbar ist, Namen beschreibend sind und Kommentare die nicht offensichtlichen Teile erklären. Code, den Sie morgen nicht verstehen können, ist heute nicht wirklich fertig.

Der ultimative Test: Kann jemand anderes das ohne Ihre Hilfe benutzen? Würden Sie diesem Code vertrauen, auf wichtigen Daten zu laufen? Wenn beides Ja ist, sind Sie bereit zum Veröffentlichen.

Probieren Sie es selbst aus

Üben Sie den Projekt-Arbeitsablauf:

• „Hilf mir, einen einfachen Einheitenumrechner zu planen. Was sollten Ein- und Ausgaben sein?"
• „Erstelle die Kernfunktion: convert_temperature(value, from_unit, to_unit)"
• „Teste es: was sollte convert_temperature(100, 'C', 'F') zurückgeben?"
• „Welche Grenzfälle sollte ich für einen Temperaturumrechner behandeln?"
• „Füge eine Fehlermeldung für ungültige Einheitentypen hinzu"
• „Überprüfe diesen Code und schlage Verbesserungen vor: [Code einfügen]"

Kernaussage

Das Bauen Ihres ersten echten Projekts folgt drei Phasen: planen was Sie wollen, Stück für Stück bauen und verfeinern bis es fertig ist. Fangen Sie klein an, bringen Sie es zum Laufen, dann erweitern Sie. Benutzen Sie die Checkliste, um Probleme vor dem Veröffentlichen zu fangen. Das obige Projekt demonstriert, dass Sie mit den Fähigkeiten, die Sie gelernt haben, echte, nützliche Werkzeuge bauen können. Jetzt sind Sie dran, etwas zu erschaffen, das ein Problem löst, das Ihnen wichtig ist.

Im letzten Kapitel werden wir schauen, wo es von hier aus hingeht.