Нейросети резко ворвались в нашу жизнь. Для кого-то это возможность смотреть или генерировать прикольные и не очень картинки и видео, которые многим уже надоели. А для нас, коллеги, это мощный инструмент, позволяющий быстрее решать различные задачи.
ИИ понижает порог входа в многие отрасли ИТ – например умея задавать правильные вопросы, при помощи подсказок ИИ вы можете запросто настроить Nginx-сервер на Ubuntu под нужды ваших проектов, привязав домены, выпустив SSL с автопродлением, даже если вы ни разу не пользовались Ubuntu, не шарите в Nginx и т.д.
Нейросети научились писать код, и все кто шагает в ногу со временем уже используют Cursor и подобные инструменты, восхищаясь насколько шагнули вперёд технологии, и как много возможностей они дают тем, кто уже и так шарит, и умеет использовать их с умом. А кто не использует – даже не представляет насколько много теряет, и насколько быстро его обгоняют остальные, даже менее опытные разработчики, становясь более быстрыми, в том числе в плане приобретения опыта.
Вообще Cursor – тема нынче очень попсовая, и уже есть масса материалов о нём. Если ещё не сталкивались с ним, рекомендую обязательно изучить и попробовать. Может быть я всё равно напишу статью по его эффективному использованию, но в этой статье речь пойдёт о менее заезженной, но не менее актуальной теме – как ИИ уже сейчас помогает проектировать базы данных.
Я помню как раньше при проектировании базы данных много времени уходило чтобы продумать какие должны быть сущности, как они должны быть связаны между собой.
Теперь достаточно сформулировать текстовое описание – а ИИ выдаст готовую визуальную схему буквально за минуту. Чем подробнее и точнее будет текстовый промпт, тем лучше будет результат. Готовую схему можно при необходимости доработать, и в последствии экспортировать в SQL, или любой другой формат.
Иногда бывает необходимо добавить определённые атрибуты (столбцы) сразу в несколько сущностей (таблиц). Например мы могли забыть добавить столбцы created_at, updated_at, deleted_at. Схема уже разрослась, и вручную нужно было бы добавлять в каждую таблицу, каждый столбец по отдельности, указывать ему тип данных и так далее.
В наше время достаточно просто написать "добавь во все таблицы столбцы created_at, updated_at, deleted_at с типом данных timestamp" – и ву-а-ля, изменения внесены!
Предположим у нас есть готовая схема, а в процессе разработки мы взяли и сразу написали дополнительную таблицу. Может быть в SQL-формате, или в sequelize, или в любом другом формате. И теперь наша задача актуализировать схему. Благодаря ИИ, мы можем просто попросить добавить таблицу из кода, и вставить кусок кода на любом языке:
На любом языке программирования. Допустим у нас есть схема базы данных, мы можем попросить написать код для работы с одной из таблиц на нужном нам языке программирования, указав только название таблицы.
Так на примерах выше я указал только название таблицы, и попросил написать функцию на Node.js для добавления в неё записи. ИИ проанализировал какие в таблице есть столбцы, и не только выполнил задачу, но и написал код для подключения к БД, предоставил свои рассуждения, и пояснения.
Можно писать более сложные просьбы, здесь главное обратить внимание, что ИИ понимает контекст визуальной схемы, подобно тому, как Cursor понимает контекст файлов с кодом в проекте.
Это самый банальный кейс использования ИИ, поэтому я поместил его в самый конец статьи. Если раньше нужно было полагаться только на свой опыт, и на какие-либо материалы из поисковиков или даже книг, сейчас вся мощь искусственного интеллекта, обученная на огромном количестве данных, в вашем распоряжении. ИИ готов ответить на любой вопрос касающийся тонкостей конкретной базы данных, и проектирования БД в целом. И самое главное – что для этого не нужно переключаться в другое окно. Прямо во время проектирования базы данных открываем чат, задаём вопрос, получаем ответ, продолжаем.
А вы используете ИИ в разработке и проектировании? Очень рекомендую не недооценивать их пользу, и внедрять в свои процессы современные инструменты.
Если что, скриншоты из инструмента Database Design, кому надо тот найдёт, рекламных ссылок здесь не будет.
Если для вас была бы актуальна статья по продвинутому промптингу в проектировании баз данных, как формулировать запросы чтобы извлечь максимальную пользу и добиться наилучшего результата в этом деле – дайте знать в комментариях, и это сподвигнет меня на написание новой статьи.
И пусть ИИ помогает вам разгрузить предновогодний аврал, если он у вас есть. А если аврала нет – освободить больше свободного времени для себя. С наступающим новым годом, коллеги!
Источник


