Kódolóként min változassak AI

Mesterséges Intelligencia: Prolog, Lisp

Sziasztok,

Kódolóként mint változtassak magamon és a projekten belül, hogy hosszú távon stabil munkahelyem legyen.

update: évek óta használok ai toolokat, de ti mit javasoltok?

Milyen toolokat ismerjek meg, min változtassak a SDLC belül, min változtassak a project-en belül, milyen skill-ekre gyúrjak rá a köv 1 évben, ki fog életben maradni.

Következő januárban valszeg bejelentik hogy büdzsé csökkentés AI miatt, 1-2 ember minusz a projekten. Akár valós akár nem, de szerintem ezt meglépik, max utólag korrigálnak ahol kell.

Jelenleg 8 fős csapat, multinál, banki backend microservice alkalmazás, bonyolult üzleti logikával, napi milliós request, új/régi feature-eket mi változtatunk, mi tesztelünk, monitoring, prod support, scrum, cloud, english, copilot, claude.

  • 1203 megtekintés

( gabrielakos v | 2026. 02. 16., h – 09:09 )

Mozdulj el a magasabb hozzáadott értékű munkák felé. 
Tesztelés, architektúra, business-analysis, ilyenek.

A mostani AI kódolási színvonalon az üzleti igény megértése és az ebből megfogalmazott tesztek kitalálása a legfontosabb és leggyakoribb feladat.

( trey | 2026. 02. 16., h – 09:13 )

Tanulj egy becsületes backup szakmát. Mondjuk, autószerelő. Azokból meg hiány van ... 

trey @ gépház

Nem is olyan egyszerű az. Az öcsém hardver-közeli C++ fejlesztő, de imádja a teherautókat (vett is magának egy kicsit, egy közepeset meg egy nagyobbacskát, valamint egy kis markológépet, mert jó az, ha van a háznál), ezért elhatározta pár éve, hogy saját költségén keres egy iskolát, ahol megtanítják az autószerelés (azon belül is: teherautó-specializáció) titkaira, de úgy, hogy erről OKJ-bizonyítványt is adnak, mert unja már a munkahelyi kódolást.

Lényeg: oktatás címén bevallottan elavult dolgokkal pocsékolták a tanulók idejét, így félévnyi bohóckodás után az öcsém inkább felhagyott ezzel a kísérlettel.

Erre természetesen a Bölcs Ember rögtön mondhat valami olyasmit, hogy hja kérem, jó helyre kell menni. De épp ez a trükk, épp ezért nem könnyű feladat, mert hogyan találsz olyan helyet, ahol adott szakmát értelmesen oktatnak? Hol kérdezel utána? Hogyan nyomozol?

A megfelelő tanfolyamok elvégzése után a szerszámok birtokában a gyártó által megadott normaidőben ezek a dolgok teljesíthetőek.

Persze, persze. Add a kezébe a szerszámot, meg a gyári leírást annak, aki egy 2 alkatrészből álló IKEA polcot nem tud összerakni. Na, ugye ... 

Nem, antitalentum sosem lesz jó szerelő, csak egy kétbalkezes pancser.

Nem beszélve arról, hogy anno fizikai feltételei is voltak a szakmának. Megfelelő magasság, mennyit emelhet stb. Nem tudom ez manapság még megvan-e, de csodálkoznék, ha kriptaszökevény is elmehetne mondjuk autószerelőnek. 

trey @ gépház

Mivel mind a két szakmával rendelkezem, de valójában egyiket sem űzöm, azt tudom mondani, hogy mindkettő szar, de ha meg kéne élnem belőlük, akkor inkább kóder akarnék lenni home office-ban, a gépjárműszerelést pedig megtartanám hobbinak, ahogy azt most is csinálom :D

trey @ gépház

( _Franko_ v | 2026. 02. 16., h – 09:13 )

Ha eddig nem használtad és a többiek igen, akkor szerintem már majdnem késő... ha a többiek is olyanok, mint te, akkor mázlid van.

A GitHub Copilot 2021-ben jött ki, öt éve, szinte a kezdetek óta használom, eleinte elég buta volt, de hónapról-hónapra érezhetően javult, igen sokat segít pedig csak code-completition tudása volt évekig. Ezen túl a legtöbb AI segédeszköz 2023 végén jött ki, a JetBrains AI Assistant 2023 közepén jött ki EAP, 2023 végén lett generally available; a Junie - mint assistant agent, 2025 januárban jött ki. Nem váltják meg a világot, de ezekkel el lehet érni, hogy értelmesen használva, minimum kétszer annyi feladatot meg tudj csinálni, mint korábban. Vagy fele annyi idő alatt ugyanannyit.

https://iotguru.cloud

Egyébként megkérdezném, hogy aki így 2026 elején veszi észre, hogy "ho-ho, itt van valami AI izé" és most kezdi keresni, hogy milyen eszközök vannak, annak milyen gondolatai vannak arról, hogy fejlesztőként elvileg képes új dolgokat tanulni? Eddig miért nem használta? Vannak ingyenes eszközök is, és vannak bőven olyanok, amelyek 10-20 dollárba kerülnek havonta, ami azért nem kellene földhöz vágjon senkit, aki ebben a szakmában dolgozik, milyen indíttatásból nem volt kíváncsi ezekre? Milyen okból sikerült teljesen elkerülni ezeknek a használatát az eltelt három évben? Láttam sok hozzászólást, akik szinte büszkén írták, hogy ők aztán nem használják, mit fognak tenni a munkaerőpiacon állást keresve, ha véletlenül őket rúgják ki? Kézműves szoftvereket fognak faragni? Vagy mi a terv?

https://iotguru.cloud

Még aki megtanulja sincs biztonságban, ha lesz egy 40-60%-os leépítés globálisan 5 éven belül (vagy legyen 10). Nem kell majd annyi embernek AI-val kódot faragnia, mint ahány fejlesztő jelenleg van, mert sokkal hatékonyabb az AI. Hiába tudod használni ezeket, lesz majd 50 másik jelentkező minden egyes pozícióra (köztük egy csomó kókler), akiket elküldtek. - Nem az ördögöt akartam a falra festeni, csak ez is benne van a pakliban.

Tehát segíthet ha tanulod a legújabb technológiákat, és kell is, de semmire nem biztosíték.

( AMDFan | 2026. 02. 16., h – 09:29 )

Szerintem bővítsd a tudásod horizontálisan. IT generalistákra lesz szükség akik AI toolokkal mindent megcsinálnak.
Fejlesztésen felül: infra automatizáció, k8s, üzemeltetés, security, stb...

( lmarton | 2026. 02. 16., h – 10:36 )

Tanuld meg hatekonyan hasznalni. Nezd meg hogyan alakits ki egy kornyezetet, Claude.md, Gemini.md, hogyan hasznalj AI memoriat, skilleket, agent team-eket. ismert meg hol es mire tudod az MCP-t hasznalni. Tanuld meg a kontexus managamentet. Gyakorold strukturalt specifikacioban valo gondolkozast, a PRD forgalmat. Probalj magadra ugy tekinteni mint egy nagy technikai tudassal rendelkezo projekt manager es architekt keverke. Ez is csak egy eszkoz. Egy hatekony tool de mint mindent, ezt is meg kell tanulni hasznalni. Olvass sokat - butan hangzik de nezz Youtube videokat. Hasznalj rendes eszkozoket, IDE-ket, cli eszkozoket - az nem hasznalat hogy a browserbe beirom hogy irj egy adatbaziskezelot es varod a letoltendo zip-filet. Legyen tied az alkotas, a donteshozas, hagy a research egy reszet, az alternativak felallitasat az AI-ra, kerj tobb opciot, gondold vegig es donts Te vagy kerj alternativat, legy reszletes es pontos a specifikacio deklaralasaban - kiserletezz - tapasztald ki mi mukodik a Te munkastilusodban. SOHA ne kezdd a munkat kodolassal... Minden tervezesre eltoltott ido 3x annyit ad vissza kodminosegben az elvarasok koveteseben. Hasznalj AI-t a tervezeshez is. Nezd at a TERVET - kerj alternativat, tervezd ujra, legy reszletes amennyire csak lehetseges. Aztan ha minden tetszik engedd ra a programozos agenteket.

( aaron v | 2026. 02. 16., h – 10:45 )

Itt szerintem az számít, hogy Neked mi fekszik. Nálam az architect irányba elmozdulás és a lead generation tűnik nyerőnek. Kódolni persze szeretek, a low level dolgokat nem szeretném elengedni (teljesen), csak annyira, hogy tudjak delegálni.

( SkyNET | 2026. 02. 16., h – 11:56 )

softskill

tudjál fejlesztési feladatot megfogalmazni, delgálható részekben lebontva specifikálni. Mindezt a céges CR-ek, új fejlesztések, hibajavítások formájában, ha kell akkor ezeket normák szerint adminisztrálni (formátum, struktúra stb ahogy ott helyben kell nem az a lényeg mi a trendi, meg a szerinted ésszerű módja, hanem hogy ott helyben hogy kell. Szénné szabályozott banki környezetben ez is fontos). Legyél képes egy teamses vagy személyes többrésztvevős egyeztetést leszervezni, lebonyolítani, időben strukturálni (meghívó, kit/miért, prezi a megbeszélés irányításához, előadói jegyzet, memo, tárgyalót intézni stb), tudjál kommunikálni elemzőkkel, menedzserekkel, üzemeltetőkkel, kollégákkal stb. Ha mindez angolul is megy, akkor nincs is miről beszélni, az megafull állapot, nem te keresel munkát hanem téged keresnek a lehetőségek. Ne a szakmunkás/technikus skillekben gondolkodj, legyél (fő)mérnök, főleg ilyen nagyobb intézményekben mint egy bank, hidd el észre fogják venni szervezeti vonalon, mert nagyítóval keresik az ilyeneket. Még ha nem is illik a lelkivilágodhoz, de ha az a cél, hogy ne a te neved merljön fel leépítésnél először, nem rossz stratégia ha ezekre is gyúrsz - vagy ha mégis dobnak, akkor egy felvételinél sem mindegy hogy ilyet is tudsz.

hardskill AI tool

A boilerplatet az llm már most jobban csinálja mint te, a jövőben méginkább, kérdés hogy te hogy tudod ezt fel- és kihasználni. Amit most ai vonalon érdemes megnézni, promptolás (API-n keresztül akár cloud akár onprem de gépi felület, nem chat felület), rag (pl. releváns házi szabványokat valahogy tudatni legyél képes az llmel), srukturált output kicsikarása llm-ből (nekem ez hasznos, mert erre épülhetnek a bevált beüzemelt céges generátor piplineok, ci-ba is így könnyen behúzható stb). Tudjál a modell finomhangolásról, de az szerintem mélyvíz, alkalmazott informatikában nem tipikus, de a személetet, megértést formálja ha érted. Nagyon nagyon fontos llm válaszok validálása ezt nagyon értsed hogy miről szól és hogy tudod csinálni; illetve az ügynök paradigma vagy nem is tudom mi arra a jó szó (eszközhasználó LLM, MCP, gráfok amikkel leírod a workflowt stb) meg van még sok téma pl. security stb. Kérdés, hogy a fejlesztői munkában történő AI használatról van szó, vagy AI alapú megoldások fejlesztésről. Én a langchaint illete a pytorch-ot "ismerem" vagyis inkább tudom használni a magam céljaira a széles eszközkészletük egy részét. Pytorch inkább architekturálisan érdekes, nem mintha alkalmazott informatikában valaha NN-t építenénk pytorch-al, csak kezdetlegest hobbiból, megértés célból. Vannak más frameworkok, tensorflow, llamaindex stb hogy melyiket érdemes ismerni nem foglalok állást, van aki szerint ragot csak llamaindex használattal agentic csak langchainel, nem vitatom de szerintem kb. olyan szintű vita, legalábbis azon a szinten ahol nekem kell, mint hogy a mercedes vagy a bmw a jobb autó... elhsizem hogy van különbség a profik számára, és ahogy javaban is ha értesz az EE-hez, meg Springhez IS, az biztos jobb mintha csak valamelyikhez, de ez már expert szint. Ami viszont alap, ez a világ python de pl. a lc-nek van valami java portja is.  

( joco01 v | 2026. 02. 16., h – 15:46 )

Egy átlag fejlesztő munkáját egyelőre nem az AI fogja elvenni, hanem egy AI-t használó fejlesztő. Legyél te is AI-t használó fejlesztő.

( kisg v | 2026. 02. 16., h – 16:41 )

https://opencode.ai
 

Kezdd el megtanulni és használni. Nincs mire várni, ez a technológia az, ami az IDE volt ~25 éve. Amikor a "Pistikék" még logolással debuggolták a PHP-t, de Javahoz már volt Eclipse.

Sok helyen állítják, hogy muszáj Claude-ot használni, de nekem GPT Codex 5.3 xhigh is jól működik, sőt GLM 4.7 Flash-t is tudtam használni lokálisan futtatva (nyilván korlátozásokkal).

+1 az opencode-ra, tud több modellt és providert is.

És a GLM is teljesen jó, én nem lokálisan futtattam és nem korlátoztam, csak előfizettem egy hónapra és használtam, de így sem volt vele bajom.

 

(miért kellene lokálisan futtatni és korlátozni? valami elkerülte a figyelmem?)

( nagyjoco | 2026. 02. 16., h – 16:54 )

Az AI olyan, mint az üzemeltető: fingja sincs a miértekről, pusztán végrehajta a specifikált feladatot - és nem vállalja a végső felelőséget, ha valami faszra megy. Nem az AI írja alá a végső tervet, nem az AI okézza le, jól sikerült-e deploy, nem az AI vállalja a végső felelősséget a kód minőségért. A kóder kihal, mint szakma, viszont a szoftverfejlesztő mérnök értéke megnő, minél több egy projetkben az AI generálta kód, annál inkább. 
Teljes megoldást leszállítani tudó, felelősségteljes, szakmailag kompetens ember légy. Ott van a saját munkád leírásában a kulcs, monitoring, cloud,testing.
Meg tudod tervezni a tesztelési stratégiát? Tudsz építeni tényleg használható monitoring és observability megoldást? Tudod mi kell csinálni a "cloudban", ha a napi  milliós request szám felmenne 15 millióra? És ha lemenne 100 ezerre? 

A válasz ott hever az orrod előtt. Akár egy LLM-et is kifaggathatsz a témáról, ami persze nem végső bölcsesség, de kiindulásnak tökéletes.

 

Teljes megoldást leszállítani tudó, felelősségteljes, szakmailag kompetens ember légy.

Ez a lényeg, és még egy kiegészítés: Soft skillek terén is érdemes fejleszteni magad. A nyelvtudás alap + az egyéb jó kommunikációs skillek + a normális hozzáállás munkához, kollégákhoz, megértő képesség, és végtelen türelem, nyugalom, szakmai alázat. Emberileg rendben kell lenni. Már amelyik része ennek fejleszthető. Az a világ valószínűleg véget is ért, hogy valaki zseniális hard skillek terén, és ez elég, közben nem lehet vele két mondatot kommunikálni. (rengeteg ilyen IT szakember van). - Ne egy kódoló legyél, aki csak a forráskódot tudja rendezni, hanem egy szoftverfejlesztő.