I naprawdę nic tu się nie dzieje w kwestii AI?
Poważnie nikt z was nie używa agentów AI (Claude Code, Codex, OpenCode, KiloCode, itd.) w pracy z projektami Delphi?
Jestem zaskoczony, że temat wydaje się nieobecny. A może to kwestia niezauważenia przeze mnie takich wątków?
Czy możliwe, że jest to temat tabu na tym forum?
Chętnie poznam Wasze opinie.
Nie sądzę, aby był związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy brakiem wątków o agentach AI, a ich nieużywaniem. Natomiast zauważalny jest taki związek pomiędzy popularnością modeli LLM a powolną śmiercią typowych forów dyskusyjnych, takich jak 4p. 
Co prawda nie używam Delphi, a Lazarusa, ale agentów AI nie używam i nie zamierzam. Natomiast bardzo chętnie korzystam z modeli językowych, ale wyłącznie do nauki. Kod źródłowy piszę samodzielnie, nieważne czy swoje rzeczy czy adaptacje odpowiedzi modeli językowych, czy to tekstowych, czy przykładowych snippetów przez nie wypluwanych. Preferuję posiadanie pełnej wiedzy i kontroli nad własnym kodem, a używanie agentów AI do produkowania kodu jest tego przeciwieństwem.
PS: zdaje się, że masz literówtkę w tytule (AFAIR płeć się nie zgadza). 
wloochacz napisał(a):
Jestem zaskoczony, że temat wydaje się nieobecny.
Ale czym? Bo jeśli średnio działają, to ludzie tego nie używają, bo szkoda na to czasu. Jeśli są super dobre, to nikt nie pyta o porady, bo AI rozwiąże każdy problem i rozwieje każdą wątpliwość. Dokładnie tak, jak reklamują to ich dostawcy.
Ale jak sobie takie tematy wyobrażałaś? Że ktoś przyjdzie i zacznie mówić "używam agentów AI do pracy z projektami delphi" a inni "uuu, tak ja też", "ja też"?
Tak z ciekawości są w ogóle wtyczki do delphi / lazarus do agentów? Oficjalne / community? Jak LLMy sobie radzą z kodem delphi?
Wydaje mi się że jak ktoś pracuje w pascalu / delphi to raczej dinozaur który niechętnie patrzy na nowinki i moim zdaniem zainteresowanie AI w tym gronie jest bardzo niskie, przez co wsparcie jest raczej kiepskie, ale może się mylę?
flowCRANE napisał(a):
Preferuję posiadanie pełnej wiedzy i kontroli nad własnym kodem, a używanie agentów AI do produkowania kodu jest tego przeciwieństwem.
jak to się ma do cytatu z Twojej stopki?
“An idiot admires complexity, a genius admires simplicity” — Terry A. Davis
obscurity napisał(a):
flowCRANE napisał(a):
Preferuję posiadanie pełnej wiedzy i kontroli nad własnym kodem, a używanie agentów AI do produkowania kodu jest tego przeciwieństwem.
jak to się ma do cytatu z Twojej stopki?
“An idiot admires complexity, a genius admires simplicity” — Terry A. Davis
Dokładnie tak, jak ma się mać – utrzymywanie i rozwój kodu, który zna się jak własną kieszeń i który w pełni się kontroluje, jest bajecznie proste. Ale żeby to rozumieć, trzeba dojrzeć intelektualnie – wtedy będzie się wiedziało, że poziom prostoty nie jest odwrotnie proporcjonalny do liczby koniecznych do napisania linijek kodu własnymi rękoma.
Powierdzam, że LLMy dobrze sobie radzą z Delphi też.
Najlepiej z pythonem i frontem zapewne, ale pascalowe rzeczy też ogarniają na poziomie takim, że mój syn za 15 lat na pewno nię będzie tworzył kodu jaki ja teraz tworzę ręcznie we wszelakich technologiach 
.
Ostatnio było parę tematów na ten temat, ale tak szczerze mówiąc to nie wiem o czym można dyskutować. Community prześciga się jak dobrze użyć LLMów z nadgorliwości, gdzie co do zasady po prostu powinieneś pisać prompty i wszystko powinno być zoptymalizowane pod osobę, która nie chce rozkminiać jak to działa pod spodem
flowCRANE napisał(a):
obscurity napisał(a):
flowCRANE napisał(a):
Preferuję posiadanie pełnej wiedzy i kontroli nad własnym kodem, a używanie agentów AI do produkowania kodu jest tego przeciwieństwem.
jak to się ma do cytatu z Twojej stopki?
“An idiot admires complexity, a genius admires simplicity” — Terry A. Davis
Dokładnie tak, jak ma się mać – utrzymywanie i rozwój kodu, który zna się jak własną kieszeń i który w pełni się kontroluje, jest bajecznie proste. Ale żeby to rozumieć, trzeba dojrzeć intelektualnie – wtedy będzie się wiedziało, że poziom prostoty nie jest odwrotnie proporcjonalny do liczby koniecznych do napisania linijek kodu własnymi rękoma.
Warto zauważyć, że taki stan prawie nigdy nie ma miejsca - chociażby przez nasze fizyczne ograniczenia. Często projekt ma kilka milionów linii kodu, napisany przez setki programistów, którzy częściowo już nie pracują lub nie żyją, a baza kodu może mieć kilkadziesiat lat. Wtedy trzeba sprawnie się poruszać wśród kodu, który nie zna się jak własnej kieszeni, a wręcz jest to niemożliwe do osiągnięcia. Ale żeby to zrozumiec trzeba być zawodowym programistą.
flowCRANE napisał(a):
agentów AI nie używam i nie zamierzam. Natomiast bardzo chętnie korzystam z modeli językowych, ale wyłącznie do nauki. Kod źródłowy piszę samodzielnie, nieważne czy swoje rzeczy czy adaptacje odpowiedzi modeli językowych, czy to tekstowych, czy przykładowych snippetów przez nie wypluwanych.
Często jest to po prostu marnowanie czasu - szczególnie jak AI generuje powtarzalne mapowania, refaktoryzuje kod podłóg instrukcji czy po prostu wygenerował serię klas i metod, które implementują daną logikę używając biblioteki czy API, którego jeszcze nie znamy na pamięć lub same wymagania logiki łatwiej i szybciej opisać słownie niż zakodować.
Preferuję posiadanie pełnej wiedzy i kontroli nad własnym kodem, a używanie agentów AI do produkowania kodu jest tego przeciwieństwem.
Zgodzę sie, że powinno się posiadać pełną wiedzę o wycinku systemu nad jakim się pracuje, ale to nie ma nic do tego, czy dany kod piszemy recznie czy robi to AI. Przecież zanim oś zacommitujemy musimy to uruchomić, przetestować, zrobić CR, zrozumieć. Akurat, w tym celu używa się mózgu - jeśli ktoś tego nie robi to nie ma różnicy czy dany kod wygenerował mu AI czy skopiował jakiś kawałek kodu ze StackOverflow
Praca z dobrym AI, jak się potrafi to robić przypomina pracę z kilkoma juniorami oraz integrację pracy wielu programistów - co znów jest normalne w zawodowym świecie a raczej trudne do doświaczenia dla samotnego strzelca.
Używanie AI nie wiąże się z niezrozumieniem kodu, który sie commituje. Z tym wiąże się ogólny poziom BHP oraz profesjonalizmu danego programisty.
obscurity napisał(a):
Wydaje mi się że jak ktoś pracuje w pascalu / delphi to raczej dinozaur który niechętnie patrzy na nowinki i moim zdaniem zainteresowanie AI w tym gronie jest bardzo niskie, przez co wsparcie jest raczej kiepskie, ale może się mylę?
Dlaczego dinozaur? W Marcu 2026 zapowiedziano wydanie nową wersje 13.1 gdzie m.in. dodają wsparcie do najnowszych API Androida oraz iOS. Ogólnie pierwszy release Delphi to 1995r. gdzie do 2026r. przeszli drogę jak stąd do najbliższej galaktyki. Ogólnie to Delphi ma tyle lat co Java, o wiele mniej niż C++, a pierwowzory - czyli C i Pascal są w podobnym wieku. Dlaczego programistów C, C++, Javy, Pythona nie określa się dinozaurami?
ja uwazam ze trzeba miec najpierw jakas wizje co chce sie robic
krzychu82a napisał(a):
ja uwazam ze trzeba miec najpierw jakas wizje co chce sie robic
Dokładnie. Znam programistę-amatora (naukowca uczelni), ktory siedzi w Delphi od 20 lat i nie zna, żadnych innych technologii. Za to jego aplikacje-kombajny, będący głównie naukowymi symulacjami i złożonymi środowiskami obliczeniowymi, są w swojej (co prawda wąskiej) dziedzinie naukowej bezkonkurencyjne na całym świecie. Człowiek robi swoje, nie wchodzi w dyskusje o wyższosci języków, perspektywach, trendach i świetnie mu to wychodzi.
ranndom123 napisał(a):
Warto zauważyć, że taki stan prawie nigdy nie ma miejsca - chociażby przez nasze fizyczne ograniczenia. Często projekt ma kilka milionów linii kodu, napisany przez setki programistów, którzy częściowo już nie pracują lub nie żyją, a baza kodu może mieć kilkadziesiat lat. Wtedy trzeba sprawnie się poruszać wśród kodu, który nie zna się jak własnej kieszeni, a wręcz jest to niemożliwe do osiągnięcia.
Spróbuj odpowiedzieć jeszcze raz, tym razem na temat.
Ale żeby to zrozumiec trzeba być zawodowym programistą.
Och, poczułem tę wyższość, klimaty à la ex cathedra – aż mi ciarki po plecach przeszły.
Niestety to co piszesz nie ma żadnego sensu. Żeby to wiedzieć, wystarczy popracować przy projektach rozwijanych przez wielu deweloperów (np. open source). A to czy zawodowo klepie się kod, czy uprawia rzodkiewki, nie ma absolutnie żadnego znaczenia.
Zgodzę sie, że powinno się posiadać pełną wiedzę o wycinku systemu nad jakim się pracuje, ale to nie ma nic do tego, czy dany kod piszemy recznie czy robi to AI.
Ma znaczenie i to bardzo duże, bo jeśli sam napiszesz kod, to masz w głowie pełen zestaw informacji (implementację, kontekst, intencje i wszelkie metadane innego rodzaju, które ostatecznie nie trafią do źródeł), natomiast agent otrzymuje w prompcie jedynie nędzny ich wycinek i zwymiotuje to, na co w danym momencie stać tę ćwierć-inteligencję.
Przecież zanim oś zacommitujemy musimy to uruchomić, przetestować, zrobić CR, zrozumieć.
I dlatego w przypadku pisania kodu samodzielnie, nie istnieje sytuacja, w której commitowany jest kod, którego się nie zna i/lub nie rozumie. Wyjątkiem od tej reguły może być jedynie programowanie randomowe połączone z periodyczną amnezją.
To tak w ramach podsumowania moich słów.
flowCRANE napisał(a):
To tak w ramach podsumowania moich słów.
nikt tu nie mówi o vibe codingu - polecam żebyś sobie obejrzał fragment od 3:16
To nie jest podsumowanie twoich słów bo ty zupełnie wypierasz przydatność AI do tworzenia kodu, a autor filmiku ma zdrowe i trzeźwe podejście.
flowCRANE napisał(a):
Ma znaczenie i to bardzo duże, bo jeśli sam napiszesz kod, to masz w głowie pełen zestaw informacji (implementację, kontekst, intencje i wszelkie metadane innego rodzaju, które ostatecznie nie trafią do źródeł), natomiast agent otrzymuje w prompcie jedynie nędzny ich wycinek i zwymiotuje to, na co w danym momencie stać tę ćwierć-inteligencję.
Tak może było dwa lata temu, teraz pisze się dokumenty pomagające utrzymać kontekst agentom gdzie jest opisana implementacja, kontekst, intencje, architekturę, decyzje projektowe, wytyczne i co tam chcesz. AI sam z resztą generuje takie dokumenty i utrzymuje je zgodnie z aktualnym stanem.
flowCRANE napisał(a):
I dlatego w przypadku pisania kodu samodzielnie, nie istnieje sytuacja, w której commitowany jest kod, którego się nie zna i/lub nie rozumie. Wyjątkiem od tej reguły może być jedynie programowanie randomowe połączone z periodyczną amnezją.
dlatego AI trzeba po prostu traktować jak innego członka zespołu (juniora). Jakbyś pracował kiedyś w zespole to byś wiedział że w większości realnych i dużych projektów nie znasz całego codebase'u i każdej linijki kodu na pamięć i nie wiesz co robi każdy fragment kodu nawet jeśli w całości był pisany przez ludzi. Taki "przywilej" masz tylko w jednoosobowym małym projekcie.
A niby o czym mowa, jak nie o vibe codingu?! 
Masz tutaj definicję z wikipedii:
In computer programming, vibe coding is a software development practice assisted by artificial intelligence (AI) such as by chatbots (programs that simulate conversation) or AI agents such as Codex or Claude Code. The software developer describes a project or task in a prompt to a large language model (LLM), which generates source code automatically. Vibe coding may involve accepting AI-generated code without reviewing the output thoroughly, instead relying on results and follow-up prompts to guide changes.
flowCRANE napisał(a):
A niby o czym mowa, jak nie o vibe codingu?!
Masz tutaj definicję z wikipedii:
In computer programming, vibe coding is a software development practice assisted by artificial intelligence (AI) such as by chatbots (programs that simulate conversation) or AI agents such as Codex or Claude Code. The software developer describes a project or task in a prompt to a large language model (LLM), which generates source code automatically.
Szkoda że uciąłeś cytat w wygodnym dla ciebie miejscu...
Vibe coding may involve accepting AI-generated code without reviewing the output thoroughly, instead relying on results and follow-up prompts to guide changes
widać że nie rozumiesz tego pojęcia i nie rozróżniasz developowania aplikacji przy pomocy AI od lecenia na promptach
Przekleiłem cały pierwszy paragraf — niczego nie obciąłem. Początkowo wkleiłem mniejszy fragment, wymagane minimum, ale dodałem resztę, bo ostatnie zdanie tego paragrafu też może mieć znaczenie. Zresztą po to podałem link do źródła, aby się zapoznać z całą treścią, więc mi manipulacji nie zarzucaj.
PS: ja nie rozumiem, czy ty bardzo nie chcesz mieć łatki vibe codera przez używanie agentów AI do generowania kodu?
flowCRANE napisał(a):
Ja nie rozumiem, czy ty bardzo nie chcesz mieć łatki vibe codera przez używanie agentów AI do generowania kodu?
Znowu potwierdzasz że nie rozumiesz tego pojęcia. Praktycznie wszyscy z olejem w głowie używają teraz AI do generowania kodu w pewnym stopniu, nie - nie zawsze jest to "vibe coding". Żeby zrozumieć pojęcie "vibe codingu" najpierw trzeba zrozumieć pojęcie "vibe". Jakbyś obejrzał filmik który sam wrzuciłeś to może byś trochę zrozumiał. Możesz sobie nazywać ludzi jak chcesz
Świeży take w temacie:
Wady, zalety, jak poprawnie używać AI, czego nie robić, gdzie są zagrożenia i na czym polegają, trochę badań i statystyk. No i nie jest tak kolorowo, jak to ludzie twierdzą. Do tego tokeny coraz droższe, a jakość modeli spadła po aktualizacjach. Dziwny ten rynek.
flowCRANE napisał(a):
Świeży take w temacie:
Wady, zalety, jak poprawnie używać AI, czego nie robić, gdzie są zagrożenia i na czym polegają, trochę badań i statystyk. No i nie jest tak kolorowo, jak to ludzie twierdzą. Do tego tokeny coraz droższe, a jakość modeli spadła po aktualizacjach. Dziwny ten rynek.
Właśnie takimi wpisami udowadniasz, że nie wiesz o czym piszesz bo Ty tego rynku nie znasz. Nikt nie twierdzi, że AI to silver bulet, a po prostu, że jest przydatny i jego umiejętne wykorzystanie daje lepsze efekty niż nie korzystanie z AI.
Wydaje mi się, że nie słyszałeś o tym, że można przekazać context do modelu? Można także określić pewne ramy jak architektura, code guidlines etc. Bardzo dobrze działa wykorzystywanie modeli z mniejszą ilością parametrów (tańszych) do zawężenia promptu, do generowania samych technicznych wymagań i tak dopracowany prompty dopiero przekazywać do modeli z większą ilością parametrów. Agenci potrafia przedstawiać swoją pracę w postaci DIFFa do akceptacji - czy akceptując taki diff nie rozumiesz co dany kod robi? Przeciez pracując z juniorami też akceptuje sie dziesiątki PR, których autorem nie jesteś. Taki architekt czy analityk też nie jest autorem każdej linijki kodu bo piszą to programiści (za wespół z AI), a jednak wie co sie dzieje w systemie.
Każdy kto pracuje zawodowo i poważnie z AI nie korzysta z publicznych modeli... z powodu, że często je aktualizują, zmieniają, odpowiedzi są zależne od ruchu na serwerach, z powodu prywatności oraz z powodu ceny. W szczególnych wypadkach buduje sie serwer do AI, ale koszt dobrych kart jest duży np. taka NVidia H100 - ale zdarza się, że takie instalacje powstają. Natomiast nawet jeśli firma nie decyduje się na dedyk to wykorzystuje się uruchamianie modelu na jakimś chmurowym kontenerze, gdzie ma pełną kontrole nad wykorzystaniem danych, nad tym jaka wersja modelu tam działa, gwrancją zasobów, parametrów i co najważniejsze - dostawca bierze na siebie kwestie prawne np. Azure OpenAI. Powstają całe zespoły, które tworzą np. framework systemu, przystosowany do wykonywania XYZ, do tego paczkę przykładów, a potem z wykorzystaniem przygotowanego frameworka, przykładów i API danego modelu generują aplikacje na podstawie specyfikacji przez LLM - i po takiej operacji jest już gotowe 80-90% aplikacji i trzeba zrobic CR oraz dorobić te 10-20% do końca.
Natomiast Ty przedstawiasz to jako antytezę programowania, coś totalnie nieprzydatnego oraz twierdzisz, że pół świata się myli. To może nie działać w twoim przypadku - z powodu jakiś ograniczeń etc. ale nie wygłaszał bym z Twoim doświadczeniem (a w zasadzie jego braku) takich śmiałych tez.
ranndom123 napisał(a):
Nikt nie twierdzi, że AI to silver bulet, a po prostu, że jest przydatny i jego umiejętne wykorzystanie daje lepsze efekty niż nie korzystanie z AI.
Tak samo jak nikt nie twierdzi, że AI to bezwartościowy szajz — ja tego nigdzie nie napisałem, ja tak nie twierdzę, sam to próbujesz wszystkim wmówić (i nie tylko ty), bo najwyraźniej przeszkadza ci, że ktoś krytykuje twoją ulubioną zabawkę. I jeszcze głupiego ze mnie chcesz zrobić:
ranndom123 napisał(a):
Wydaje mi się, że nie słyszałeś o tym, że można przekazać context do modelu?
Nie, nie słyszałem o tym — mysłałem, że prompty pisze się na maszynie do pisania i wysyła każdy z osobna do różnych modeli gołębiem pocztowym, wypożyczonym za worek kartofli od lokalnej społeczności Amiszów.
Hype mnie nie interesuje, od dawna śledzę temat AI i słucham obu stron, zwracając uwagę zarówno na zalety, jak i na wady, zamiast bezkrytycznie słuchać tych patrzących na świat przez różowe okulary. Bez względu na to jak bardzo zadłużony jesteś w agentach, nie zmieni to faktu, że realne wady tego podejścia istnieją (co potwierdzają nie tylko eksperci, ale też realne badania na tysiącach firm i projektów) i nawet jeśli sam używasz agentów AI w sposób perfekcyjnie profesjonalny, tysiące innych nie będą tego robić, bo wybiorą drogę na skróty (o czym ostrzegał nawet sam Microsoft).
Używanie agentów AI do generowania kodu w samym rdzeniu nie różni się niczym od używania wszystkich innych popularnych technik wytwarzania oprogramowania — albo robi się ”sensownie”, albo wyjdzie kupa. Wzorce projektowe, clean code, DRY, KISS, SOLID, TDD i inne akronimy — wszyscy o tym wiedzą, temat przemielony przez dekady, a jak wygląda rzeczywistość to raczej każdy wie.
Podsumowując — nie uważam, żeby AI było złem wcielonym, a to, że na razie nie jestem zainteresowany agentami AI i vibe'owaniem, nie oznacza, że zawsze będę. Z modeli językówych też nie korzystałem, a dziś korzystam regularnie. Pozostaję otwarty na innowacje, ale do tematu podchodzę z rezerwą.
programiści Delphi jeszcze pamiętają że to Delphi miało być narzędziem, dzięki któremu manago se sam wyklika aplikację bez udziału programistów.
Dlatego nie pozwolą se wciskać twierdzenia że LLM jest narzędziem, dzięki któremu manago se sam svibecoduje aplikację bez udziału programistów.
