Створення Додатку для Відстеження Сну з Допомогою AI: Історія Вражаючого Кодування (та декілька ночей без сну)
Пам’ятаєте відчуття, коли щось працює просто як по маслу? Коли інструмент у ваших руках – це не просто інструмент, а продовження вашого задуму? Я відчула це, спостерігаючи за тим, як розгортався цей проєкт. Все почалося з простої ідеї від автора відео – створити застосунок для відстеження сну, що використовує потужність штучного інтелекту. Нічого надзвичайного, лише потреба покращити власний сон та бажання поділитися процесом. А вийшло… справжнє диво кодування.
За час, що зайняв би у вас перегляд середньостатистичного фільму, автор реалізував застосунок, що здатен збирати дані, аналізувати їх та навіть давати поради щодо поліпшення сну. Це не просто готовий продукт; це історія про наполегливість, співпрацю з AI та про (сподіваюся) довгі, спокійні ночі.
З чого все починається: Ідея та Початкове Завдання
Кожна велика подорож починається з першого кроку. У цьому випадку, перший крок – це чітке розуміння того, що потрібно створити. Автор відео поставив перед собою завдання: розробити застосунок для відстеження сну. Він зізнався, що теж має проблеми зі сном, і хотів би краще розуміти свої звички та фактори, що впливають на якість сну. Крім того, він хотів використовувати штучний інтелект, щоб полегшити процес аналізу даних і отримати персоналізовані рекомендації.
Це не просто концепція; це справжній план дій, викладений у вигляді конкретного технічного завдання (специфікації). Автор хотів створити застосунок з наступними функціями:
- Головний екран (homepage): Місце для швидкого доступу до ключової інформації.
- Сторінка з порадами щодо сну (Sleep Coach): Для отримання персоналізованих рекомендацій.
- Сторінки входу та реєстрації (login and registration pages): Для захисту особистої інформації.
- Сторінка акаунту (account page): Місце для введення API-ключа OpenAI та вибору моделі LLM.
Автор також передбачив два способи збору даних:
- Введення даних голосом (natural language): Записуєш дані, а AI їх обробляє.
- Завантаження даних з інших трекерів (upload screenshots): Наприклад, фотографії з екрану Whoop band чи інших додатків.
Це був не просто набір функцій, а чіткий план, який визначав, як повинен працювати кожен аспект додатка.
Pythagora AI: Чарівна Паличка для Кодування (Або Майже)
Він використовує Pythagora AI – інструмент, який виступає провідником у світі кодування. Його слова про Pythagora: “Це чудово, це справжнє vibe coding”. До речі атмосфера, де ти співпрацюєш з AI для створення коду. Це не повне автоматичне кодування, не потрібно вручну писати кожну рядок, але це дає більше контролю над проєктом.
Тут я перехоплюю нитку розповіді. Звичайний процес кодування може зайняти годинами, а можливо й днями. Але в даному випадку все виглядало зовсім інакше. Після введення специфікації, Pythagora AI почала творити дива. Вона взяла опис, переробила його у зрозумілий формат markdown, уточнила деталі та почала генерувати код.
Перші етапи були присвячені створенню користувацького інтерфейсу (UI) та скелету бекенду. Автор міг спостерігати за процесом, перевіряти задачі, які виконувались та їх статус. Pythagora AI сама взяла на себе всю важку роботу по написанню та впровадженню коду.
Перші Кроки: UI та Архітектура
Після затвердження специфікації, Pythagora AI взялася за створення front-end частини застосунку. Вона почала “будувати” інтерфейс користувача, генеруючи компоненти та файли, створюючи структуру майбутнього застосунку. Процес відбувався швидко – кілька хвилин, і у нас був базовий UI.
Важливо зазначити, що Pythagora AI використовує певні фреймворки, які вона вміє найкраще. В цьому випадку це був Node.js. Автор мав змогу переглядати код, що генерувався, і відчував себе майже як у віртуальному редакторі коду VS Code. В його очах це була чудова симбіозна робота, а не лише автоматизований процес.
Після побудови UI, автор натиснув кнопку “Перегляд застосунку” (view app). Це дозволило йому миттєво побачити попередню версію застосунку в браузері. Це був перший крок, щоб побачити, як все працює в реальному часі.
Вхід, Екран та Голос: Функціональність Застосунку в Дії
Практично відразу автор зміг увійти в систему свого нового застосунку. Вхід, реєстрація, відображення даних – все працювало! Так виглядала магія. Створювалось враження, що програма пишеться сама собою.
Автор продемонстрував наступну функціональність:
- Введення даних про сон: Завантаження скріншотів з даних, введення текстових даних.
- Отримання рекомендацій: Відображення даних про сон у вигляді графіків, надання рекомендацій.
- Sleep Coach: Чат-інтерфейс для спілкування з AI.
Після побудови UI, автор зосередив увагу на back-end частині, а саме функціональності, яка відповідала за обробку даних.
Погружаємось в Код: Бекенд та Тестування
Початковий етап кодування був поділений на частини, що дозволяло більш точно контролювати процес і швидко вирішувати проблеми. Метод полягав у специфікації, front-end і back-end частинах.
Важливою частиною була перевірка. Після кожної ітерації автор проводив тестування. Pythagora AI генерувала код, автор тестував його та надавав зворотний зв’язок.
Він регулярно перевіряв та виправляв помилки. Pythagora AI аналізувала код, виявляла помилки та автоматично виправляла їх. Якщо ви поглянете на логи, то можна побачити інформацію про всі процеси, що відбуваються в системі.
Синхронізація з Реальністю: Ручне Тестування
Важливо, що автор не просто спостерігав, а й активно взаємодіяв з додатком. Він перевіряв функціональність, вводив дані, використовував голосові записи, завантажував скріншоти. Після тестів вказівок, що все працює добре, він натискав кнопку “Все працює”, і Pythagora AI переходила до наступного завдання.
Експеримент з Розпізнаванням Голосу та Завантаженням Відео
Виходить як в рекламі: кілька кліків, і все працює як треба! Проте, як у будь-якому професійному коді, не все буває гладко відразу. Виникали помилки, і автор повинен був їх вирішувати.
Були й моменти, коли щось йшло не так. Основною проблемою було розпізнавання голосу. Автор записав голосове повідомлення, але система не змогла обробити його. Pythagora AI згенерувала код, але функція не працювала. Автор надіслав інформацію про помилку, та AI знайшла рішення за хвилини.
У такому форматі автор дотримувався простих правил:
- Пробуйте. Спробуйте здійснити дію, наприклад, зареєструватись.
- Перевірте відповідь. Подивіться, що станеться.
- Якщо не працює: фіксуйте. Натисніть кнопку “Виправити все”.
- Повторіть.
Фінальний Штрих: Від Рекомендацій до Завершення
Останні штрихи, це:
- Рекомендації щодо сну.
- Sleep Coach.
Автор залишився задоволений кінцевим результатом. Ось як він закінчує: “Тисячі рядків коду, менше півтори години часу.” На його думку, це було надзвичайно легко, інтуїтивно зрозуміло. Він радить спробувати Pythagora AI.
Чому Ця Історія Важлива?
Ця історія – більше, ніж просто огляд застосунку. Вона показує, як AI може змінити процес розробки програмного забезпечення.
- Швидкість: AI дозволяє реалізовувати проєкти значно швидше.
- Простота: Інструменти типу Pythagora AI роблять кодування доступнішим, навіть для тих, хто не є досвідченим програмістом.
- Співпраця: AI стає партнером розробника, звільняючи час для творчості та зосередження на важливих аспектах.
Важливо також відзначити, що це не магія. Немає чарівної палички, яка зробить усе. Все одно необхідне розуміння основних принципів, ретельне тестування та вміння аналізувати результати. Однак AI стає потужним інструментом для пришвидшення процесу.
Він запропонував читачам, які можуть використовувати інструмент:
- Розробники, яким потрібна допомога. Це дуже корисний інструмент.
- Досвідчені розробники. Ви можете швидше реалізувати свої ідеї.
- Тим, хто хоче спробувати себе у розробці. AI може полегшити процес навчання.
Висновок: Майбутнє Кодування Тут
Спостерігаючи за тим, як автор створював цей застосунок, я відчуваю захоплення. Це не просто демонстрація можливостей AI, це погляд у майбутнє розробки. Майбутнє, де інструменти допомагають нам реалізувати найсміливіші ідеї, а процес кодування стає все більш творчим та ефективним. І, можливо, у цьому майбутньому ми всі будемо трохи менше недосипати.
