Как я заставил искусственный интеллект учить меня PowerShell: почему без экспертов никуда

Уже слышу ваши вздохи. Да, я использую ИИ, чтобы разобраться в вещах, в которых ничего не понимаю. Началось это еще с Copilot, который раньше назывался Bing Chat.

Мне всегда нравился разговорный формат, когда общаешься с чат-ботом на базе ИИ, а не просто гуглишь в интернете. Если мне нужно найти что-то конкретное, поисковик – отличный вариант. Но когда я хочу провести настоящее исследование, узнать что-то новое, возможность задавать вопросы, возвращаться к темам – это бесценно. Это как общение с учителем, диалог, который помогает мне лучше усваивать информацию.

Изучение PowerShell давно было в моем списке дел. Просто из любопытства. И вот, я решил начать, вооружившись различными инструментами ИИ. Я пробовал читать книги, но это не мой метод. Я учусь, когда задаю вопросы, экспериментирую, что-то ломаю, а потом пытаюсь это починить.

Но почти сразу стало ясно: ИИ пока не заменит экспертов. Это не волшебная таблетка, и без человека, который знает, что делает (а я к таким не отношусь), всё пойдет наперекосяк. И очень сильно.

Подчеркну, я не говорю, что это "правильный" способ обучения. Я просто делюсь своим опытом.

Начинаем с малого, работаем над проектом

История PSReadLine оказалась очень полезной, когда я осваивал материал, позволяя вызывать предыдущие команды.

Как и в любом новом деле, лучше начинать с малого. Поэтому я решил заняться профилем PowerShell. Даже будучи полным новичком, я понимал, для чего он нужен – как .bashrc в Linux. Но я понятия не имел, что там может быть, кроме копирования и вставки кода для использования темы Starship, которую я использую повсюду.

С помощью Google Gemini я начал задавать вопросы о профилях PowerShell, ища простые примеры, которые мне бы подошли. Да, я мог бы найти ту же информацию через обычный поиск, но мне важен именно диалог, особенно когда я что-то исследую. Я всегда могу перейти по ссылкам и прочитать подробности, но возможность быстро задать конкретный вопрос и получить понятный ответ – это то, что мне нужно.

В итоге у меня получился небольшой список того, что можно добавить:

• История и IntelliSense PSReadLine
• Вызов темы Starship
• Добавление Fastfetch при запуске
• Добавление задержки, чтобы Fastfetch появлялся не каждый раз при запуске PowerShell
• Простая функция подсчета слов для документов, которая запускается командой "wc" вместо длинной команды PowerShell.

Ничего сверхъестественного, но для начала неплохо.

Со Starship всё просто: инструмент сам выдает команду, которую нужно добавить. А над остальным я работал с ИИ, чтобы он помог мне сгенерировать нужные команды и объяснить, что они делают и как их использовать.

Взлеты и падения

Я много использовал Gemini, но начинаю рассматривать возможность использования локальных LLM, ориентированных на код.

И вот тут-то я понял, что ИИ не превратит новичка в эксперта. Простая просьба сгенерировать то, что мне нужно, закончилась неудачей. Но я даже рад, что так произошло.

Я столкнулся с проблемой, получал конкретные ошибки, разбирался, что это за ошибки и как их исправить. Да, это заняло время. Но в процессе я действительно кое-чему научился. Например, я не указал, что использую PowerShell 7, а не Windows PowerShell, и, оказывается, между ними есть разница.

Я также узнал о создании функций, зачем они нужны и как это делается. Опять же, я просил ИИ объяснить, что все это делает, пробовал, а потом возвращался, когда первая попытка не удавалась.

Не буду притворяться, что это похоже на отладку кода опытным программистом, но процесс был похожим. Что-то не работает – ищешь проблему, пока не заработает.

Короче говоря, я достиг своей цели, узнал о командах PowerShell и о том, как создавать функции. Но не без хождения по кругу.

Эксперты по-прежнему незаменимы

Использование ИИ помогло мне кое-что узнать, но это не самый надежный способ написания кода.

Если бы я уже был экспертом в PowerShell, я бы не стал так делать, верно? Но даже в этом простом проекте я не мог просто сказать ИИ, что мне нужно, и получить готовый результат. Это не сработало.

Конечно, пока что я занимался только самым базовым уровнем, но даже здесь ИИ не смог просто волшебным образом сгенерировать код, который что-то делает. Было бы здорово, если бы это было так, но этот опыт показал мне, что без человека, который знает, что делает, ИИ будет спотыкаться и создавать проблемы.

ИИ не должен заменять программистов. Он должен сделать их работу эффективнее. Если бы я был опытным разработчиком, я бы использовал ИИ для быстрого создания функции, а не писал ее вручную, и смог бы быстро выявить и исправить проблемы. А мне потребовалось много времени на общение с ИИ, чтобы понять ошибки и получить правильные ответы. И убедиться, что я понимаю, что делаю.

Я собираюсь продолжать в том же духе, используя ИИ для приобретения новых навыков. Но в целом, ИИ должен быть создан для работы вместе с нами, а не для замены нас. По крайней мере, если мы ценим качество.

Кстати, вот готовый код, если кто-то хочет оставить конструктивный отзыв. В конце концов, я только учусь!

Google.com

Мнение редакции MSReview: Эта статья хорошо показывает, что даже при использовании самых современных инструментов ИИ, человеческий опыт и знания остаются незаменимыми. ИИ может быть мощным помощником, но он не способен заменить эксперта, особенно когда дело касается сложных задач, требующих глубокого понимания нюансов и контекста.