Cu câțiva ani în urmă, mi-am dat seama că petreceam prea mult timp pregătind imaginile pentru publicare. Nu doar redimensionare, ci și compresie, format, calitate, practic tot ce ține de încărcarea rapidă a paginii și păstrarea unui aspect decent, fără artefacte vizibile.
Așa a luat naștere o mică aplicație web, gândită să-mi rezolve exact problema asta: optimizarea imaginilor, fără tracking, fără reclame și fără costuri recurente.
Rulează într-un container LXC pe serverul meu Proxmox, iar sub capotă folosește sharp, Next.js și un pic de TypeScript – totul construit pentru uz personal, rapid și eficient, atât cât m-a dus capul, ghidându-mă după StackOverflow și inspirându-mă din proiecte similare de pe GitHub.
De curând, însă, m-am gândit că n-ar strica s-o mai „ung puțin”. Nu pentru că nu mergea, ci pentru că știam că se poate mai bine. Așa că am apelat la AI, nu ca să-mi rescrie codul de la zero, ci ca să mă ajute să înțeleg cum l-aș putea îmbunătăți. Mai exact, am folosit Gemini Code Assist integrat direct în VSCode – genul de asistent care nu doar că îți sugerează optimizări, dar îți explică și de ce ar fi o idee bună să le aplici.
N-am vrut să risc, așa că am creat un director separat și i-am dat acces acolo, fără să expun tot workspace-ul. Am mutat aplicația în acel folder, am deschis VSCode și l-am întrebat pe Gemini dacă știe despre ce e vorba. A identificat proiectul aproape instant, în mai puțin de 10 secunde, ceea ce, sincer să fiu, mi-a sporit încrederea că ar putea chiar să mă ajute să pun aplicația la punct.
Încurajat, am început prin a-i cere sugestii concrete pentru îmbunătățirea aplicației. AI-ul mi-a recomandat modificări logice și ajustări de performanță, pe care le-am implementat fie manual, când voiam să înțeleg exact ce face codul, fie direct prin intermediul său, mai ales când intervențiile păreau mai complexe și preferam să nu pierd timp căutând în codul fișierului vizat linia de cod care trebuia modificată.
Ce a urmat a fost genul acela de upgrade liniștit, dar cu efecte vizibile: imaginile procesate sunt acum mai mici, se încarcă mai repede și păstrează aceeași calitate. Iar rezultatul? O aplicație care nu doar că îmi respectă intimitatea și bugetul, dar acum funcționează mai bine ca oricând.
Ei bine, înainte de AI, nefiind programator de meserie, singura mea speranță erau colegii și prietenii care scriu cod zi de zi. Dar cum nu sunt genul care să deranjeze cu fiecare idee care-mi trece prin cap, așteptam să se adune o listă mai serioasă de întrebări, îi invitam la o bere, un mic, și-i rugam să se uite peste cod.
În unele situații, pierdeam câteva ore bune ca să identificăm o problemă sau să adăugăm o funcționalitate nouă în aplicație – operații care acum, cu ajutorul AI-ului, se rezolvă în câteva minute. Iar timpul ăla pe care îl petreceam revizuind codul, îl dedicăm acum unor discuții serioase și de mare angajament despre fotbal și inteligență artificială.
Totuși, în ignoranța-mi naturală, toată treaba asta mă pune pe gânduri și nu mai sunt chiar atât de convins că programarea va rămâne o meserie de viitor – cel puțin nu în forma în care o știm azi. Am senzația că, în anii care vin, va urma o triere firească, în urma căreia doar cei foarte buni vor continua să-și câștige pâinea din meseria asta. Iar de aici vine inevitabil întrebarea: cât de bun trebuie să fii ca să lucrezi ca programator în era inteligenței artificiale?