Sistemul de sănătate și transformarea prin inteligența artificială

  • Începeți să creați o aplicație funcțională bazată pe inteligență artificială folosind un instrument fără cod
  • Aflați cum aplicațiile web salvează datele utilizând spațiul de stocare al browserului
  • Înțelegeți cum AI poate fi un partener de gândire, nu un înlocuitor al gândirii
  • Aflați cum să vă conectați proiectul la GitHub, astfel încât codul dvs. să nu se piardă niciodată.
  • O aplicație funcțională Founder’s Toolkit construită în Github Codespaces, care include:
    • Modulul de stocare a feedback-ului pentru organizarea contribuțiilor inițiale ale părților interesate
    • Modul contrarian care oferă o „a treia opinie” și contestă definiția problemei dvs.
  • Un depozit GitHub cu proiectul dvs. Founder’s Toolkit, unde va fi salvat codul dvs.
  • Elevii înțeleg conceptele de bază ale IA și au explorat instrumentele IA în cadrul unităților antreprenoriale (Conștientizarea IA și mentalitatea antreprenorială).
  • Nu este necesară experiență anterioară în programare sau inginerie promptă

De la explorare la acțiune

 Până acum, în cadrul acestui curriculum, ați explorat ce este IA și cum schimbă ea lumea. De asemenea, ați aplicat mentalitatea antreprenorială atunci când ați împărtășit problema inițială cu prietenii și familia și i-ați întrebat:

  • Această problemă îi afectează și pe ei?
  • Ce aspecte consideră ei că sunt cele mai importante?
  • Ce întrebări sau preocupări vă vin în minte?
  • Ce îți scapă în legătură cu această problemă?

I-ai încurajat să joace contra curentului și ai luat notițe despre feedback-ul lor.

Acum este momentul să punem AI-ul la treabă. Ai informații valoroase, dar probabil că sunt împrăștiate în note, mesaje și memorie. Și, deși prietenii și familia pot fi sinceri, s-ar putea să ezite să pună întrebările cele mai dificile.

AI ca partener de gândire

Un partener de gândire vă ajută să explorați idei, să puneți întrebări mai bune și să identificați ceea ce v-ar putea scăpa. AI poate face acest lucru surprinzător de bine, iar multe companii de succes îl utilizează deja în acest mod. Dar pentru a utiliza AI în mod eficient, trebuie să îi înțelegeți punctele forte și limitările.

În primele două unități tehnice, veți învăța să utilizați IA ca partener de gândire folosindcodarea vibe. Codarea vibe este locul în care descrieți ceea ce doriți într-un limbaj simplu, iar AI generează caracteristicile pentru dvs. Pentru această lecție, vom codifica vibe folosind Github Copilot pentru a construi o aplicație Founder's Toolkit, o aplicație potențial utilă pentru a vă consolida propriul proiect. 

female engineer with code

Important:  Instrumentele AI pe care le construiți sunt menite să completeze feedback-ul uman, nu să îl înlocuiască. Ați vorbit deja cu oameni reali, ceea ce este esențial. AI adaugă o a treia perspectivă și vă ajută să înțelegeți ceea ce ați auzit.

Noțiuni introductive despre Github

 Pentru întregul program, veți utiliza GitHub și vom profita de multe dintre capacitățile sale, inclusiv de capacitățile de stocare. 

Pe lângă utilizarea principală în gestionarea codurilor, Github oferă și agentul AIGithub Copilot și platforma de codare în cloud Codespaces. Vom folosi Codespaces, un mediu de dezvoltare care rulează în browserul dvs. Veți putea să îi dați instrucțiuni Copilot în limbaj natural cu privire la ceea ce doriți să construiți și veți putea vedea codul construit în Codespaces pentru a-l înțelege, testa și, în cele din urmă, implementa.  

Le putem descrie aici:

  • GitHub => Pagina principală a proiectului tău, similară cu Google Drive pentru coduri
  • Spații de cod => Spațiul dvs. de lucru similar cu Google Docs, dar pentru crearea de aplicații
  • Copilot => Partenerul tău de codare AI care transformă ideile tale în cod funcțional

GitHub rezolvă multe probleme în contextul dezvoltării de produse. Este o platformă pe care dezvoltatorii stochează și partajează în principal coduri, dar recent a evoluat într-un partener de codare AI, iar o parte din misiunea sa este de a democratiza crearea de software pentru toată lumea. De aceea, au investit în mai multe capacități AI pentru a oferi posibilități tuturor și au niveluri gratuite cu limite generoase.

Pentru a începe:

  1. Dacă aveți deja un cont Github, puteți sări peste acești pași. În caz contrar, accesațigithub.com 
  2. Faceți clic pe „Înregistrați-vă” și urmați pașii (este gratuit și durează aproximativ 2 minute)
  3. Folosiți o adresă de e-mail pe care o verificați regulat și vă recomandăm să alegeți un nume de utilizator profesional, deoarece acest nume de utilizator va fi cel cu care veți apărea în fața altor dezvoltatori atunci când veți colabora în cele din urmă.

Dacă ești student înscris la o școală sau universitate, înscrie-te pentru un cont cont de student . Cu Student Developer Pack, vei primi un cont Github Pro gratuit, depozite nelimitate și mai multe credite Copilot. De asemenea, vei avea acces la instrumente gratuite de dezvoltare oferite de terți. 

Stocarea feedback-ului dvs.

Pregătiți-vă foaia de lucru pentru Unitatea 2: Mentalitate antreprenorială și notițele din interviu.

În cadrul acestor activități, veți configura mediul de dezvoltare și veți crea un colector de feedback pentru a organiza informațiile pe care le-ați colectat. 

ACTIVITATEA 1

Porniți mediul de dezvoltare

Timp estimat: 15 minute

Un repozitoriu (sau „repo”) este un loc central pentru proiectul tău pe GitHub.

  1. Să creăm unul făcând clic pe „Creați depozit” sau „Nou”. 
  2. Adăugați un nume și o descriere pentru depozit.
    1. Pentru un nume , poți să-i dai un nume precum „AIVA Founders Toolkit”, dar trebuie să fie unic, așa că adaugă un identificator pentru tine.
    2. Pentru o descriere, aplicația AIVA Founder’s Toolkit este suficientă.
  3. Selectați următoarele în Configurare:
    1. Vizibilitate = Privat pentru a vă asigura că sunteți singurul care poate vizualiza depozitul
    2. Readme = Adevărat pentru ca Github să creeze automat un fișier implicit care va fi utilizat pentru documentație
    3. Adăugați fișierul .gitignore = Node
    4. Adăugați licența = Licență MIT 

Vom discuta despre semnificația acestor detalii în unitățile următoare. Dacă ați omis vreunul dintre acestea, nu vă faceți griji, deoarece le putem adăuga manual mai târziu.

create repo screenshot for github
  1. Faceți clic pe ramura „principală” din partea stângă sus a repo-ului dvs. pentru a afișa lista ramurilor disponibile.
  2. Selectați „Vizualizare ramuri” și apoi creați o ramură nouă.
  3. Dați un nume noii ramuri. Acesta este destinat exclusiv utilizării dvs., astfel încât îl puteți numi cum doriți, dar este util să îi dați un nume ușor de identificat, cum ar fi tech-unit-1.

Acest pas este opțional, dar vă recomandăm să lucrați pe ramuri noi de fiecare dată când efectuați actualizări majore. În unitățile următoare vom intra în detalii cu privire la cele mai bune practici.

create branch screenshot
screenshot naming a branch

Am creat o ramură în care va fi stocată și salvată o versiune a codului. Acum vrem să începem să programăm într-un mediu de dezvoltare folosind Codespaces.

  1. Navigați la ramura pe care tocmai ați creat-o. Puteți face acest lucru făcând clic pe numele ramurii în fereastra Vizualizați toate ramurile.
  2. Faceți clic pe „Cod” și selectați Creați un nou spațiu de cod.
  3. Așteptați până când Github creează mediul de dezvoltare.

Veți observa că browserul dvs. deschide o fereastră care este un instrument de dezvoltare a codului care arată și funcționează ca Visual Studio Code. Acesta este spațiul dvs. de lucru pentru dezvoltare, unde vom începe să scriem codul. 

Odată ce Codespaces se încarcă, veți observa că are multe panouri:

  1. Explorator de fișiere: fișierele proiectului dvs.
  2. Editor: unde previzualizați și editați fișiere
  3. Terminal: unde executați comenzi
  4. Github Copilot: unde vei instrui AI să te ajute să construiești
  5. Panoul superior: cu o bară de meniu și căutare

Lucruri de reținut:

  1. Codul dvs. este deja salvat în Codespaces:  Spre deosebire de alte instrumente în care puteți pierde munca depusă, tot ceea ce creați în Codespaces este salvat automat. La un moment dat, va trebui să salvați modificările în ramura depozitului dvs. pe Github, dar puteți închide și redeschide Codespaces, iar codul dvs. va fi acolo. 
  2. Spațiile de cod care nu sunt active timp de 30 de zile sunt șterse.
  3. Există și alte funcționalități: Nu este necesar să accesați aceste file și panouri pentru moment. Acestea reprezintă alte fluxuri de lucru din procesul de dezvoltare pe care le vom aborda în unitățile următoare.

Acum că ai configurat mediul de dezvoltare în Codespaces, ești gata să începi să creezi o aplicație funcțională în mai puțin de 10 minute.

Noțiuni fundamentale de inginerie promptă

Vei folosi inteligența artificială pentru a te ajuta să creezi această aplicație funcțională.

Iată ideea cheie: AI este la fel de bună ca instrucțiunile pe care i le dai.

Dacă dai instrucțiuni vagi, obții rezultate vagi. Dacă dai instrucțiuni specifice și bine structurate, obții rezultate utile și specifice.

Ingineria promptă este practica de a scrie instrucțiuni care determină IA să producă rezultate utile și specifice. Când îmbunătățiți instrucțiunile, îmbunătățiți și aplicația. Există multe tehnici pentru îmbunătățirea instrucțiunilor AI. Există nenumărate cărți scrise despre acest subiect.

Dar, în esență, majoritatea tehnicilor implică:

Contextul

Oferiți AI informațiile de context necesare. În loc să treceți direct la o solicitare, explicați mai întâi situația.

De exemplu

Fără context:
„Dă-mi feedback despre ideea mea.”

Cu context:
„Sunt un antreprenor începător care explorează problema risipei alimentare în cantinele școlare. Am intervievat doi elevi care se confruntă zilnic cu această problemă. Dă-mi feedback despre ideea mea.”

Structura de ieșire

Spuneți AI exact cum doriți să fie formatat răspunsul, cum ar fi specificarea secțiunilor, numărul de puncte și limita de cuvinte.

De exemplu

Fără context:
„Enumerați câteva provocări.”

Cu context:
„Enumerați exact 3 provocări, fiecare într-o singură propoziție de maximum 20 de cuvinte.”

Controlul tonului

Ghidul modului în care comunică IA. Este un antrenor? Un critic? Un profesor?

De exemplu

Fără context:
„Spune-mi ce e în neregulă cu ideea mea.”

Cu context:
„Fii un mentor de afaceri care mă susține. Arată-mi punctele slabe ale ideii mele și sugerează-mi cum le-aș putea remedia.”

Vrei să afli mai multe despre Prompt Engineering? Consultă anexa și linkurile din secțiunea Resurse suplimentare.

ACTIVITATEA 2

Crearea unei capacități de stocare a feedback-ului

Timp estimat: 30 minute

Dacă îl aveți deja deschis, puteți sări peste acest pas. În caz contrar,

  1. Conectați-vă la Github.
  2. Faceți clic pe meniul hamburger din partea stângă sus și selectați „Codespaces” din meniul derulant.
  3. Când se deschide fereastra Codespaces, faceți clic pe numele aleatoriu pe care Github l-a atribuit spațiului dvs. de cod pentru a-l redeschide. 

Începeți cu instrucțiunile de bază din textul de mai jos, afișat în fereastra de chat. 

Acesta este un prompt pe care îl veți da Github Copilot; acesta va prelua instrucțiunile dvs. și va face presupuneri suplimentare pentru a vă ajuta să completați eventualele spații libere. 

Copiați și lipiți-l exact așa cum apare în fereastra de chat din panoul Github Copilot din partea dreaptă. 

Creați o aplicație simplă care să ajute antreprenorii să colecteze feedback de la 2 părți interesate pentru ideile mele de afaceri preliminare.
– Titlul ar trebui să fie „AI Founder’s Toolkit” (Setul de instrumente al fondatorului AI).
– Utilizatorii trebuie să introducă problema pe care o rezolvă și apoi feedbackul de la 2 persoane cu privire la acea problemă.

first prompt to copilot

Sfat:

 Este imposibil să ții evidența tuturor modelelor și capacităților disponibile în GitHub Copilot. Începând cu 7 ianuarie 2025, GitHub are diverse modele LLM, dar selectarea modelului este setată implicit pe „Auto”. Acest lucru le oferă flexibilitatea de a selecta un model care este cel mai convenabil pentru ei și, probabil, cel mai potrivit pentru sarcina specifică pe care o au de îndeplinit. Îți recomandăm să activezi selectarea modelului pentru a avea posibilitatea de a alege și a selecta modelul pe care îl preferi. Va trebui să acceptați termenii lor făcând clic pe „Utilizați funcțiile AI”, ceea ce va activa selectarea modelului. Deși acest lucru nu este necesar (în ciuda textului confuz al butonului) pentru a utiliza funcțiile AI, este necesar pentru a permite selectarea modelului.

Copilot va genera aplicația dvs. și va afișa progresul pe parcurs. 

Acest proces poate dura aproximativ 1-2 minute, în funcție de instrucțiunile noastre. Veți vedea codul fiind scris în timp real, ceea ce vă permite să învățați cum gândește modelul AI ca un inginer software/antreprenor. 

Îi spui modelului AI ce vrei într-un limbaj simplu. Modelul AI citește descrierea ta și generează codul automat. Acest lucru se numește „dezvoltare fără cod”, deoarece descrieți aplicația în loc să o programați.

AI face diverse ipoteze, cum ar fi alegerea de a construi o aplicație web folosind un cadru comun, precum HTML, CSS și Javascript. De asemenea, va completa detaliile stilistice pe care nu le-ați specificat, cum ar fi alegerea culorilor, a fonturilor și a aspectului. Nu este nevoie să înțelegeți codul; doar urmăriți-l cum funcționează și începeți să vă faceți o idee despre ce altceva puteți adăuga mai târziu.

Dacă faceți acest lucru pentru prima dată, este posibil să vi se solicite să acordați anumite permisiuni, cum ar fi crearea, editarea, ștergerea fișierelor sau chiar executarea anumitor comenzi în numele dvs.  

Sfat important:

Pe măsură ce veți avansa în procesul de dezvoltare, s-ar putea să doriți să aveți un control suplimentar asupra funcționării acestuia, pentru a reduce riscul ca acesta să funcționeze în mod necontrolat. Așadar, puteți experimenta cu setările cu care vă simțiți cel mai confortabil. Dezvoltatorii profesioniști permit adesea comenzi simple, cum ar fi editarea, care pot fi ușor reversibile, dar au un control mai detaliat asupra comenzilor bash, deoarece acestea pot genera costuri mai mari în ceea ce privește API-ul. Vom aborda acest aspect în unitățile următoare.

Deoarece aceasta este o aplicație web, este posibil să vi se fi solicitat permisiunea de a deschide o aplicație web (a se vedea captura de ecran de mai jos), pe care ar fi trebuit să o activăm în pașii anteriori.

codespaces, allowing to run in the browser

Odată ce Copilot termină codarea aplicației, puteți începe testarea acesteia astfel:

  1. Rulați aplicația tastând„python3 -m http.server 8000”în panoul terminalului din partea de jos a ecranului. Acesta este cel mai simplu mod de a rula aplicația de pornire.
how to run app from terminal window
  1. Se va deschide o nouă filă a browserului cu aplicația dvs. rulând.
  2. Puteți introduce descrierea problemei dvs.
  3. Adăugați feedback-ul tuturor prietenilor și familiei dvs. inițiale din foaia de lucru „Mentalitate antreprenorială”.
  4. Faceți clic pentru a salva feedback-ul.
  5. Verificați dacă informațiile apar în zona de ieșire.

Depanare:

Dacă aplicația dvs. nu apare:

  • Puteți întreba Copilot: „Cum pot rula aplicația mea?” sau „Ajută-mă să depanez problema pentru care nu pot vedea formularul și să găsesc eventualele probleme identificate”.Acesta este ceea ce numim depistarea erorilor asistată de AI , pe care o veți învăța în unitățile următoare. 

Dacă aplicația dvs. nu se încarcă:

  • Încercați să reîmprospătați pagina. Dacă nu funcționează, începeți de la zero. 

Dacă rezultatul nu corespunde cu ceea ce vă așteptați:

  • Nu-i nimic. Vei învăța mai târziu cum să faci ajustările necesare.

Modelul AI pe care l-am folosit pentru a crea aplicația noastră este foarte performant. Ipotezele pe care le-a formulat pot genera rezultate nedorite, dar procesul pe care l-a urmat și rezultatele pe care le-a generat pot contribui la perfecționarea aplicației pentru a îmbunătăți rezultatele.

Pentru noi, AI a presupus că va salva informațiile și va oferi utilizatorului opțiunea de a le salva ca fișier csv după introducerea lor. Este posibil ca pentru dvs. rezultatul să fi fost diferit. Dar trebuie să fim mai detaliați și mai exacți cu instrucțiunile noastre pentru a obține ceea ce dorim.

Copiați și lipiți promptul afișat mai jos în promptul de chat din panoul Github Copilot din partea dreaptă a ecranului Codespaces. 

Adăugați încă o linie la prompt pentru a clarifica și mai mult instrucțiunile și pentru a îmbunătăți și mai mult aplicația dvs.!

Perfecționează această aplicație care îi va ajuta pe antreprenori să colecteze feedback de la 2 părți interesate pentru ideile mele de afaceri preliminare.

Aplicația ar trebui să aibă:

– Un titlu în partea de sus: „Setul de instrumente pentru fondatorii AI”

– Un subtitlu: „Începe să colectezi feedback despre problema mea.”

– O zonă de text în care pot introduce problema mea și pot descrie problema de afaceri pe care doresc să o rezolv.

– O secțiune pentru „Parte interesată 1” cu zone de text pentru: 

  1. Această problemă îi afectează și pe ei?
  2. Ce aspecte consideră ei că sunt cele mai importante?
  3. Ce întrebări sau preocupări vă vin în minte?
  4. Ce îți scapă în legătură cu această problemă?

– O secțiune pentru „Parte interesată 2” cu aceleași patru zone de text 

– Un buton cu eticheta „Salvați problema și feedback-ul”

– O zonă de ieșire care va conține doar problema introdusă și feedback-ul colectat de la părțile interesate.

După ce Copilot termină actualizarea aplicației, puteți reîmprospăta fila browserului care rulează aplicația pentru a vedea modificările.

Rețineți că, dacă întâmpinați probleme la rularea aplicației sau rezultatul nu arată corect, cereți ajutorul Copilot pentru a rezolva problema.

Rulați și testați aplicația până când sunteți mulțumit de rezultat.

Chiar dacă Codespaces salvează codul dvs., tot trebuie să înregistrăm orice modificare în ramura din depozitul nostru Github. Comiterea și împingerea încarcă modificările de cod în depozitul dvs. Odată împinse, acestea sunt salvate permanent și urmărite în Github.

Pentru a confirma și a trimite:

  1. În panoul din partea stângă, faceți clic pe Control sursă .
  2. În conformitate cu Modificări , adăugați manual un mesaj de confirmare sau utilizați AI pentru a crea unul pentru dvs.

Pentru noi, AI a creat un mesaj de confirmare bun:

codespaces commit window

3. Este posibil să primiți mesajul „Nu există modificări pregătite pentru confirmare”. În acest caz, faceți clic pe Da pentru a confirma.

4. Faceți clic pe Sincronizați modificările pentru a sincroniza platforma Codepace cu Github.

5. Reveniți la Github și la depozitul și ramura dvs. pentru a verifica dacă fișierele apar acolo. Ar trebui să apară toate fișierele care au fost create, modificate sau șterse. Există câteva excepții (indiciu: fișierele listate în fișierul gitignore). 

Acest pas asigură salvarea modificărilor în ramură și reduce riscul de a pierde munca depusă în cazul în care se întâmplă ceva cu mediul Codespace. În unitățile următoare, veți învăța ce sunt aceste comenzi „Git”.

Tocmai ai creat o aplicație!

Ia-ți un moment să apreciezi ceea ce tocmai ai făcut. 

Acest spațiu de stocare a feedback-ului vă oferă un loc structurat în care să stocați toate informațiile pe care le colectați și pe care le veți adăuga pe parcursul acestui program.

Lucruri de reținut:

  1. Nu ai scris niciun cod. Ai descris doar ceea ce doreai.
  2. AI-ul a făcut presupuneri pentru a completa detaliile pe care nu le-ați specificat (culori, aspect, text de substituție etc.).

În cazul nostru, a adăugat câteva lucruri pe care nu le-am specificat în instrucțiunile noastre, cum ar fi:

  • „Texte provizorii” pentru fiecare intrare de text
  • Un buton pentru editare feedback
  • Un mesaj de succes după trimiterea feedback-ului 

Rezultatul dvs. poate arăta diferit față de cel al prietenilor dvs. și poate arăta diferit chiar și dacă creați aplicații noi și adăugați aceleași instrucțiuni, iar acest lucru este normal. AI interpretează instrucțiunile dvs. și face alegeri de design, iar dacă nu sunteți mulțumit de acestea, puteți solicita oricând modificarea lor sau puteți efectua singur aceste modificări în cod.

Stocarea datelor

În prezent, de fiecare dată când reîmprospătați aplicația, toate datele dvs. dispar. Acest lucru nu este util pentru un instrument real. 

În următoarea activitate, veți adăuga stocare locală la aplicația dvs., astfel încât aceasta să poată salva date mai complexe din aplicația dvs.

Stocarea locală protejează toate datele trimise în timp ce lucrați în browser Codul dvs. este deja în siguranță pe GitHub dacă utilizați Codespaces, dar acum datele introduse vor fi stocate în siguranță în browser, astfel încât să le puteți accesa.

Cum stochează datele aplicațiile web

Când creați o aplicație web (cum ar fi cea creată de Google AI Studio), nu puteți salva fișiere direct pe computerul utilizatorului din motive de securitate. În schimb, aplicațiile web utilizează spațiul de stocare al browserului, o funcție integrată care permite site-urilor web să salveze date local în browserul dvs.

Pentru a adăuga memorie aplicației dvs., trebuie să înțelegem câteva aspecte importante: 

  1. The CE: Tipuri de stocare în browser
  2. Cum CUM: Cum sunt scrise datele pentru stocare
  3. The UNDE: Locul în care sunt păstrate datele

Ce este stocarea locală în browser? 

Există două tipuri principale de stocare în browser:

  1. Stocare locală: Datele rămân salvate chiar și după închiderea browserului.
  2. Stocare sesiune: Datele dispar când închizi fila browserului

Pentru setul de instrumente al fondatorului nostru, vom folosi ambele opțiuni, astfel încât feedback-ul dvs. să fie păstrat între sesiuni.

Cum funcționează?

Memoria browserului stochează datele sub formă de perechi cheie-valoare, similar cu un dicționar, în care fiecare element de date are un nume (cheia) și o valoare.

De exemplu:

  • Cheie => Problemă
  • Valoare => „Fermierii nu pot vinde produsele lor”

Atât cheia, cât și valoarea trebuie să fie text (șiruri de caractere) și sunt stocate ca JSON. JSON (JavaScript Object Notation) este un format standard pentru reprezentarea datelor, ușor de citit atât de oameni, cât și de computere.

Întreaga structură JSON este stocată ca o singură valoare de șir în localStorage, cu imbricări suplimentare dacă există mai multe perechi cheie-valoare.

De exemplu, stocarea unei probleme și a feedback-ului de la 2 persoane ar putea genera acest șir JSON:

				
					{
    "problem": "Farmers from local rural communities can't sell their farming goods",
    "feedback": [
        {"person": "J Smith", "resonates": "Yes, sees it daily"},
        {"person": "M Jones", "resonates": "Note sure it's a big issue"}
    ]
}

Unde sunt stocate datele?

Stocarea locală se află în browserul dvs., ceea ce este diferit de fișierele locale de pe un computer. 

Puteți vedea acest lucru chiar în browser. Iată cum puteți vedea acest lucru folosind Chrome ca browser.

  1. Faceți clic dreapta oriunde pe orice site și selectați „Inspect” (sau apăsați F12)
  2. Faceți clic pe „Aplicație” (în Chrome)
  3. Căutați „Stocare locală” în bara laterală
  4. Faceți clic pe ea pentru a vedea datele salvate (este posibil să nu aveți încă nimic salvat, deci s-ar putea să fie goală).

Limitare: 

Memoria browserului nu se sincronizează între dispozitive. Dacă schimbați computerul sau ștergeți datele browserului, informațiile dvs. vor fi pierdute. În unitățile următoare, veți afla despre stocarea în cloud pentru a rezolva această problemă.

Asta înseamnă că, dacă schimbi computerul, folosești un alt browser sau ștergi datele de navigare prin reîmprospătarea paginii, informațiile salvate vor dispărea. În unitățile următoare, vom învăța despre opțiuni de stocare mai permanente, cum ar fi bazele de date și stocarea în cloud.

JSON este modul în care majoritatea aplicațiilor stochează și partajează date. LLM-urile citesc și interpretează foarte bine fișierele JSON. Învățând acest lucru acum, vă construiți o bază pentru multe capacități, cum ar fi:

  • Salvarea preferințelor utilizatorului
  • Stocarea lucrărilor în curs de desfășurare, astfel încât utilizatorii să nu piardă date
  • Sincronizarea datelor între dispozitive (în unitățile ulterioare)
  • Conectarea la servicii externe și API-uri
ACTIVITATEA 3

Adăugați spațiu de stocare local

Timp estimat: 20 minute

Accesați Github.com, navigați la Codespaces și deschideți Codespaces pentru aplicația Founder’s Toolkit.

Copiați și lipiți această solicitare în secțiunea de chat Copilot, care ar trebui să se afle în panoul din extrema dreaptă.

După trimiterea problemei și a feedback-ului, creați o nouă înregistrare și stocați toate datele în memoria locală a browserului. 

– Includeți câmpuri pentru problemă și fiecare răspuns de feedback într-o manieră structurată.

– după ce utilizatorul salvează informațiile, înregistrarea (înregistrările) introdusă (introduse) ar trebui să apară sub formularul de introducere

Odată ce AI a terminat de adăugat codul, puteți începe testarea trimițând problema și feedback-ul dvs. 

  1. Introduceți problema și feedback-ul pentru fiecare parte interesată
  2. Faceți clic pentru a salva problema și feedback-ul
  3. Reîmprospătați pagina (apăsând tasta F5, făcând clic pe butonul de reîmprospătare al browserului sau făcând clic pe butonul de reîncărcare a aplicației din Codespaces, situat în partea dreaptă sus a panoului de previzualizare).
  4. Confirmați că datele trimise apar
  5. Dacă nu apare, folosiți Copilot pentru a vă ajuta să identificați problema și să o remediați.

Ar trebui să puteți vedea ce a implementat Copilot după ce a terminat. 

Pentru noi, AI a adăugat codul care a făcut următoarele:

  • Actualizat script.js .
  • A convertit datele introduse în formular într-un șir formatat JSON cu cheile respective și a adăugat o marcă temporală.
  • JSON stocat în memoria locală a browserului dvs.
  • Recuperează datele atunci când aplicația se încarcă

Pentru a verifica acest lucru, urmați pașii de mai sus (UNDE sunt stocate datele) pentru a deschide Instrumentele pentru dezvoltatori în browserul dvs. și a inspecta Stocarea locală. Mai jos este prezentat aspectul acesteia în memoria locală cu cheia „feedback_records”.

local storage view in developer tools

Iată o vizualizare mai clară a JSON-ului creat. 

				
					[
    {
    "problem": "Farmers in rural Chiapas, Mexico struggle to sell their farming products at fair prices",
    "stakeholder1": {
        "resonate": "Yes — my neighbors grow amazing coffee and honey but only sell to the same buyer who pays very little.",
        "aspects": "Finding buyers who pay fairly and on time, not months later.",
        "concerns": "How would farmers get their products to buyers because the roads here are difficult.",
        "missing": "Many farmers don't have smartphones so how would they use an app?"
      },
      "stakeholder2": {
        "resonate": "Absolutely. I see farmers walk hours to the market and come back with unsold vegetables.",
        "aspects": "Knowing ahead of time if someone will actually buy, so the trip isn't wasted.",
        "concerns": "Internet is unreliable here — sometimes no signal for days. Would an app still work?",
        "missing": "Trust and safety is everything. Here carrying cash can be dangerous."
      },
      "timestamp": "2026-01-07T23:08:35.579Z"
    },
    {
        "problemStatement": "farmers selling their products",
        "stakeholder1": {
            "resonance": "Yes — my neighbors grow amazing coffee and honey but only sell to the same buyer who pays very little.",
            "importantAspects": "Finding buyers who pay fairly and on time, not months later.",
            "questionsConcerns": "How would farmers get their products to buyers because the roads here are difficult.",
            "missingPoints": "Many farmers don’t have smartphones so how would they use an app?"
        },
        "stakeholder2": {
            "resonance": "Absolutely. I see farmers walk hours to the market and come back with unsold vegetables.",
            "importantAspects": "Knowing ahead of time if someone will actually buy, so the trip isn't wasted.",
            "questionsConcerns": "Internet is unreliable here — sometimes no signal for days. Would an app still work?",
            "missingPoints": "Trust and safety is everything. Here carrying cash can be dangerous."
        },
        "timestamp": "2026-01-03T19:27:37.272Z"
    }
]
  1. Accesați Controlul sursei din panoul din stânga.
  2. Introduceți o descriere a modificărilor și apăsați butonul Commit pentru a salva aceste modificări în depozitul dvs. 
  3. Sincronizează modificările. 

Acum aveți o modalitate de a introduce și stoca feedback-ul utilizatorilor pentru proiectul dvs. Acest lucru vă va fi de ajutor pe măsură ce avansați cu proiectul. Vom continua să dezvoltăm această aplicație Founder’s Toolkit în lecțiile următoare, pentru a dobândi mai multe competențe în dezvoltarea cu ajutorul IA.

Limitări ale spațiului de stocare al browserului

Există aspecte importante de înțeles despre stocarea locală în browser:

Ce face bine

  • Salvează datele între reîmprospătările paginii
  • Rapid și simplu
  • Funcționează offline
  • Nu este necesar un cont/autentificare

Ce nu face 

  • Nu face backup în cloud și nu se sincronizează între dispozitive
  • Poate fi șters dacă ștergeți datele browserului.
  • Funcționează numai în același browser

Reflecție

Ai petrecut mult timp programând pentru a crea aplicația Founder’s Toolkit, care permite stocarea și sintetizarea diverselor informații. Iată câteva întrebări la care să te gândești:

Sunset and reflection over lake
01 Partener de codificare AI

Te-a surprins ceva în timp ce ai codificat această aplicație funcțională?
02

Codespaces
Cum te simți când codul tău rulează într-un spațiu GitHub Codespace? Cum ar putea asta să-ți schimbe modul de lucru?
03 Controlul

Când a fost cel mai util ca AI să lucreze PENTRU tine? Și când a fost cel mai util ca AI să te ajute să lucrezi mai bine?

Termeni cheie

  • GitHub: O platformă creată inițial pentru stocarea și partajarea codurilor. 
  • Codespaces: O funcție a platformei GitHub care permite unui mediu de dezvoltare care rulează VS Code în browserul dvs. să execute codul dvs.
  • GitHub Copilot: Un asistent de codare AI care generează cod pe baza descrierilor în limbaj natural, alimentat de LLM-uri.
  • Repozitoriu (Repo): Un folder pentru proiectul dvs. pe GitHub care conține toate fișierele dvs. de cod și este organizat în diferite ramuri unde puteți colabora cu alți dezvoltatori.
  •  
  • Setul de instrumente al fondatorului: aplicația care va evolua pe măsură ce elevii vor avansa în unitățile tehnice
  • Codificare Vibe: Descrieți ceea ce doriți într-un limbaj simplu și lăsați AI să genereze codul. Se mai numește și „dezvoltare fără cod”.
  • Stocare în browser: O funcție integrată care permite aplicațiilor web să salveze date local în browserul dvs., fără a fi nevoie de un server.
  • localStorage: Un tip de stocare în browser care persistă chiar și după închiderea browserului. Datele dvs. rămân stocate până când le ștergeți.
  • sessionStorage: Un tip de stocare în browser care persistă pe durata unei singure sesiuni de pagină. Datele sunt șterse atunci când fila sau fereastra browserului este închisă.
  • JSON (JavaScript Object Notation): Un format standard pentru organizarea datelor care poate fi citit atât de oameni, cât și de computere. Se pronunță „Jason”.
  • Pereche cheie-valoare: O modalitate de stocare a datelor în care fiecare element are un nume (cheia) și o valoare. Ca o etichetă pe un dosar.
  • Inginerie promptă: Practica de a scrie instrucțiuni clare și specifice care ajută IA să producă rezultate utile.
  • Nedeterminist: AI nu produce rezultate identice pentru aceleași intrări. Fiecare răspuns poate varia ușor.

Resurse suplimentare

Anexă

Inginerie promptă

Ingineria prompturilor este procesul de creare a prompturilor eficiente pentru a ghida modelele de IA în generarea de răspunsuri precise și relevante.

Este utilizat în principal în sarcini de IA bazate pe text și de procesare a limbajului natural (NLP).

Scopul este de a scrie instrucțiuni în mod inteligent, astfel încât modelul să poată produce rezultate care să răspundă nevoilor specifice ale utilizatorilor.

Ce sunt prompturile?

  • Prompturile sunt fragmente scurte de text care oferă context și direcție unui model AI.
  • Acestea ajută modelul să genereze răspunsuri care corespund intenției utilizatorului.

Sfaturi utile ar trebui să

  • Oferiți îndrumări clare, fără prea multe informații.
  • Evitați să fiți prea generali sau prea detaliați.
  • Clarificați obiectivul și contextul utilizatorului.

De ce este importantă ingineria promptă?

  • Solicitările specifice îmbunătățesc înțelegerea modelului cu privire la cerințele sarcinii.
  • Conduce la rezultate care se apropie foarte mult de rezultatele dorite.
  • Prompturi mai bune înseamnă sarcini NLP mai eficiente și modele mai bine antrenate pentru sarcini viitoare.

La fel ca atunci când instruiți un asistent talentat, dar fără experiență, oferiți instrucțiuni clare și precise pentru a obține rezultatul dorit.

Tehnici

Ingineria prompturilor este mai mult decât redactarea de prompturi — este un set de instrumente care vă permit să ajustați modul în care lucrați cu LLM-urile pentru atingerea unor obiective specifice.

  1. Fiți specific
  2. Furnizați contextul
  3. Dați exemple 
    • Solicitare unică – dați un exemplu de intrare/ieșire.
      • Exemplu:
        „Text: Jane Smith, 45 de ani, este dezvoltatoare de software în Londra.
          JSON: „nume”: „Jane Smith”, „vârstă”: 45, „rol”: „dezvoltator web”, „oraș”: „Londra”
          Text: John Doe, 29 de ani, este student în Paris.
          JSON: [Introduceți aici noile date]
    • Prompting cu puține imagini – oferă câteva exemple pentru a ajuta LLM să învețe modelul
      • Util pentru sarcini mai complexe, în care mai multe exemple ar putea fi de ajutor
  4. Specificați formatul
  5. Rafinează iterativ
  • Lanțul de gândire – cereți LLM să prezinte raționamentul și/sau pașii săi
  • Atribuirea rolurilor  – de exemplu, „Ești un expert în...”.
  • Sugestii negative – de exemplu, „Nu includeți…”
  • Controlul temperaturii – de exemplu, creativitate vs. consecvență
  • Coerență – solicitați mai multe rezultate, apoi cereți LLM să aleagă cel mai „bun” rezultat
  • Arborele gândurilor – solicită LLM să exploreze mai multe ramuri ale raționamentului pentru a decide asupra răspunsului final
  • Generarea augmentată prin recuperare (RAG) – solicită LLM să utilizeze informații externe pentru a oferi un context mai bun

Iată o listă completă a tehnicilor de promptare: https://www.ibm.com/think/topics/prompt-engineering-techniques

Conținutul lecției
Chestionar anterior
Înapoi la curs
Următorul test