Ethereum, Hyperledger Fabric, Corda, Quorum – analiza i porównanie.

Maciej Zieliński

06 lut 2020
Ethereum, Hyperledger Fabric, Corda, Quorum – analiza i porównanie.

Zainteresowałeś się Blockchainem, a teraz zastanawiasz się jak sprawdziłby się on w Twoim modelu biznesowym? Bez wątpienia jest to technologia, która w ciągu ostatnich kilku lat ciągle zyskuje popularność, a rozwiązania na niej oparte znajdziemy już w tak różnorodnych branżach jak nieruchomości i rozrywki. Wśród firm obecnych na AngelList blisko 3 tysiące wykorzystuje Blockchain. Na blogu Nextrope staramy się wyjaśnić kluczowe kwestie z nim związane oraz przedstawić obszary, w których jego zastosowanie mogłoby okazać się korzystne. W tym artykule zajęliśmy się porównaniem najbardziej popularnych protokołów: Ethereum, Hyperledger Fabric, Corda i Quorum. 

Ethereum

Ethereum to platforma deweloperska oparta na technologii blockchain, którą w 2015 stworzył Vitalik Buterin. Umożliwia ona budowę zdecentralizowanych aplikacji (DApps) wykorzystujących inteligentne umowy (smart contracts). 

Ethereum było pierwszym blockchainem wykorzystującym smart contracts - fragmenty kodu w języku Solidity. Kontrakty wywoływane są przez EVM, będące jądrem Ethereum. Kontrakty nie mogą kontaktować się z otoczeniem np. stroną internetową, ani uruchamiać się same - muszą być wywołane z zewnątrz. Jeżeli zapisana w nich funkcja zostanie wywołana w jednym węźle, automatycznie wykona się również we wszystkich pozostałych. Efekty będą więc widoczne w całej sieci. Dzięki temu, możliwe jest tworzenie na platformie Ethereum zdecentralizowanych aplikacji.

Ponieważ w kod już osadzonego kontraktu nie można ingerować - pozostaje on tylko do odczytu, jego zmiana wymaga osadzenia nowego, całkowicie niepowiązanego z poprzednim, który będzie miał już inny adres i początkowy stan zmiennych. Kontraktu  po uruchomieniu nie można też zatrzymać, chyba, że zostało to zakodowane w kodzie źródłowym. Wszelkie operacje zapisu do smart contract’u są jawnie logowane i można je odczytać poprzez wiele dostępnych blockchain explorerów. Składa się to na gwarancję niezmienności zakodowanej w ten  sposób informacji, wartości czy funkcji. Czasami określane jest to mianem “law by code” - tworzeniem prawa przy pomocy kodu źródłowego. 

Ethereum gwarantuje niezmienność wspomnianych danych, a w konsekwencji rzetelność informacji i procesów opartą na dwóch warstwach: blockchainie i smart contract, a nie scentralizowanym nadzorze. Tym sposobem znika potrzeba tworzenia lub angażowania zaufanych stron trzecich. Niesie to za sobą szereg korzyści pozwala m. in. na zawieranie transakcji bezpośrednio pomiędzy użytkownikami sieci, upraszcza i przyśpiesza proces zawierania umów i obniża koszty zapewnienia rzetelności danych. 

“Żyjemy w rzeczywistości, w której nikt nikomu nie ufa, w związku z czym wytwarzamy sobie mniej lub bardziej zinstytucjonalizowane strony trzecie, którym to zaufanie powierzamy. Przekazujemy im nasze dane, informacje, majątek czy tożsamość po to, żeby być w stanie zrealizować jakiś wspólny interes, wytworzyć wartość dodaną. Jeżeli będziemy w stanie to zaufanie lub jego element wygenerować w inny, tańszy sposób niż poprzez zaufaną stronę trzecią, to w tym miejscu blockchain będzie miał swoje zastosowanie.”

Maciej Jędrzejczyk IBM Blockchain Leader w wywiadzie dla Nextrope 

Dapps pozwalają również ograniczyć konieczność kontroli administratora - np. podmiotu biznesowego zakładającego platformę- nad całą siecią. Bardzo często znajduje to zastosowanie w relacji b2c. Ostatnio mieliśmy okazję zaprezentować przykłady tego jak takie rozwiązania, w tym OPUS bazujący właśnie na Ethereum, mogą zmienić rynek rozrywki.

Dzięki decentralizacji bezpieczeństwo danych, nie jest już uzależnione od pojedynczego serwera czy serwerowni. Jeżeli ulegną one zniszczeniu w kilku węzłach, nadal znajdują się we wszystkich pozostałych. Przewagę decentralizacji opisaliśmy już wcześniej na przykładzie ksiąg wieczystych, które aktualnie przechowywane są w sposób scentralizowany, co czyni je wrażliwymi na wpływ czynników losowych takich jak pożary i katastrofy klimatyczne. Wspomniana niezmienność kodu źródłowego pozwala również ograniczyć praktycznie do zera ryzyko udanego ataku hakerskiego.

Kolejną zaletą Ethereum jest warstwa tokenizacji. Token to smart contract o ustandaryzowanej postaci tworzący jednostkę wartości. Organizacje tworzą go aby umożliwić użytkownikom interakcję ze swoimi produktami oraz ułatwić dystrybucję i  dzielenie się nagrodami i korzyściami. Tokeny mogą być wykorzystywane np. do rozliczania praw własności, wypłaty wynagrodzenia, podziału wartości aktywów czy przyznawania bonusów stałym klientom. Tak naprawdę ich zastosowanie jest tak szerokie jak potrzeby organizacji decydujących się rozwijać to rozwiązanie. 

Ethereum jako jedyny z wymienionych w tym artykule blockchainów posiada wbudowaną w protokół kryptowalutę - Ether. Aby wysłać do blockchainu zestaw danych użytkownik musi uiścić opłatę - gas - za ich zapisanie. Aby tego dokonać musi on posiadać klucz prywatny swojego portfela. Sam smart contract nie uruchomi transakcji, dopóki nie będzie ona podpisana i opłacona z portfela. 

Hyperledger Fabric

Jak się jednak okazuje, wymaganie aby każdy z użytkowników utrzymywał zdecentralizowany rejestr i finalizował transakcje w części modeli biznesowych jest nieoptymalne. Z myślą o wymogu zachowania poufności części danych, w 2018 roku Linux Foundation założyło projekt Hypeledger,obecnie wspierany także przez IBM, Intel czy SAP Ariba rozwijający szereg rozwiązań w tym najpowszechniej używane - platformę Hyperledger Fabric. 

Dzięki swojej modułowości, może ona służyć jako blockchain prywatny co oznacza, że tylko zatwierdzeni użytkownicy będą mieli dostęp do udostępnianych za jego pośrednictwem danych. Ma to kluczowe znaczenie dla wielu przedsiębiorstw, którym zależy na wymianie informacji np. o transakcjach tylko pomiędzy zaufanymi stronami. 

Tak jak Ethereum, Hyperledger Fabric jest rozwiązaniem open-source, co oznacza, że jego licencja pozwala na legalne oraz nieodpłatne kopiowanie i modyfikacje. Różnica polega na tym, że rozwiązanie, modyfikacja kodu tworzona w ramach tej platformy nie musi być udostępniana wszystkim użytkownikom. Pozwala to deweloperom rozwijać własność intelektualną bez potrzeby dzielenia się nią ze światem. Ma to bardzo duże znaczenie dla biznesu, gdzie nie tylko produkt i usługa, ale też sposób ich wytworzenia posiada wymierną wartość.

Kolejną różnicą pomiędzy tymi dwiema technologiami jest sposób dochodzenia do konsensusu. Ze względu na wspomnianą modułowość w Hyperledger Fabric może być on osiągany zarówno na poziomie całego systemu, jak i tylko osób bezpośrednio zaangażowanych w transakcję. Oznacza to, że użytkownicy sami decydują kto w sieci blockchain będzie przetwarzał wprowadzone przez nich dane. Do wpisania informacji w rejestr nie jest potrzebna zgoda wszystkich węzłów. Pozwala to zachować poufność informacji, ponieważ zwalnia z obowiązku udostępniania pełnego zestawu danych każdemu oraz zwiększa wydajność systemu.

https://www.youtube.com/watch?v=1ORrdusUzeg&feature=emb_title

Różnica w praktyce 

Wyobraźmy sobie Jana, który na warszawskim Mokotowie prowadzi za pośrednictwem blockchain sklep, do którego potrzebuje dostarczyć awokado. Znajduje w Chile producentkę Emilię, z którą udaje mu się wynegocjować specjalną cenę, niższą o 30 % od tej jaką normalnie oferuje. Jednak posiada ona również innych klientów, którym nadal chciałaby sprzedawać swój towar po pełnej cenie. Zależy jej więc, aby fakt o obniżeniu ceny pozostał poufnym. 

Jeżeli ich transakcja byłaby zarejestrowana w blockchainie publicznym byłoby to niemożliwe. O odmiennych warunkach dowiedzieliby się od razu pozostali klienci Emilii. Nie doszłoby nawet do finalizacji transakcji, ponieważ ta wymagałaby uzyskania konsensusu przez wszystkie węzły.  

Hyperledger pozwala rozwiązać ten problem. Aplikacja o niego oparta najpierw sprawdziłaby tożsamość Jana, a następnie wysłałaby dane o transakcji tylko do Emilii, która po zaakceptowaniu warunków odesłałaby dane do Jana i ważna transakcja mogłaby zostać zapisana w ich rejestrze. W takim układzie tylko dwie strony muszą uzyskać rezultat. Kiedy pojawia się ich więcej, po zaakceptowaniu warunków przez dwie pierwsze z nich, umowa o transakcję zostaje przesłana do chmury, w której pozostałe na drodze konsensusu akceptują transakcję. Ta następnie wpisywana jest do rejestru.

Jednak już samo dostarczenie awokado do sklepu Jana, angażuje nie tylko jego i producentkę, ale i wiele innych podmiotów. Aby mogły trafić do Warszawy konieczny będzie udział spedytora, służb portowych i celnych, czy ubezpieczyciela, który zabezpieczy całą transakcję. Większość z nich nie potrzebuje informacji o specjalnej umowie Jana z Emilią. Dzięki Hyperledger transakcja może być przez nich przetwarzana bez konieczności przetwarzania wszystkich informacji. 

Dlatego sprawdza się on wszędzie tam, gdzie potrzebne jest zachowanie poufności informacji bez przekazywania ich wszystkim stronom. Hyperledger Fabric znajduje więc zastosowanie w szeregu różnych branż, w tym finansowej, logistycznej, a nawet spożywczej. 

Corda

Kolejnym rozwiązaniem rozwijającym temat prywatnych sieci blockchain jest założona przez firmę R3 Corda. Celem jej powstania było stworzenie globalnego rejestru, w którym podmioty gospodarcze mogą wchodzić w interakcje i zarządzać umowami. Aby to umożliwić architektura platformy opiera się na następujących założeniach:

  • Tylko podmioty posiadające uzasadnione interesy mogą uzyskać dostęp do rejestrów na platformie
  • Zachowanie umów zarządzanych przez system jest opisane kodem komputerowym, który zapewnia ich zgodność z prawem.
  • Części systemu pozostają otwarte, aby umożliwić ich powszechne przyjęcia w różnych gałęziach przemysłu.
  • Konsensus osiągany jest tylko na poziomie osób dokonujących transakcji, a nie całego systemu 

Platforma tak jak Hyperledger i Ethereum wykorzystuje smart contracts, z tym, że w przypadku Cordy obowiązującym językiem ich zapisu jest Kotlin, a sam termin “smart contract” zastąpiony jest przez “contract” . Takie contracty łączą logikę i dane biznesowe z powiązanym procesem prawnym, co zapewnia zakorzenienie zawieranych za pośrednictwem Cordy umów w obowiązującym prawie.

  Jeżeli chodzi o konsensus, to w Cordzie spotykamy jego dwa rodzaje: ważność transakcji i wyjątkowość transakcji. Aby uzyskać pierwszy z nich  strony muszą osiągnąć pewność sprawdzając cały powiązany kod umowy i dostarczając wszystkie wymagane podpisy. W przypadku drugiego weryfikują one czy dana transakcja jest unikalnym konsumentem wszystkich podanych informacji. Ten proces obejmuje sprawdzenie, czy żadna inna transakcja nie zużywa któregoś z uzgodnionych warunków.

 Quorum 

Jednak Corda nie jest jedyną platformą blockchain stworzoną z myślą o świecie finansów, który w technologii blockchain dostrzega zarówno szansę jak i ryzyko. Z jednej strony bardzo korzystną dla branży jest niezmienność i identyfikowalność informacji. Z drugiej, model publicznej jawności  wszystkich danych stoi w sprzeczności z interesem instytucji takich jak banki. Quorum - platforma stworzona przez JP Morgan - jest Ethereum wzbogaconym o warstwę prywatności, pozwalająca korzystać z zalet technologii blockchain bez konieczności upubliczniania danych wszystkim użytkownikom

Tak samo jak Corda jest to więc blockchain prywatny. Platforma wdrażana jest wyłącznie pomiędzy użytkowników zatwierdzonych wcześniej przez zaprojektowany do tego celu program. Co istotne, Quorum pozwala rozróżnić transakcje prywatne i publiczne w łańcuchu i zaistnienie obu w ramach jednej sieci blockchain. Publiczne zachowują się tak samo jak transakcje oparte na „zwykłym” Ethereum, natomiast prywatnymi zarządza system o nazwie Constellation. Jest to mechanizm niewykorzystujący technologii łańcucha bloków. Opiera się on na szyfrowaniu określonych wiadomości w komunikacji z tzw. enklawą - mechanizmem zapisu wcześniejszych transakcji, autentyczności i uwierzytelnień. To w dużej mierze Constellation Quorum zawdzięcza swoją dużą szybkość sięgająca nawet kilkuset transakcji na minutę - znacząco przewyższa pod tym względem Ethereum czy Bitcoina.

Właśnie dzięki wydajności i prywatności jest to idealne rozwiązanie dla sektora finansowego. Już dziś  docenione jest ono zarówno przez komercyjne projekty np. Adhara i Skeps oraz instytucje państwowe m. in. Narodowy Bank Kanady, Bank Centralny Brazylii oraz Południowoafrykański Bank Rezerw poprzez Project Khokha. Natomiast na potencjał wdrażania Quorum do łańcucha dostaw zwróciły uwagę międzynarodowe korporacje takie jak Starbucks. Jak widać, istnieje potencjał wdrożenie tej technologii, a branża finansowa wciąż szuka i eksperymentuje z różnymi rozwiązaniami.

Jaki blockchain dla twojego biznesu?

Kluczową zaletą wszystkich wymienionych rodzajów technologii blockchain jest sposób w jaki rozwiązują problem braku zaufania; niezwykle powszechny w praktycznie wszystkich branżach. Strony, zamiast utrzymywać instytucje, które pozwoliłyby im zapewnić rzetelność między sobą, mogą oszczędzić środki inwestując w zdecentralizowane aplikacje, które proces weryfikacji relacji podmiotów przeprowadzają zdalnie. Wybór odpowiedniej platformy w zasadzie powinien być podyktowany potrzebą na jaką ta ma odpowiadać. W przypadkach relacji b2c w większości przypadków wykorzystuje się Ethereum, szczególnie do tworzenia własnych kryptotokenów. W tym celu zastosowały go m. in. ebay, amazon czy facebook. Ten rodzaj blockchainu swietnie sprawdza sie przy aplikacjach zakładających tworzenie tokenów, co znajduje zastosowanie w szeregu branży min. nieruchomości czy bankowej. Hyperledger wybierają przede wszystkim firmy potrzebujące usprawnić relacje b2b m.in. power2sme i  SAP. Natomiast Corda i Quorum działają głównie z myślą o sektorze finansowym i wykorzystywane są przez instytucje takiej jak wspomniany wcześniej Narodowy Bank Kanady (Quorum) oraz SDX czy HQLA (Corda).  

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!