Refaktoryzacja Frontendu z AI – Szybsza i Lepsza Jakość Kodu

Gracjan Prusik

07 kwi 2025
Refaktoryzacja Frontendu z AI – Szybsza i Lepsza Jakość Kodu

Wprowadzenie

Refaktoryzacja frontendu z AI to jedno z tych zadań, które większość frontendowców odkłada „na później”. Trudno się dziwić – często wymaga czasu, koncentracji, no i… cierpliwości. Ale co, jeśli powiedziałbym Ci, że dziś dużą część tego procesu może wykonać za Ciebie sztuczna inteligencja?

AI nie tylko pomaga pisać nowy kod – coraz częściej wspiera nas również w utrzymaniu i poprawianiu istniejącego. Dzięki narzędziom takim jak ChatGPT, DeepSeek, Claude czy Cursor, refaktoryzacja przestaje być przykrym obowiązkiem, a staje się szybkim i zautomatyzowanym procesem.

W tym artykule pokażę Ci, jak AI może wspierać frontendowców w refaktoryzacji, poprawie czytelności kodu, aktualizacji stylów czy usuwaniu błędów, a także jakie konkretne narzędzia warto znać.

Dlaczego Refaktoryzacja Frontendu Z AI Jest Tak Ważna?

Refaktoryzacja frontendu z AI może pomóc w wielu kwestiach, takich jak:

  • Żeby zwiększyć czytelność kodu
  • Żeby ułatwić utrzymanie i rozwój
  • Żeby usuwać powtarzające się fragmenty
  • Żeby zapobiegać błędom, zanim się pojawią

Refaktoryzacja jest jak sprzątanie mieszkania – nikt tego nie lubi, ale każdy wie, że raz na jakiś czas trzeba. A teraz wyobraź sobie, że masz robota, który robi to za Ciebie. To właśnie oferuje AI.

Refaktoryzacja Funkcji – złożone na proste

Weźmy prosty przykład – funkcję, która robi kilka rzeczy naraz:

function handleUser(user) {
  if (user.isLoggedIn && user.token) {
    const fullName = `${user.firstName} ${user.lastName}`;
    localStorage.setItem("userToken", user.token);
    alert(`Welcome, ${fullName}!`);
  } else {
    alert("Please log in.");
  }
}

Prośba do AI: „Zrefaktoryzuj kod tak, aby był bardziej czytelny i zgodny z dobrymi praktykami.”

AI zwraca:

function isAuthenticated(user) {
  return user.isLoggedIn && user.token;
}

function getFullName(user) {
  return `${user.firstName} ${user.lastName}`;
}

function greetUser(user) {
  localStorage.setItem("userToken", user.token);
  alert(`Welcome, ${getFullName(user)}!`);
}

function handleUser(user) {
  if (isAuthenticated(user)) {
    greetUser(user);
  } else {
    alert("Please log in.");
  }
}

Ten kod jest:

  • Bardziej modularny – Logika jest podzielona na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania części (filter() i map()), co ułatwia modyfikowanie i rozszerzanie kodu.
  • Łatwiejszy do testowania – Dzięki czystym funkcjom i braku efektów ubocznych, każdą część funkcji można testować niezależnie, co zapewnia lepszą łatwość utrzymania i niezawodność.
  • Gotowy na dalszy rozwój – Struktura jest czysta, zwięzła i zgodna z najlepszymi praktykami, co ułatwia dodawanie nowych funkcji lub obsługę dodatkowych wymagań w przyszłości.

Refaktoryzacja Stylów w Frontendzie z AI – Z CSS do Tailwinda

Kolejny typowy przypadek: chcesz przenieść kod ze starego CSS-a do nowszego stylowania, np. Tailwind CSS.

Oryginalny kod (CSS):

.card {
  background: white;
  padding: 20px;
  border-radius: 8px;
  box-shadow: 0px 4px 10px rgba(0,0,0,0.1);
}

Zapytanie: „Przekształć ten styl na klasę Tailwind.”

AI odpowiada:

<div class="bg-white p-5 rounded-lg shadow-md"></div>

I już – bez przeszukiwania dokumentacji, bez domyślania się, który shadow pasuje.

Uproszczenie kodu komponentów

Masz komponent, który robi zbyt wiele i chciałbyś go podzielić?

function UserProfile({ user }) {
  return (
    <div>
      <h2>{user.name}</h2>
      <p>{user.email}</p>
      <p>{user.bio}</p>
      {user.isAdmin && <span>Admin</span>}
    </div>
  );
}

AI może zaproponować:

const UserHeader = ({ name }) => <h2>{name}</h2>;
const UserInfo = ({ email, bio }) => (
  <>
    <p>{email}</p>
    <p>{bio}</p>
  </>
);
const AdminBadge = () => <span>Admin</span>;

function UserProfile({ user }) {
  return (
    <div>
      <userheader name="{user.name}" />
      <userinfo email="{user.email}" bio="{user.bio}" />
      {user.isAdmin && <adminbadge />}
    </div>
  );
}

Więcej komponentów = większa kontrola, lepsza czytelność.

Usuwanie martwego kodu w Refaktoryzacji Frontendu z AI

AI potrafi analizować strukturę plików i wskazywać, które funkcje lub importy nie są używane.

Zapytanie: „Wskaż nieużywane zmienne i funkcje w tym pliku.”

Przykład wyników:

// ❌ Unused import
import { calculateAge } from "../utils";

// ❌ Unused variable
const debugMode = true;

To szczególnie przydatne w dużych projektach – oszczędza czas i zmniejsza bałagan.

Refaktoryzacja testów – z ręcznych do automatycznych

AI może również pomóc przepisać testy, np. z ręcznych console.log na prawdziwe testy jednostkowe (np. w Jest).

Kod przed:

console.log(getUserGreeting("Anna")); // powinno zwrócić "Hello, Anna!"

Kod po:

test("returns greeting for user", () => {
expect(getUserGreeting("Anna")).toBe("Hello, Anna!");
});

Przy dużych aplikacjach – ogromna oszczędność czasu.

Narzędzia, które wspierają refaktoryzację z AI

Oto kilka narzędzi, które szczególnie warto przetestować:

  • ChatGPT / Claude / DeepSeek – ogólne wsparcie, generowanie i refaktoryzacja kodu
  • Github Copilot – automatyczne sugestie refaktoryzacji w edytorze
  • Cursor – AI-first IDE, pozwala na refaktoryzację, analizę i pracę z kodem bez wychodzenia z edytora

Podsumowanie

Refaktoryzacja frontendowego kodu z pomocą AI to nie przyszłość – to teraźniejszość. Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji możemy poprawiać jakość kodu szybciej, bezpieczniej i bez frustracji.

Niezależnie od tego, czy chcesz:

  • uporządkować funkcje,
  • uprościć style,
  • wykryć nieużywane importy,
  • czy wygenerować testy – AI może Ci w tym pomóc.

W kolejnej części serii przyjrzymy się:

  • Code review z AI: Jakie narzędzia pomagają analizować kod?
  • Optymalizacja wydajności aplikacji frontendowych z pomocą AI
  • Przyspieszony onboarding nowych developerów dzięki AI

Frontend z AI to nie tylko szybszy development – to też czystszy, lepszy i bardziej satysfakcjonujący kod. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak tworzyć komponenty UI z wykorzystaniem AI, sprawdź nasz poprzedni blog.

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!