Spikker: Tehisintellekti nutikas kasutamine andmebaaside aineprojektis

  • Käesolev kontrollnimekiri on koostatud eelmiste üliõpilaste tagasiside põhjal tehisintellekti (TI) abil, et aidata Teil vältida levinud vigu ja kasutada tehnoloogiat maksimaalselt efektiivselt.

Tööriistad: Mida kasutada?

  • Google NotebookLM: Mahukate juhendite ja materjalide analüüsimiseks.
  • ChatGPT / Claude: Ajurünnakuks, teksti struktureerimiseks ja diagrammide kontrolliks.
  • Cursor / GitHub Copilot: SQL-koodi ja rakenduste mustandite genereerimiseks.
  • Kursuse Gemid: Õppejõu treenitud mudelid nõuetele vastavuse kontrolliks.

Nutikad kasutusjuhud: Milleks kasutada?

  • Algsete ideede genereerimine ja "tühja lehe sündroomist" ülesaamine.
  • PlantUML ja Mermaid diagrammide süntaksi kirjutamine.
  • Testandmestike (INSERT-lausete) kiire massiline loomine.
  • Dokumendi sisemise loogika ristkontroll (nt CRUD-maatriks vs. kasutusjuhud).

Kriitilised ohud: Mida VÄLTIDA!

  • TI hallutsineerib SQL-süntaksit: Genereeritud andmebaasikood sisaldab sageli vigaseid viiteid ja valesid andmetüüpe.
  • Kontekst kaob pikkades vestlustes: Mudelid unustavad varasemad reeglid ja ajavad dokumendi struktuuri segamini.
  • Lõputu ringiratast ajamine: TI kipub juba tehtud ja lukustatud otsuseid uuesti lahti võtma.
  • Vastuolud kursuse nõuetega: Üldised mudelid eiravad sageli aine spetsiifilisi metoodilisi piiranguid.

Kuldsed reeglid: Kontrollnimekiri enne esitamist

  • [ ] Olen iga TI genereeritud SQL-lause reaalses andmebaasis iseseisvalt käivitanud ja testinud.
  • [ ] Olen veendunud, et esitatud ärireeglid on minu meeskonna otsustatud, mitte masina pimedalt kopeeritud pakkumine.
  • [ ] Olen loonud uute ülesannete jaoks uued vestluslõimed, et vältida mudeli segadusse ajamist vana kontekstiga.
  • [ ] Olen kasutanud viipades detailseid piiranguid, selgeid näiteid ja korrektset terminoloogiat.
  • [ ] Mõistan täielikult esitatud lahendust ning vastutan isiklikult kogu töö sisu ja õigsuse eest.