Így írja át a Flutter fejlesztő munkáját az AI
Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a mobilalkalmazás-fejlesztésben?
📅 2025.12.21 - 👤 Borbély Viktor
Az új szerepkör: programozóból AI Engineer
A kézi kódírás korszaka véget ért. A mai modern workflow-ban a fejlesztő már sokkal inkább hasonlít egy karmesterre. Agent-eket utasítunk, felügyeljük a munkájukat, és ami a legfontosabb: finomítjuk az eredményt. Rendszer szinten kell gondolkoznunk, dokumentálnunk, és biztosítanunk az üzleti logika (Business logic) minél jobb működését.
A "Hogyan kódoljam le?" kérdést felváltotta a "Hogyan specifikáljam minél pontosabban?" kérdése.
A szofterverfejlesztésnek mindig is szürke zónája volt a dokumentáció. A fejlesztők többsége nem szeret dokumentálni, és ez érthető is, hiszen a kódolás sokkal izgalmasabb. Azonban az AI korszakában a pontos specifikációk létfontosságúak. Ez lett a fejlesztés gerince, amivel kezdődik az egész folyamat.
SDD és MCP: A profi promptolás védőhálója
A “levegőbe promptolás” a kezdők hibája. A hatékony AI-asszisztált fejlesztés alapja a Specification Driven Development (SDD) – azaz a precíz specifikációk alapján történő kód előállítás. Itt jönnek képbe az MCP-k (Model Context Protocol), amit az Anthropic vezetett be és vált szabvánnyá. Én erősen támaszkodom rájuk, mert ezek biztosítják a kódbiztonságot és a szakmai Best Practice-ek betartatását. Hatalmas lépés volt a Google részéről, amikor a Flutter v3.35 környékén bevezették a Dart nyelvi MCP integrációt. Ez mutatja, hogy az ökoszisztéma nemcsak követi a trendeket, hanem aktívan formálja is azokat, még erősebb, vállalati szintű megoldásokat kínálva.
Személyes tapasztalataim
Sok jót hallani a Cursorról és a Windsurfről, a személyes stackem jelenleg másra épül. A Google Antigravity (VS Code klón) kifejezetten erős kódolásban, ami a Gemini 3 Pro-t használja alapból. Mellette a Claude Code Sonnet 4.5 (vagy a még erősebb, de drágább Opus 4.1 modellje), a GitHub Copilot alkotják a mindennapi eszköztáramat. Ha pedig gyors prototipizálásról van szó, a Lovable.dev vált be: a Supabase (backend) és GitHub (repo) integrációval villámgyorsan végigvihető egy full-stack koncepció.
A keserű igazság: Az alapok nélkül nem megy
A végére hagytam a legfontosabbat. Az AI nem varázspálca, ami helyettesíti a tudást. Ha nincsenek meg az erős programozási alapok (IT fundamentals), az AI nem fog 10x, de még 2x mérnököt sem csinálni belőled.
A 0 x 1000 = Nulla egyenlet továbbra is érvényes
Az is igaz, hogy ezáltal a hibák is 2x, 10x, 100x gyorsabban jönnek létre. Ha nem érted a rendszereket, ha nem tudod, hogy mi történik a háttérben, akkor az AI által generált kódok csak egy nagy fekete doboz lesznek számodra, amit nem tudsz karbantartani, debugolni, vagy továbbfejleszteni.
Aki viszont időben elkezdte fejleszteni magát és érti a rendszereket, az elképesztő előnyre tesz szert: kisebb csapattal, rövidebb idő alatt tud nagyobb projekteket szállítani. Sőt, olyan területekre is magabiztosan léphet be (cross-functional engineering), ahol korábban nem volt tapasztalata.
Az előfizetésekről
Sok model ingyenesen kipróbálható. Ezeket érdemes tesztelgetni, mert pár havonta sokat csavarnak rajta a gyártók. Azonban a komolyabb modellek (Claude 4.5, Opus 4.1, Gemini 3 Pro) már előfizetésesek, és havi szinten jelentős költséget jelentenek. Ezek a költségek azonban bőven megtérülnek a gyorsabb fejlesztési ciklusok és a kisebb csapatméret miatt. Érdemes 2-3 előfizetést is fenntartani, hogy mindig a legjobb eszközt tudd használni a feladathoz. Ha az egyiknek a napi limitje betelik, akkor a másikat tudod használni.
Egy előfizetés havi kb. 10-30 USD költséget jelent. Tehát 3 előfizetéssel még mindig a 100 USD-n belül vagy, ami egy fejlesztői költségvetésben elenyésző összeg. Ha ezeket jól kombinálod, akkor egy kisebb csapat munkáját is képes vagy kiváltani.
Hogyan kezdj neki?
Ha téged is érdekel az AI megoldása, de még nem tudod, hogy hogyan fogj neki, akkor keress meg az elérhetőségeim egyikén, hogy tudjak segíteni.