AI Coding Assistants voor Rails: Wat Werkt en Wat Tijdverspilling Is

AI coding assistants kunnen uren van je Rails-werkdag schelen — maar alleen als je weet welke taken je ze geeft en welke je zelf houdt. Na zes maanden Copilot, Cursor en Claude te gebruiken in meerdere Rails 7.2 en 8.0 projecten, is dit wat ik heb gevonden dat daadwerkelijk resultaat oplevert versus wat er alleen maar goed uitziet maar uiteindelijk de prullenbak in gaat.

Waar AI Assistants Uitblinken in Rails

Tests Genereren

Dit is de use case met de hoogste ROI. Geef een AI je model- of controllercode en vraag om tests. Rails-conventies zijn goed vertegenwoordigd in trainingsdata, dus de output is meestal 80-90% correct bij de eerste poging.

# Geef de AI dit model:
class Subscription < ApplicationRecord
  belongs_to :user
  belongs_to :plan

  validates :starts_at, presence: true
  validates :status, inclusion: { in: %w[active paused cancelled expired] }

  scope :active, -> { where(status: "active") }
  scope :expiring_soon, -> { where(status: "active").where("ends_at < ?", 3.days.from_now) }

  def renewable?
    active? && ends_at.present? && ends_at > Time.current
  end
end

Een goede AI-assistent genereert model specs die validaties, scopes, associaties en de renewable? methode dekken — inclusief edge cases rond tijdsgrenzen die je misschien overslaat als je om 16:00 op vrijdag handmatig tests schrijft.

Het belangrijkste prompt-patroon: “Schrijf RSpec tests voor dit model. Inclusief edge cases. Gebruik let declaraties en described_class. Gebruik FactoryBot.”

De teststijl specificeren doet ertoe. Zonder krijg je een mix van let/let!, inline object creation en misschien zelfs fixtures.

Migraties Genereren

Beschrijven wat je wilt in gewoon Nederlands (of Engels) en een migratie terugkrijgen werkt verrassend goed:

"Voeg een jsonb kolom genaamd preferences toe aan users met een default lege hash,
voeg een index toe met GIN, en zorg dat het niet null kan zijn"

Levert op:

class AddPreferencesToUsers < ActiveRecord::Migration[8.0]
  def change
    add_column :users, :preferences, :jsonb, default: {}, null: false
    add_index :users, :preferences, using: :gin
  end
end

De AI koos null: false boven een aparte check constraint, wat hier de juiste keuze is. Hij wist ook GIN te kiezen boven GiST voor jsonb — een detail waar developers over struikelen die niet dagelijks met PostgreSQL werken.

Boilerplate en CRUD

Standaard Rails controller actions genereren, form objects, service classes en serializers. De patronen zijn repetitief en goed gedocumenteerd in trainingsdata. Laat de AI het typewerk doen.

Documentatie en Comments

Een AI vragen om een complexe methode te documenteren of YARD docs te genereren is bijna altijd sneller dan ze zelf schrijven. De outputkwaliteit is hoog omdat documentatie voorspelbare patronen volgt.

Waar AI Assistants Falen in Rails

Complexe ActiveRecord Queries

Alles voorbij standaard where/joins/includes wordt snel onbetrouwbaar. Ik heb AI-assistants queries zien genereren die:

pluck gebruiken in een scope chain, waardoor verdere chaining breekt
joins en includes semantiek verwarren (N+1 vs. filteren)
Arel syntax produceren terwijl een simpele where met subquery zou volstaan
Queries produceren die werken op SQLite maar crashen op PostgreSQL

# AI-gegenereerd — ziet er correct uit, is stiekem fout
scope :with_recent_orders, -> {
  joins(:orders).where("orders.created_at > ?", 30.days.ago).distinct
}

# Het probleem: dit laadt ALLE kolommen van orders in het geheugen via de join,
# en distinct op de volledige rij-set is duur. Beter:
scope :with_recent_orders, -> {
  where(id: Order.where("created_at > ?", 30.days.ago).select(:user_id))
}

De subquery-versie laat PostgreSQL het uitvoeringsplan optimaliseren. De AI-versie werkt op 1.000 rijen en loopt vast op 1.000.000.

Alles Met Jouw Specifieke Business Logica

AI-assistants kennen je domein niet. Ze kunnen niet weten dat je Order model een state machine heeft met 7 states en specifieke transitieregels, of dat je multi-tenant setup via een Current.account context loopt. Wanneer de AI gaten in zijn begrip opvult, verzint hij plausibel klinkend maar fout gedrag.

Beveiligingsgevoelige Code

Authenticatieflows, autorisatielogica, betalingsverwerking, API token handling. Dit zijn gebieden waar “bijna correct” gevaarlijk is. Ik heb AI-gegenereerde code gezien die:

before_action :authenticate_user! oversloeg op gevoelige endpoints
params.permit! gebruikte (staat alles toe — een mass assignment kwetsbaarheid)
JWT handling genereerde zonder expiratie-validatie
Wachtwoord-reset flows bouwde zonder rate limiting

Schrijf beveiligingscode altijd zelf of behandel AI-output als een eerste concept dat regel voor regel gereviewed moet worden.

Rails Versie-Specifieke Features

Als je op Rails 8.0 zit met Solid Queue, Solid Cache of de nieuwe authenticatie-generator, geven AI-assistants getraind voor eind 2024 je verouderde patronen. Copilot in het bijzonder suggereert vaak config.active_job.queue_adapter = :sidekiq terwijl je Gemfile solid_queue bevat.

Check de trainingdata-cutoff van de AI. Voor Rails 8 specifics kun je beter direct de officiële Rails guides raadplegen.

Prompt Engineering Dat Werkt voor Rails

Generieke prompts produceren generieke output. Dit maakt het verschil:

Specificeer Je Stack

Rails 8.0, Ruby 3.3, PostgreSQL 16, RSpec, FactoryBot,
Hotwire (Turbo + Stimulus), Tailwind CSS

Zet dit bovenaan elk gesprek. Het voorkomt dat de AI jQuery-oplossingen, ERB in plaats van ViewComponent, of MySQL-specifieke syntax suggereert.

Geef Context, Krijg Kwaliteit

Slechte prompt:

“Schrijf een service class voor betalingen verwerken”

Goede prompt:

“Schrijf een service class voor Stripe-betalingen in een Rails 8 app. De app gebruikt de stripe gem v12. Subscriptions hebben een plan_id en user_id. Behandel card_declined, expired_card en processing_error exceptions apart. Return een Result object met success/failure en een foutmelding. De class moet testbaar zijn zonder Stripe’s API aan te roepen.”

De tweede prompt produceert code die je daadwerkelijk kunt gebruiken. De eerste produceert een skelet dat je herschrijft.

Vraag om Alternatieven

Als de AI je een oplossing geeft, vraag: “Wat zijn twee andere manieren om dit te implementeren, en wat zijn de afwegingen?” Hier blinken AI-assistants uit als denkpartners. Je krijgt vaak een vergelijking tussen bijvoorbeeld een service object, een concern en een Turbo Stream-aanpak — elk met echte voor- en nadelen.

Je Project Optimaliseren voor Betere AI-Output

Een paar structurele keuzes maken AI-assistants aanzienlijk effectiever:

Houd een .ai-context of CONVENTIONS.md bestand in je repo root met je patronen: “We gebruiken service objects in app/services/, form objects in app/forms/, queries in app/queries/”
Consistente naamgeving: Als je background jobs een VerbNounJob patroon volgen, documenteer het. De AI volgt de conventie als hij voorbeelden kan zien.
Type signatures via RBS of Sorbet: AI-assistants produceren betere code als ze type-informatie kunnen zien. Zelfs gedeeltelijke type coverage helpt.
Goede test coverage: AI-assistants die je bestaande tests kunnen zien, matchen de stijl. Cursor en Claude zijn beide goed in het afleiden van testpatronen uit bestaande specs.

De Daadwerkelijke Impact Meten

Na het bijhouden van mijn eigen output over drie projecten gedurende vier maanden:

Tests schrijven: 40-60% sneller met AI-hulp. De gegenereerde tests vingen 3 bugs die ik waarschijnlijk gemist had bij handmatig testen.
Boilerplate/CRUD: 50-70% sneller. Bijna alle output bruikbaar zonder aanpassing.
Complexe features: 10-20% sneller op z’n best. De meeste tijd gaat naar context uitleggen en de misverstanden van de AI corrigeren.
Debugging: Ongeveer gelijk. AI is handig voor “wat betekent deze fout” maar slecht in het traceren van bugs door multi-layer Rails stacks.

Het patroon is duidelijk: hoe conventioneler de taak, hoe meer de AI helpt. Hoe meer je code afhankelijk is van projectspecifieke context, hoe minder nuttig de AI wordt.

Welke Tool voor Welke Taak

GitHub Copilot werkt het best voor inline completion terwijl je code schrijft. Het is snel, onopvallend, en de Rails patroonherkenning is solide voor standaard CRUD.

Cursor blinkt uit als je de AI meerdere bestanden tegelijk moet laten begrijpen. De codebase-indexering betekent dat je kunt zeggen “schrijf een controller die dezelfde patronen volgt als UsersController” en consistente output krijgt.

Claude (via API of chat) is het sterkst voor architectuurdiscussies, complexe refactoring-plannen en het genereren van uitgebreide testsuites. Geef het een volledig model met associaties en het produceert grondige specs.

Geen van hen vervangt het begrijpen van Rails. Het zijn vermenigvuldigers: 10x engineer × AI = productief. 0x engineer × AI = zelfverzekerd maar fout.

FAQ

Kunnen AI-assistants complete Rails features end-to-end genereren?

Voor simpele CRUD features met standaard associaties, ja — je kunt een werkend model, migratie, controller, views en tests krijgen uit een gedetailleerde prompt. Voor alles met business logica, state machines of cross-model coördinatie krijg je een startpunt dat flink herwerk nodig heeft. Hoe meer je feature afwijkt van “standaard Rails blog tutorial,” hoe minder compleet de AI-output is.

Werken AI coding assistants goed met Hotwire en Turbo?

Ze worden beter maar zijn nog inconsistent. Stimulus controllers worden meestal correct gegenereerd. Turbo Streams en Turbo Frames zijn wisselvallig — de AI verwart vaak wanneer turbo_stream.replace vs. turbo_stream.update te gebruiken, en genereert soms Turbo Frame tags met onjuiste DOM IDs. Test het interactieve gedrag altijd in een browser.

Moet ik me zorgen maken over beveiligingskwetsbaarheden in AI-gegenereerde code?

Ja. Behandel alle AI-gegenereerde code als onvertrouwde input die security review nodig heeft. Veelvoorkomende problemen zijn ontbrekende autorisatiechecks, te ruime Strong Parameters, SQL injection door string interpolatie in queries, en onveilige standaardconfiguraties. Draai brakeman op je codebase na het verwerken van AI-gegenereerde code.

Hoe voorkom ik dat AI-assistants verouderde Rails-patronen suggereren?

Pin je Rails en Ruby versies in elke prompt of contextbestand. Voor Copilot, gebruik een .github/copilot-instructions.md bestand met je stack. Voor Cursor, gebruik het .cursorrules bestand. Voor chat-gebaseerde assistants, begin elk gesprek met je stackdetails. Verifieer versie-specifieke APIs altijd tegen de officiële Rails-documentatie, ook dan.