واقعیت جدید توسعه نرم افزار با کمک AI
تغییر از نوشته شده انسان به کد تولید شده توسط AI ، فراتر از پیش بینی ها است. مایکروسافت و گوگل هر دو در حال تولید هستند 30 ٪ از کد آنها با استفاده از ابزارهای AI، و مارک زاکربرگ بیشتر اعلام کرد نیمی از کد متا طی یک سال تولید می شودبشر حتی به طرز چشمگیر تری ، مدیرعامل Anthropic این را پیش بینی می کند تقریباً تمام کد در سال آینده تولید می شودبشر این پذیرش گسترده در حال تحول است ، در حالی که تیم های توسعه اکنون با برنامه نویسی پرنعمت آزمایش می کنند-رویکرد شهودی که در آن توسعه دهندگان “با هوش مصنوعی” برای تولید سریع کد از طریق همکاری زبان طبیعی به جای برنامه نویسی سنتی خط به خط ، به سرعت تولید می کنند.
همانطور که این عمل کشش می یابد ، جامعه تقسیم شده است در مورد اینکه آیا این یک انقلاب در شیوه های توسعه یا یک بحران بالقوه در کیفیت کد است. واقعیت ، مانند اکثر تغییرات تکنولوژیکی ، جایی در بین است. ظهور دستیاران برنامه نویسی هوش مصنوعی چگونه به توسعه توسعه دهندگان به ایجاد نرم افزار تغییر کرده است ، اما پتانسیل واقعی برنامه نویسی پرنعمت و برنامه نویسی با کمک AI به عنوان یک کل فقط می تواند محقق شود که ما همکاری شهودی را با بنیاد قوی جفت کنیم. موفقیت نیاز به یک رویکرد متفکرانه دارد که به سه عنصر مهم می پردازد: ایجاد سیستم های RAG که آگاهی از زمینه را برای هوش مصنوعی به وجود می آورد ، گردش کار جدیدی را ایجاد می کند که سرعت را با کیفیت تعادل می بخشد و یکپارچگی کد را در طول عمر توسعه حفظ می کند.
RAG برای برنامه نویسی VIBE ضروری است
سیستم های نسل (RAG) بازیابی-اوت برای برنامه نویسی مؤثر در مقیاس بسیار مهم هستند. این سیستم ها با واگذاری آثار با کد مربوطه ، مستندات و زمینه از پایگاه کد واقعی شما فراتر از دانش آموزش دیده یک مدل هستند و سپس با استفاده از آن اطلاعات برای هدایت تولید کد استفاده می کنند. بسیاری معتقدند که ویندوز زمینه های بزرگتر در مدل های زبان ، سیستم های بازیابی را غیر ضروری می کند ، اما حتی پیشرفته ترین مدل های هوش مصنوعی هنوز هم هنگام پیمایش کد های بزرگ و پیچیده ، با ارتباط و دقت مبارزه می کنند.
سیستم های RAG مؤثر کد را شناسایی و بازیابی می کنند که زمینه مهمی را برای کاری که در آن کار می کنید فراهم می کند. هنگامی که شما در حال ساختن یک ویژگی جدید هستید ، این سیستم ها می توانند به طور خودکار مؤلفه های مرتبط ، خط مشی های امنیتی و موارد را از طریق پایگاه کد خود آزمایش کنند. این به تصویر کامل مورد نیاز برای اطمینان از کارکنهای جدید با سیستم های موجود ، به جای ایجاد راه حل های جدا شده که از نظر فنی عملکردی دارند اما واقعاً ادغام نمی شوند ، می دهد. این رویکرد آگاه از متن ، از صرفاً از تولید کد گرفته تا تولید کد مناسب برای محیط خاص شما ، برنامه نویسی پرشکوه را می گیرد.
اهمیت RAG مناسب در استفاده عملی آشکار می شود. از آنجا که توسعه دهندگان به طور فزاینده ای با ابزارهای کدگذاری هوش مصنوعی کار می کنند ، بسیاری می دانند که اجرای همان سریع مبهم چندین بار می تواند نتایج چشمگیری متفاوت داشته باشد. بدون زمینه مناسب از سیستم های RAG که پاسخ های خود را در زمینه خاص و به روز به روز می کنند ، این ناسازگاری به یک مانع مهم تبدیل می شود. کیفیت مشخصات شما و استحکام سیستم های بازیابی شما به طور مستقیم مشخص می کند که آیا AI به یک شریک قابل اعتماد تبدیل می شود که با پایه کد شما هماهنگ است یا یک همکار غیرقابل پیش بینی.
مجدداً گردش کار توسعه
گردش کار توسعه سنتی – طراحی ، پیاده سازی ، آزمون ، بررسی – برای کار با برنامه نویسی VIBE نیاز به سازگاری قابل توجهی دارد. همانطور که هوش مصنوعی بیشتر از کار اجرای آن را فرض می کند ، کل فرآیند توسعه نرم افزار باید بر این اساس تغییر کند.
نقش توسعه دهنده در حال تحول است از نوشتن هر خط کد گرفته تا معماری که سیستم های AI را به سمت نتایج دلخواه راهنمایی می کند. این تغییر مهارت های جدیدی را می طلبد که بسیاری از سازمان ها هنوز در پیشرفت استعداد خود رسمیت یا گنجانیده اند.
پزشکان باتجربه هزینه بیشتری می کنند و ممشخصات نوشتن زمان سنگ معدن به جای برنامه نویسی مستقیم. این تأکید بر مشخصات مقدماتی یک مرحله برنامه ریزی عمدی تر را ایجاد می کند که توسعه سنتی گاهی اوقات از آن عبور می کند. با مشخصات قوی و استراتژیک ، توسعه دهندگان می توانند با ابزارهای AI برای تولید کد و بازگشت بعداً برای ارزیابی نتایج کار کنند. این رویکرد الگوهای جدید بهره وری را ایجاد می کند اما نیاز به ایجاد یک حس شهودی برای زمان اصلاح کد تولید شده در مقابل زمان تجدید نظر در مشخصات اصلی دارد.
برای محیط های سازمانی ، اجرای موفقیت آمیز به معنای ادغام کمک های هوش مصنوعی در سیستم های توسعه مستقر به جای کار در اطراف آنها است. سازمان ها به مکانیسم های حاکمیتی نیاز دارند که کنترل چگونگی استفاده از کمک های هوش مصنوعی در طول چرخه توسعه را کنترل می کند ، و در عین حال که هنوز دستاوردهای بهره وری را به دست می آورد ، تضمین انطباق و سازگاری را تضمین می کند.
سازمانهایی که سعی در اتخاذ دستیاران کد نویسی هوش مصنوعی بدون تطبیق گردش کار خود دارند ، غالباً افزایش بهره وری را تجربه می کنند و به دنبال آن آبشار موضوعات با کیفیت است. من این الگوی را بارها و بارها دیده ام: تیم ها پس از جمع شدن بدهی فنی ، سودهای اولیه سرعت را فقط برای مواجهه با کار با استفاده مجدد قابل توجه جشن می گیرند. بدون فرآیندهای پالایش ساختاری ، مزایای سرعت نسل AI در نهایت می تواند منجر به کندتر تحویل طولانی مدت شود.
تعادل سرعت با یکپارچگی کد
بزرگترین چالش در برنامه نویسی VIBE ایجاد کد عملکردی نیست – این یکپارچگی کد است. در حالی که هوش مصنوعی می تواند به سرعت راه حل های کاری ایجاد کند ، اغلب از جنبه های اساسی مانند حفظ ، امنیت و رعایت استانداردها غافل می شود. بررسی کد سنتی به سادگی نمی تواند همگام باشد وقتی که توسعه دهندگان در عرض چند دقیقه از روزها تولید می کنند و مشکلات احتمالی را کشف نمی کنند. برنامه نویسی مؤثر Vibe باید به اجرای و نه فرسایش ، استانداردهای کیفیت که تیم ها برای ایجاد آنها سخت تلاش کرده اند ، کمک کند.
این چالش با نرم افزارهای پیچیده ، جایی که شکاف بین “این کار می کند” و “خوب ساخته شده” بیشترین اهمیت را دارد. مکانیسم های اعتبار سنجی داخلی و آزمایش خودکار هنگامی که سرعت توسعه به طرز چشمگیری افزایش می یابد ضروری می شود ، زیرا یک ویژگی ممکن است کاملاً عملکردی داشته باشد در حالی که حاوی منطق تکراری ، آسیب پذیری های امنیتی یا تله های نگهداری است که فقط ماه ها بعد-ایجاد بدهی فنی است که در نهایت توسعه را به یک خزیدن کند می کند.
یک دیدگاه ویروسی در جامعه توسعه این موضوع را نشان می دهد “دو مهندس هم اکنون می توانند بدهی فنی 50 مهندس را ایجاد کنند” با استفاده از ابزارهای AI. با این حال ، هنگامی که من متخصصان را در سراسر صنعت مورد بررسی قرار دادم ، بیشتر آنها یک واقعیت متعادل تر را نشان می دهند: بهره وری ممکن است به طور قابل توجهی افزایش یابد ، اما بدهی فنی به طور معمول با سرعت بسیار پایین تر رشد می کند – شاید 2 برابر بدتر از توسعه سنتی باشد ، اما 25 برابر بدتر نیست. اگرچه این کمتر از برخی ترس ها فاجعه بار است ، اما یک خطر جدی و غیرقابل قبول است. حتی افزایش 2 برابر بدهی فنی می تواند به سرعت پروژه ها را فلج کرده و هرگونه بهره وری از توسعه به کمک AI را باطل کند. این نمای ظریف تر برجسته می کند که ابزارهای AI به طور چشمگیری تولید کد را تسریع می کنند ، اما بدون ضمانت های مناسب که در فرآیند توسعه ادغام شده اند ، آنها هنوز هم سطوح ناپایدار بدهی فنی ایجاد می کنند.
برای موفقیت در برنامه نویسی VIBE ، سازمانها باید بررسی های یکپارچگی مداوم را در طول فرآیند توسعه اجرا کنند ، نه فقط در طی بررسی های نهایی. سیستم های خودکار را ایجاد کنید که بازخورد فوری در مورد کیفیت کد ارائه دهند ، استانداردهای واضحی را که فراتر از عملکرد است تعریف کنید و در صورت همزیستی سرعت و پایداری ، گردش کار ایجاد کنید.
پایان
برنامه نویسی VIBE نشان دهنده تغییر عمیق در نحوه ایجاد نرم افزار ، با تأکید بر شهود ، خلاقیت و تکرار سریع است. با این حال ، این رویکرد بصری باید در زیرساخت های قوی که زمینه را فراهم می کند ، کیفیت حفظ کند ، کیفیت را حفظ کند و یکپارچگی کد را تضمین کند.
آینده متعلق به سازمانهایی است که می توانند این نیروهای به ظاهر متناقض را متعادل کنند: اعمال AI برای تسریع در توسعه و در عین حال تقویت همزمان فرآیندهای تضمین کیفیت. با تمرکز بر روی سیستم های RAG مؤثر ، گردش کار مجدداً و بررسی های یکپارچگی کد مداوم ، تیم ها می توانند پتانسیل تحول آمیز کدگذاری VIBE را بدون قربانی کردن قابلیت اطمینان و حفظی که نرم افزار حرفه ای از آن خواسته است ، مهار کنند.
این فناوری وجود دارد ، اما آنچه اکنون مورد نیاز است ، یک رویکرد متفکرانه برای اجرای است که هنگام ساختن پایه و اساس که باعث می شود در مقیاس پایدار باشد ، “پرشکوه” را در بر می گیرد.
