Kod fısıldayan kişi: Anthropic’ten Claude, yazılım geliştiriciler için oyunu nasıl değiştiriyor?

Yazılım geliştirme dünyası, açık kaynak kodlamanın ortaya çıkışından bu yana en büyük dönüşümünü yaşıyor. Bir zamanlar profesyonel geliştiriciler tarafından şüpheyle karşılanan yapay zeka asistanları, artık vazgeçilmez araçlar içinde 736,96 milyar dolar küresel yazılım geliştirme pazarı.

Bu sismik değişime öncülük eden ürünlerden biri de Anthropic’in Claudedünya çapındaki geliştiricilerin dikkatini çeken ve yapay zeka destekli kodlamada hakimiyet için teknoloji devleri arasında şiddetli bir mücadeleyi ateşleyen bir yapay zeka modeli. Şirketin VentureBeat’e kodlamayla ilgili gelirinin yalnızca son üç ayda %1.000 arttığını söylemesiyle Claude’un benimsenmesi bu yıl hızla arttı.

Yazılım geliştirme artık tüm Claude etkileşimlerinin %10’undan fazlasını oluşturuyor ve bu da onu modelin en popüler kullanım durumu haline getiriyor. Bu büyüme Anthropic’in daha da ileri gitmesine yardımcı oldu. 18 milyar dolarlık değerleme ve üzerine çekmek 7 milyar dolar gibi endüstrinin ağır toplarından fon sağlanması Google, AmazonVe Satış gücü.

Başarı rakiplerin gözünden kaçmadı. OpenAI başlattı o3 modeli geliştirilmiş ile daha geçen hafta kodlama yeteneklerisırasında Google’ın İkizler Burcu Ve Meta’nın Laması 3.1 geliştirici araçlarını iki katına çıkardık.

Bu yoğunlaşan rekabet, yapay zeka sektörünün odağında, sohbet robotlarından ve görüntü oluşturmaktan, anında iş değeri yaratan pratik araçlara doğru önemli bir değişime işaret ediyor. Sonuç, tüm yazılım endüstrisine fayda sağlayan yeteneklerde hızlı bir artış oldu.

Alex AlbertAnthropic’in Geliştirici İlişkileri Başkanı, Claude’un başarısını benzersiz yaklaşımına bağlıyor. VentureBeat’e özel bir röportajda “Kodlama gelirimizi son üç ayda temelde 10 kat artırdık” dedi. “Modeller geliştiriciler arasında gerçekten yankı uyandırıyor çünkü önceki modellere kıyasla çok fazla değer görüyorlar.”

Kod oluşturmanın ötesinde: Yapay zeka geliştirme ortaklarının yükselişi

Claude’u diğerlerinden ayıran şey sadece kod yazma yeteneği değil, aynı zamanda deneyimli bir geliştirici gibi düşünme kapasitesidir. Model şu ana kadar analiz edebilir: 200.000 bağlam belirteci— yaklaşık 150.000 kelimeye veya küçük bir kod tabanına eşdeğerdir — bir geliştirme oturumu boyunca anlayışı sürdürürken.

Albert, “Claude, tüm yolculuk boyunca tutarlılığı koruyabilen, gördüğüm tek modelden biri oldu” diye açıklıyor. “Çoklu dosyaya gidebiliyor, doğru noktalarda düzenlemeler yapabiliyor ve en önemlisi, daha fazla kod eklemek yerine kodun ne zaman silineceğini biliyor.”

Bu yaklaşım dramatik üretkenlik kazanımlarına yol açtı. Anthropic’e göre, GitLab Claude kullanan geliştirme ekipleri arasında %25-50 verimlilik artışı rapor ediyor. Kaynak grafiğiBir kod zekası platformu olan Claude, birincil yapay zeka modeli olarak Claude’a geçtikten sonra kod ekleme oranlarında %75’lik bir artış gördü.

Belki de en önemlisi, Claude kimin yazılım yazabileceğini değiştiriyor. Pazarlama ekipleri artık kendi otomasyon araçlarını oluşturuyor ve satış departmanları, BT yardımını beklemeden sistemlerini özelleştiriyor. Bir zamanlar teknik bir darboğaz olan bu durum, her departmanın kendi sorunlarını çözmesi için bir fırsat haline geldi. Bu değişim, işletmelerin işleyişinde köklü bir değişikliği temsil ediyor; teknik beceriler artık programcılarla sınırlı değil.

Albert, VentureBeat’e şunları söyleyerek bu fenomeni doğruluyor: “İnsanların işe alımdan pazarlamaya ve satışa kadar Claude ile kodlamayı öğrendiği bir Slack kanalımız var. Bu sadece geliştiricileri daha verimli hale getirmekle ilgili değil; herkesi bir geliştirici yapmakla ilgili.”

Güvenlik riskleri ve işle ilgili kaygılar: Kodlamada yapay zekanın zorlukları

Ancak bu hızlı dönüşüm endişeleri artırdı. Georgetown’un Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi (CSET), yapay zeka tarafından oluşturulan kodlardan kaynaklanan potansiyel güvenlik riskleri konusunda uyarıda bulunurken, çalışma grupları da bu durumu sorguluyor. uzun vadeli etki geliştirici işleri hakkında. Yığın TaşmasıPopüler programlama Soru-Cevap sitesi, bir rapor yayınladı şok edici düşüş Yapay zeka kodlama asistanlarının yaygın biçimde benimsenmesinden bu yana yeni sorular ortaya çıkıyor.

Ancak kodlamada yapay zeka desteğinin giderek artması, geliştiricilerin işlerini ortadan kaldırmıyor; pek çoğunu artırıyor gibi görünüyor. Yapay zeka rutin kodlama görevlerini yerine getirirken geliştiriciler sistem mimarisine, kod kalitesine ve inovasyona odaklanma özgürlüğüne sahip olur.

Bu değişim, yazılım geliştirmedeki önceki teknolojik dönüşümleri yansıtıyor: tıpkı üst düzey programlama dillerinin geliştiricilere olan ihtiyacı ortadan kaldırmaması gibi, yapay zeka asistanları da, yeni uzmanlık fırsatları yaratırken geliştirmeyi daha erişilebilir kılan başka bir soyutlama katmanı haline geliyor.

Yapay zeka yazılım geliştirmenin geleceğini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Endüstri uzmanları, yapay zekanın yakın gelecekte yazılımın oluşturulma biçimini temelden değiştireceğini öngörüyor. Gartner’ın tahminler 2028 yılına gelindiğinde kurumsal yazılım mühendislerinin %75’i yapay zeka kod asistanlarını kullanacak; bu oran, 2023’ün başındaki yüzde 10’un altındaydı.

Anthropic, aşağıdaki gibi yeni özelliklerle bu geleceğe hazırlanıyor: istemi önbelleğe almaAPI maliyetlerini %90 oranında azaltır ve toplu işleme Aynı anda 100.000’e kadar sorguyu işleme yeteneği.

Albert, “Bu modellerin giderek daha fazla bizimle aynı araçları kullanmaya başlayacağını düşünüyorum” diye tahmin ediyor. “Modeller halihazırda çalışma şeklimize uyum sağlayacağından çalışma kalıplarımızı değiştirmemize gerek kalmayacak.”

Yapay zeka kodlama asistanlarının etkisi, bireysel geliştiricilerin çok ötesine uzanıyor ve büyük teknoloji şirketleri önemli faydalar bildiriyor. Örneğin Amazon, yapay zeka destekli yazılım geliştirme asistanını kullandı. Amazon Q Geliştiricisi30.000’den fazla üretim uygulamasını Java 8 veya 11’den Java 17’ye geçirmek. Bu çaba, 4.500 yıllık geliştirme çalışmasına eşdeğer tasarrufla sonuçlandı ve Yıllık maliyet azaltımı 260 milyon dolar performans iyileştirmeleri nedeniyle.

Ancak yapay zeka kodlama asistanlarının etkileri sektör genelinde aynı derecede olumlu değil. Uplevel tarafından yapılan bir araştırma, GitHub Copilot kullanan geliştiriciler için üretkenlikte önemli bir artış bulamadı.

Daha da endişe verici olan, çalışma şunları bildirdi: Hatalarda %41 artış AI aracını kullanırken tanıtıldı. Bu, yapay zekanın belirli geliştirme görevlerini hızlandırabilmesinin yanı sıra kod kalitesi ve bakımında da yeni zorluklara yol açabileceğini gösteriyor.

Bu arada yazılım eğitiminin manzarası da değişiyor. Geleneksel kodlama eğitim kampları görülüyor kayıt reddi Yapay zeka odaklı geliştirme programları ilgi kazandıkça. Trend, teknik okuryazarlığın okuma ve yazma kadar temel hale geldiği, ancak yapay zekanın insan amacı ile makine talimatları arasında evrensel bir tercüman görevi gördüğü bir geleceğe işaret ediyor.

Albert bu evrimi doğal ve kaçınılmaz olarak görüyor. “Tıpkı her zaman montajda çalışmadığımız gibi, zincirde yukarı doğru ilerlemeye devam edeceğini düşünüyorum” diyor. “Bunun üzerine soyutlamalar yarattık. C’ye gittik, sonra Python’a geçtik ve sanırım yukarı ve yukarı hareket etmeye devam ediyor.”

Farklı teknik seviyelerde çalışabilme yeteneğinin önemini sürdüreceğini ekliyor. “Bu, o alt seviyelere inemeyeceğiniz ve onunla etkileşime giremeyeceğiniz anlamına gelmiyor. Soyutlama katmanlarının üst üste yığılmaya devam edeceğini ve bu alana ilk başta giren daha geniş insan kitlesinin işini kolaylaştıracağını düşünüyorum.”

Bu gelecek vizyonunda geliştiriciler ve kullanıcılar arasındaki sınırlar bulanıklaşmaya başlıyor. Görünüşe göre kod sadece başlangıç.