Makineler yükseliyor – ancak geliştiriciler hala anahtarları tutuyor

Bu, yazılım geliştiricilerinin dünyanın yazılımı nasıl oluşturduğu ve sürdürdüğü konusunda daha önemli hale geleceği anlamına geliyor. Evet, yapay zeka kodlama yardımı sayesinde uygulamalarının gelişmesinin birçok yolu vardır, ancak çoğaltılan makine tarafından oluşturulan kod dünyasında, geliştirici yargısı ve deneyim hayati olacaktır.

AI tarafından oluşturulan kodun tehlikeleri zaten burada

Yapay zeka tarafından oluşturulan kodun riskleri bilim kurgu değildir: bugün bizimle. Tarafından yapılan araştırma GitClear Bu yılın başlarında AI kodlama asistanları (Github Copilot gibi) ana akım olarak, GitClear’ın “yazar başlangıçta şirketin git reposuna yazdığında ve ittiği ve ittiği değişiklikler” olarak tanımladığı kod çalkalamasının önemli ölçüde arttığını gösterir. GitClear ayrıca, taşınan kod satırlarının sayısında belirgin bir azalma olduğunu, yeniden düzenlenmiş kod için bir sinyal olduğunu buldu (esasen daha etkili hale getirmek için bakım ve beslenme).

Başka bir deyişle, kodlama asistanlarının tanıtıldığı zamandan itibaren, silinen, güncellenen veya değiştirilen çizgilerde orantılı bir artış olmadan kod çizgilerinde belirgin bir artış olmuştur. Eşzamanlı olarak, taşınan çizgilerde bir azalma oldu – çok fazla kod yazıldığını ancak yeniden düzenlenmediğini gösteriyor. Daha fazla kod mutlaka iyi bir şey değildir (bazen tam tersi); GitClear’ın bulguları nihayetinde gönül rahatlığına ve kod kalitesi hakkında titizliğe işaret ediyor.

Yapay zeka yazılım geliştirmeden kaldırılabilir mi?

Ancak, AI’nın yazılım geliştirme ve teslimatından kaldırılması gerekmez. Aksine, heyecanlanacak çok şey var. En son ciltte belirtildiği gibi Teknoloji radarı – DüşünceWorks’ün dünyanın dört bir yanındaki yüzlerce müşteriyle işten gelen teknolojiler ve uygulamalar hakkındaki raporu – kodlama yardım alanı fırsatlarla doludur.

Özellikle, rapor gibi araçlar kaydetti İmleç– Cline Ve Rüzgar sörfü Yazılım mühendisliği aracılarını etkinleştirebilir. Bunun pratikte nasıl göründüğü, geliştiricilerin geliştiricilerinin belirli kodlama görevleri kümelerinden doğal bir dil istemi şeklinde gerçekleştirilmesini isteyebilecekleri aracı benzeri bir özelliktir. Bu, insan/makine ortaklığını sağlar.

Bununla birlikte, sadece kod oluşturmaya odaklanmak, AI’nin yazılım geliştiricilerine yardımcı olabileceği çeşitli yolları kaçırmaktır. Örneğin, ThoughtWorks ilgilendi Eski kod tabanlarını anlamak için üretken yapay zeka nasıl kullanılabilir?ve engelsiz gibi araçlarda çok fazla vaat görüyoruz, bu da bir AI ekip asistanı Takımların tam da bunu yapmasına yardımcı olur. Aslında, Antropic’in Claude kodu eklememize yardımcı oldu Dahili bir araçta yeni diller için destek, codeconcise. Miras sistemlerini anlamak için codeconcise kullanıyoruz; Başarımız karışıkken, burada gerçek bir söz olduğunu düşünüyoruz.

AI’dan daha iyi yararlanacak uygulamaların sıkılaştırılması

Geliştiricilerin yaptığı işlerin çoğunun sıfırdan yeni bir şey geliştirmediğini hatırlamak önemlidir. Çalışmalarının büyük bir kısmı gelişmekte ve mevcut (ve bazen eski) yazılımları uyarlamaktır. Teknik borcu alan genişleyen ve janky kod tabanları maalesef normdur. Basitçe AI uygulamak, özellikle vibe gibi yaklaşımlarla daha iyi değil, daha iyi değil.

Bu yüzden geliştirici yargısı her zamankinden daha kritik hale gelecektir. Technology Radar raporunun en son baskısında, AI dostu kod tasarımı AI kodlama asistanlarının iyi yapılandırılmış kod tabanları ile en iyi performans gösterdiği deneyimimize dayanarak vurgulanmaktadır.