Hagyományos fejlődés
- Az emberek manuálisan írják a kódot.
- Már létezik determinista kontroll.
- Throughput továbbra is korlátozza az emberi sebesség.
Ember által írt, határozott
Vissza a stratégiai tézisekhez
Stratégiai tézis 01
Az MI szoftverfejlesztési evolúciós modell
euphile szerint az MI szoftverfejlesztés az irányítás szintjein keresztüli evolúció. A fontos kérdés nem csak az, hogy mennyi AI kódot tud előállítani, hanem az is, hogy a környező rendszer mennyire determinista, kormányzható és újrahasználható, ahogy az MI több munkát végez.
Az AI szoftver fejlesztése Fejlődés Minta
A hagyományos programozástól a géphez közelebbi kódgenerálásig a valódi előrelépés nem csak sebesség. Ez elmozdulás a nagyobb kontroll, a nagyobb determinizmus és az erősebb formális tőkeáttétel felé.
AI- vezetésű kódolás
- Az MI lesz a fő kódgyártó színész.
- Vibe kódolás és autonóm hurkok felgyorsítja a kimenetet.
- A törékenység növekszik, ahogy a rendszerek összetettebbé válnak.
Gyors, AIled, törékenyebb
AI kontrollmechanizmusokkal
- A MI egy ellenőrzött munkafolyamaton belül működik.
- Vizsgálatok, építések, letapogatások és validátorok korlátozzák a kimenetet.
- A visszajelző hurkok irányítják a következő korrekciót.
AI- meghajtású, sugárzásvezérelt
AI- beépített Determinista Szerszámok
- Az MI generátorokat és validátorokat épít.
- A tapasz szerszámok, transzformátorok és hevederek vagyonokká válnak.
- Az újrahasználható tőkeáttétel jobb, mint egy kimenet.
Tooling tőkeáttétel, tervezés szerint
Enterprise ontologies, DSL és összetétel
- Megosztott ontológiák modellezik a domain.
- DSL, fordítók, generátorok, és a politikai motorok szerkezeti gyártása.
- A szoftver egyre formálisabbá és megismételhetőbbé válik.
Formális, domaintudatos termelés
Géphez közelebbi kódgenerálás
- A generálás közelebb kerül ahhoz, amit a gépek ténylegesen végrehajtanak.
- A futó műtárgyak és az ellenőrzött tervek egyre fontosabbak.
- A kód nem a fő műtárgy.
Más generációjú AI-modelleket igényel
Csak előrejelzés
Ez a panel azt írja le, hogy milyen eufil becslések következhetnek be, nem azt, hogy mit tart kívánatosnak, etikusnak vagy alapértelmezés szerint felelősnek.
Amit a modell mond
AL SDLC a kódtermelő szereplő és a kontrollfelület változásával egyaránt változik.
Az elején az emberek közvetlenül írják a szoftvert. A magasabb szinteken a szervezetek az MI-t használják a determinista rendszerek, hitelesítők és formális domain interfészek kiépítéséhez. E pontok között a fő változó az, hogy mennyi megbízható ellenőrzés létezik a szoftvergyártás körül.
Irányítás a változó
Minden szinten változik, hogy ki gyártja a kódot, de a legfontosabb kérdés az, hogy mi korlátozza, validálja, és szabályozza ezt a termelést.
A másolat nem 1. szint
Az autokomplett és inline javaslatok helyi gyorsítók maradnak, míg a fejlesztő a vezetőülésen marad. Hasznos, de még nem az AI- vezérelt fejlesztés.
A kontrollmechanizmusok működőképessé teszik az AI-t
Vizsgálatok, látnokok, építési ellenőrzések, biztonsági szkennerek, hitelesítők és regressziós lakosztályok létrehozzák a biztonságos korrekcióhoz szükséges determinista visszacsatolási hurkot.
A formalizálás tartós tőkeáttételt eredményez
Közös ontológiák, DSLa fordítók, generátorok és a politikai motorok a hallgatólagos domain tudást olyan rendszerekké alakítják át, amelyek megbízhatóbbak, mint az informális értelmezés.
Ellenőrzési szintek
A modell a manuális átviteltől a determinista szoftvergyártásig tartó előrehaladást írja le.
A szekvencia kevésbé az autonómia ünnepléséről szól a saját érdekében, hanem inkább arról, hogy hol válik sérülékennyé a sebesség, hol válik szükségessé a védőkorlát, és hol kezd a formális rendszerek túlszárnyalni az informális kódolási munkafolyamatokat.
Hagyományos szoftverfejlesztés
Az emberek továbbra is a szoftver közvetlen szerzői. A munkafolyamat nagyrészt meghatározó, de az átvitelt korlátozza a kézi erőfeszítés.
- Az ember által írt kód az alapértelmezés.
- Az ismerős tervezés, felülvizsgálat, teszt, építés és telepítés még mindig érvényes.
- Az irányítás magas, de a méreteket az emberek határolják.
Copilot- stílusú segítségnyújtás
A mesterséges intelligencia felgyorsítja a helyi cselekvéseket, mint például az autokomplett, inline javaslatokat és a kis replikátorokat, miközben a fejlesztő marad a fő kódtermelő szereplő.
- Ez hasznos gyorsulás, nem új SDLC modell önmagában.
- Az ember még mindig vezeti a struktúrát és a döntéseket.
- A termelékenység helyi szinten javul, de az életciklus alapvetően nem változik.
AI- vezetésű kódolás
Az MI lesz a fő kódtermelő színész a vibrációs kódolás, önálló hurkok, terv- első munkafolyamatok, vagy end-to-end funkció kérések révén.
- A sebesség rendkívül nagy lehet a korlátozott problémákban.
- A nagy mennyiségű kód gyorsan megjelenhet.
- A megbízhatóság a komplexitás, a kapcsolás és a működési környezet növekedésével csökken.
Az AI- irányított fejlesztés determinista védőhálókkal
Az MI még mindig nagy részt ír a kódból, de most egy ellenőrzött munkafolyamaton belül működik, amely ellenőrzi a munkáját és irányítja a következő korrekciót.
- A tesztek, a látnokok, a vizsgálatok, a letapogatás és a hitelesítők korlátozzák a kibocsátást.
- Automatizált fitness funkciók és regressziós lakosztályok észlelik törés korai.
- A visszacsatolási hurok elég olvashatóvá válik a megbízható iterációhoz.
AI- generált determinista eszközök
Az objektív váltások az ismétlődő generáló kódról olyan eszközök létrehozására, amelyek képesek megismételhető módon előállítani, átalakítani, érvényesíteni, foltozni és tesztelni a kódot.
- A generátorok, transzformátorok, hitelesítők és hevederek alapvető eszközökké válnak.
- A mesterséges intelligencia újrahasználható mechanizmusokat kezd gyártani, nem csak közvetlen kimenetet.
- Az eredmény az ismétlődő tőkeáttétel, nem pedig az egyszeri gyorsulás.
Enterprise- grade ontológia, DSLés a GenAI-val generált fordítók
A szervezetek formalizálják magát a domain-t, és hagyják, hogy a GenAI segítsen megtervezni és fejleszteni az eszközláncot a hivatalos modell körül.
- A megosztott ontológiák határozzák meg az üzleti területet.
- DSLa fordítók, generátorok, hitelesítők és a politikai motorok szerkezeti gyártása.
- A szoftver formálisabbá, megismételhetőbbé és kevésbé függővé válik a törékeny értelmezéstől.
Géphez közelebbi kódgenerálás
Idővel az AI olyan artefaktumokat generálhat, amelyek közelebb állnak ahhoz, amit a gépek ténylegesen végrehajtanak, mint a mai emberközpontú absztrakciókhoz, például fájlokhoz, repókhoz és frameworkök által formált forráskódhoz.
- Végrehajtható ábrázolások és optimalizált futási tárgyak dominálhatnak.
- A hardver-tudatos utasítások és az ellenőrzött tervek egyre fontosabbak.
- Az ember által olvasható kód interfész lesz, nem feltétlenül az elsődleges műtárgy.
Stratégiai következmények
euphile véleménye szerint az MI szoftverfejlesztés fejlődése egyre inkább az a kérdés lesz, hogy kérjük-e az MI-t, hogy segítsen olyan determinista rendszerek kifejlesztésében, amelyek megbízhatóan gyártják a szoftvert. A közvetlen kódgenerálás még mindig számít, de a tartósabb előny a szabályozott munkafolyamatokból, az újrahasználható eszközökből és a formális domain interfészekből származik. Mivel ezeket a meghatározó eszközöket sokkal könnyebb létrehozni, lehetővé válik, hogy sokkal összetettebb rendszereket építsünk nagyobb bizalommal. Ez viszont lehetővé teszi, hogy az erőfeszítések visszatérjenek egy új generációs AI modellek, amelyek működnek sokkal alacsonyabb a verem, közelebb a gépi szintű ábrázolások, mint a mai emberi-orientált forráskód kivételek.