Tradicionalni razvoj
- Ljudje pišejo kodo ročno.
- Deterministični nadzor že obstaja.
- Pretok ostaja omejen s človeško hitrostjo.
Človeško pisani, deterministični
Nazaj k strateškim temam
Strateško delo 01
Model razvoja programske opreme AI
euphile vidi razvoj programske opreme AI kot evolucijo skozi ravni nadzora. Pomembno vprašanje ni le, koliko kode lahko AI proizvede, ampak kako deterministično, regulativno in ponovno uporablja okoliški sistem postane, kot AI prevzema več dela.
Razvoj programske opreme AI Razvoj Vzorec
Od tradicionalnega programiranja do generiranja kode bližje stroju pravi napredek ni samo hitrost. Gre za premik k večjemu nadzoru, večjemu determinizmu in močnejšemu formalnemu vzvodu.
Kodiranje pod vodstvom AI
- Al postane glavni igralec, ki proizvaja kode.
- Vibe kodiranje in avtonomne zanke pospešujejo izpis.
- Razdrobljenost raste, ko sistemi postajajo bolj zapleteni.
Hitra, pod vodstvom Al, bolj krhka
AI z nadzornimi mehanizmi
- Al deluje znotraj nadzorovanega delovnega toka.
- Testi, konstrukcije, skeniranja in validatorji omejujejo izhod.
- Povratne zanke vodijo naslednji popravek.
AI-pogonski, povratno krmiljeni
Deterministična orodja, zgrajena z AI
- Al gradi generatorje in potrjevalce.
- Patch orodje, transformatorji, in paraziti postanejo premoženje.
- Optimizacija je boljša od enkratnega učinka.
Orodja in orodja
Enterprise Ontologies, DSL in prevajalci
- Skupna ontologija model domene.
- DSL, prevajalniki, generatorji, in konstrukcija političnih motorjev.
- Programska oprema postane bolj formalna in ponovljiva v merilu.
Formalna proizvodnja domene
Generiranje kode bližje stroju
- Generiranje se približuje temu, kar stroji dejansko izvajajo.
- Artefakti in preverjeni načrti postajajo vse pomembnejši.
- Koda neha biti glavni artefakt.
Zahteva drugačno generacijo modelov AI
Samo napoved
Ta panel opisuje, kaj se bo verjetno zgodilo z evfili, ne pa s tem, kar se mu zdi zaželeno, etično ali odgovorno.
Kaj pravi model
AI SDLC se spremeni kot akter, ki proizvaja kode, in kot sprememba kontrolne površine.
Na začetku ljudje program pišejo neposredno. Na višjih ravneh organizacije uporabljajo AI za pomoč pri gradnji determinističnih sistemov, potrjevalcev in formalnih domenskih vmesnikov. Med temi točkami je ključna spremenljivka, koliko zanesljivega nadzora obstaja okoli proizvodnje programske opreme.
Kontrola je spremenljivka
Vsaka raven spreminja, kdo proizvaja kodo, vendar je pomembnejše vprašanje, kaj ovira, potrjuje in ureja to proizvodnjo.
Kopilot ni raven 1
Avtokompletni in interni predlogi ostajajo lokalni pospeševalniki, razvijalec pa ostane na voznikovem sedežu. Uporaben, vendar ne še razvoj, ki ga vodi AI.
Varovalo omogoča delovanje AI
Testi, linterji, graditi preglede, varnostne preglede, validatorji, in regresijski apartmaji ustvarjajo deterministično povratno zanko, potrebno za varno korekcijo.
Formalizacija ustvarja trajen vzvod
Skupne ontologije, DSL, prevajalci, generatorji in politični motorji pretvorijo tiho domensko znanje v sisteme, ki bolj zanesljivo kot samo neformalna interpretacija.
Ravni nadzora
Model opisuje napredovanje od ročnega pretoka do deterministične proizvodnje programske opreme.
Zaporedje je manj o praznovanju avtonomije zaradi sebe in bolj o razumevanju, kjer hitrost postane krhka, kjer postanejo potrebne zaščitne ograje in kjer formalni sistemi začnejo prekašati neformalne kodirane delovne tokove.
Tradicionalni razvoj programske opreme
Ljudje ostajajo neposredni avtorji programske opreme. Delovni tok je večinoma deterministični, vendar je pretok omejen z ročnim naporom.
- Človeško napisana koda je privzeta.
- Znana zasnova, pregled, preskus, gradnja in uporaba zanke še vedno velja.
- Kontrola je visoka, vendar jo omejujejo ljudje.
Pomoč v slogu kopilota
AI pospešuje lokalne ukrepe, kot so avtopopolnost, interni predlogi in majhni refaktorji, razvijalec pa ostaja glavni akter za izdelavo kod.
- To je koristen pospešek, ne nov SDLC sam model.
- Človek še vedno poganja strukturo in odločitve.
- Produktivnost se izboljšuje lokalno, vendar se življenjski cikel bistveno ne spreminja.
Kodiranje pod vodstvom AI
AI postane glavni kodirni akter s kodiranjem vibracij, avtonomnimi zankami, načrtovanjem-prvimi delovnimi tokovi, ali pa z željami od konca do konca.
- Hitrost je lahko zelo visoka pri omejenih težavah.
- Velike količine kode se lahko pojavijo hitro.
- Zanesljivost se zmanjšuje kot kompleksnost, spenjanje in delovni kontekst.
Razvoj, orkestriran z AI, z determinističnimi nadzornimi mehanizmi
Al še vedno piše velik del kode, vendar zdaj deluje znotraj nadzorovanega delovnega toka, ki preverja njegovo delo in vodi naslednji popravek.
- Testi, linterji, izdelava pregledov, skeniranja in potrjevalci omejujejo izhod.
- Avtomatske fitnes funkcije in regresijske suite zgodaj zaznajo prelom.
- Povratna zanka postane dovolj čitljiva za zanesljivo iteracijo.
Deterministična orodja, ki jih proizvaja AI
Cilj se od večkratnega ustvarjanja kode premakne na generiranje orodij, ki lahko na ponovljive načine proizvajajo, preoblikujejo, validirajo, obliže in testne kode.
- Generatorji, transformatorji, validatorji in paraziti postanejo osnovna sredstva.
- AI začne proizvajati mehanizme za večkratno uporabo, ne le neposredni izhod.
- Rezultat je ponovljiv vzvod in ne enkraten pospešek.
Ontologija za podjetja, DSL, in prevajalniki, ustvarjeni z GenAI
Organizacije formalizirajo domeno samo in naj GenAI pomaga pri oblikovanju in razvoju orodne verige okoli tega formalnega modela.
- Skupne ontologije opredeljujejo poslovno področje.
- DSL, prevajalniki, generatorji, validatorji, in konstrukcija političnih motorjev.
- Programska oprema postane bolj formalna, ponovljiva in manj odvisna od krhke interpretacije.
Generiranje kode bližje stroju
Sčasoma lahko AI generira artefakte, bližje temu, kar stroji dejansko izvajajo, kot današnjim človeku prilagojenim abstrakcijam, kot so datoteke, repozitoriji in izvorna koda, oblikovana s frameworki.
- Prevladujejo lahko izvedljivi prikazi in optimizirani artefakti.
- Navodila za strojno opremo in preverjeni načrti postanejo bolj osrednji.
- Človeško berljiva koda postane vmesnik, ne nujno primarni artefakt.
Strateške posledice
evfilov pogled je, da razvoj AI programske opreme vedno bolj postaja stvar pozivanja AI, da pomaga graditi deterministične sisteme, ki zanesljivo proizvajajo programsko opremo. Direktno ustvarjanje kode je še vedno pomembno, vendar trajnejša prednost prihaja iz urejenih potekov dela, orodij za ponovno uporabo in formalnih domenskih vmesnikov. Ker ta deterministična orodja postanejo veliko lažja za ustvarjanje, postane mogoče zgraditi veliko bolj zapletene sisteme z večjim zaupanjem. To pa lahko sčasoma omogoči prizadevanja, da bi pred kratkim okoli nove generacije modelov AI, ki delujejo veliko nižje v nizu, bližje prikazom na ravni stroj, kot pa današnjim odvzemom človeških izvornih kod.