AI alati revolucioniraju razvoj softvera automatizacijom ponavljajućih zadataka, refaktoringom natečenog koda i identificiranjem pogrešaka u stvarnom vremenu. Programeri sada mogu generirati dobro strukturirani kôd iz običnog jezika, štedeći sate ručnog napora. Ovi alati uče iz ogromnih baza kodova, nudeći preporuke svjesne konteksta koje povećavaju produktivnost i smanjuju pogreške. Umjesto da krenu ispočetka, inženjeri mogu brzo prototipirati, ponavljati brže i usredotočiti se na rješavanje sve složenijih problema.
Kako alati za proizvodnju koda rastu u popularnosti, postavljaju pitanja o budućnosti i strukturi inženjerskih timova. Ranije ove godine, Garry Tan, izvršni direktor pokretača Accelerator Y Combinator, napomenuo je da otprilike jedna četvrtina svojih trenutnih klijenata koristi AI za pisanje 95% ili više svog softvera. U intervjuu za CNBCTan je rekao: “Što to znači za osnivače, je da vam ne treba tim od 50 ili 100 inženjera, ne morate toliko podići. Kapital ide puno duže.”
Kodiranje na AI mogu ponuditi brzo rješenje za tvrtke pod proračunskim pritiskom-ali njegovi dugoročni učinci na terenu i bazen rada ne mogu se zanemariti.
Sadržaj objave
Kako se kodiranje na AI povećava, ljudska stručnost može umanjiti
U doba AI -ja, tradicionalno putovanje do kodiranja stručnosti koje je dugo podržavalo starije programere može biti u opasnosti. Jednostavan pristup velikim jezičnim modelima (LLMS) omogućuje mlađim koderima da brzo identificiraju probleme u kodu. Iako ovo ubrzava razvoj softvera, može distancirati programere od njihovog vlastitog rada, odgađajući rast vještina rješavanja temeljnih problema. Kao rezultat toga, oni mogu izbjeći usredotočene, ponekad neugodne sate potrebne za izgradnju stručnosti i napretka na putu ka tome da postanu uspješni stariji programeri.
Razmotrite Claude Code Anthropic, pomoćnik utemeljen na terminalu izgrađen na modelu soneta Claude 3.7, koji automatizira otkrivanje i razlučivost, izradu testa i refaktoriranje koda. Koristeći naredbe prirodnog jezika, smanjuje ponavljajući ručni rad i povećava produktivnost.
Microsoft je također objavio dva okvira otvorenog koda-autogen i semantički kernel-kako bi podržao razvoj agentnih AI sustava. Autogen omogućuje asinhronu razmjenu poruka, modularne komponente i suradnju distribuiranog agenta za izgradnju složenih tijekova rada s minimalnim ljudskim unosom. Semantic Kernel je SDK koji integrira LLMS s jezicima poput C#, Python i Java, omogućujući programerima da izgrade AI agente za automatizaciju zadataka i upravljanje poslovnim aplikacijama.
Sve veća dostupnost ovih alata od Anthrop -a, Microsofta i drugih može smanjiti mogućnosti koderima da usavršavaju i produbljuju svoje vještine. Umjesto da “udaraju glavom o zid” kako bi ispravili nekoliko redaka ili odabrali knjižnicu za otključavanje novih značajki, mlađi programeri mogu se jednostavno okrenuti AI -u radi pomoći. To znači da stariji koderi s vještinama rješavanja problema tijekom desetljeća mogu postati ugrožena vrsta.
Preplaćenost na AI za pisanje koda riskira slabljenje praktičnog iskustva programera i razumijevanja ključnih programskih koncepata. Bez redovne prakse, oni se mogu boriti za neovisno uklanjanje pogrešaka, optimizaciju ili dizajn sustava. Konačno, ova erozija vještine može potkopati kritičko razmišljanje, kreativnost i prilagodljivost-kvalitete koje su ključne ne samo za kodiranje, već i za procjenu kvalitete i logike rješenja koje generiraju AI.
AI kao mentor: Pretvaranje automatizacije koda u praktično učenje
Iako su zabrinutosti zbog smanjenja vještina ljudskog programera valjane, tvrtke ne bi trebale odbaciti kodiranje koje podržava AI. Oni samo trebaju pažljivo razmišljati o tome kada i kako implementirati AI alate u razvoju. Ovi alati mogu biti više od pojačanja produktivnosti; Oni mogu djelovati kao interaktivni mentori, vodeći kodere u stvarnom vremenu s objašnjenjima, alternativama i najboljim praksama.
Kad uSED kao alat za trening, AI može pojačati učenje pokazujući kodere zašto je kôd slomljen i kako ga popraviti – nego jednostavno primijeniti rješenje. Na primjer, juniorski programer koji koristi Claude Code može dobiti neposredne povratne informacije o neučinkovitoj sintaksi ili logičkim pogreškama, zajedno s prijedlozima povezanim s detaljnim objašnjenjima. To omogućava aktivno učenje, a ne pasivnu korekciju. To je win-win: ubrzavanje rokova projekta bez obavljanja svih posla za mlađe kodere.
Uz to, okviri za kodiranje mogu podržati eksperimentiranje puštanjem programera prototipirajući radne tokove agenta ili integriranje LLMS-a bez potrebe za znanjem na razini stručne razine. Promatrajući kako AI gradi i usavršava kod, mlađi programeri koji se aktivno bave ovim alatima mogu internalizirati obrasce, arhitektonske odluke i strategije uklanjanja pogrešaka – zrcaljenje tradicionalnog procesa učenja pokušaja i pogrešaka, pregleda koda i mentorstva.
Međutim, pomoćnici AI kodiranja ne bi trebali zamijeniti pravo mentorstvo ili upariti programiranje. Povucite zahtjeve i formalni pregledi koda i dalje su ključni za vođenje novijih, manje iskusnih članova tima. Nismo ni blizu točke u kojoj AI može jednosmjerno povećati mlađeg programera.
Tvrtke i odgajatelji mogu izgraditi strukturirane razvojne programe oko ovih alata koji naglašavaju razumijevanje koda kako bi se osiguralo da se AI koristi kao partner za obuku, a ne kao štuka. To potiče kodere da ispituju izlazne rezultate i zahtijevaju ručne vježbe za refaktoring. Na taj način AI postaje manje zamjena za domišljatost ljudi i više katalizator za ubrzano, iskustveno učenje.
Premošćivanje jaza između automatizacije i obrazovanja
Kad se koristi s namjerom, AI ne piše samo kod; Poučava kodiranje, miješajući automatizaciju s obrazovanjem kako bi pripremili programere za budućnost u kojoj duboko razumijevanje i prilagodljivost ostaju neophodni.
Prihvaćanjem AI -ja kao mentora, kao programski partner i kao tim programera, možemo usmjeriti na problem koji je u ruci, možemo premostiti jaz između učinkovite automatizacije i obrazovanja. Možemo osnažiti programere da rastu uz alate koje koriste. Možemo osigurati da se, kako se AI razvija, tako i ljudska vještina, potičući generaciju kodera koji su i učinkoviti i duboko poznati.
Richard Sonnenblick glavni je znanstvenik podataka u Planview.
