Агенты искусственного интеллекта, кодирование Vibe, обзор кода ИИ и другие темы, ориентированные на ИИ-все, что я вижу, я вижу разработчики на социальных платформах в наши дни. Команды разработчиков перешли от скептических скептически относительно введения ИИ в свои кодовые базы к контролируемому использованию ИИ в их кодовых базах, а в некоторых случаях-полномасштабное принятие.
Эксперты прогнозируют, что 90% кода будут сгенерированы AI в течение следующего года. Несмотря на то, что это еще больше ускорит процесс разработки программного обеспечения, это вызывает обеспокоенность по поводу качества кода, в первую очередь из-за растущей распространенности обзоров кода, управляемого искусственным интеллектом. Теперь у нас есть многочисленные инструменты ИИ, которые автоматизируют рабочие процессы обзора кода.
- Если ИИ генерирует код, и ИИ обзор его, как мы обеспечиваем качество
- Если ИИ подписать на PRS
- Должны ли мы оставить обзор кода вообще для искусственного интеллекта
- Какова будет роль старших разработчиков в обзоре кода
В этой статье будут рассмотрены эти вопросы, объяснив развивающуюся роль старших разработчиков из-за появления обзора кодекса с использованием AI.
Ограничения традиционного обзора кода
Старшие разработчики являются традиционными опекунами качества кода из -за своей роли в проверке кода, тщательно просмотрев запросы на привлечение (PRS), чтобы обеспечить их соответствие пороговому значению прохода компании. Этот процесс обычно включает в себя множество обменов обратно-полем между автором PR и рецензентом. Многие говорят, что это утомительный процесс. Тем не менее, это помогло командам разработчиков обеспечить качество кода на протяжении многих лет. Поэтому трудно не согласиться с тем, что он работает, но это не было очень эффективным, поэтому были созданы инструменты анализа статического кода (например, Linters).
Статические анализаторы помогли решить несоответствия и человеческие ошибки в ручных обзорах. Они помогли разработчикам проанализировать код автоматически, чтобы обнаружить потенциальные проблемы и обеспечить соблюдение руководящих принципов. Задача со статичными анализаторами заключается в том, что они не умны; Они работают строго, основываясь на предопределенных правилах и не понимают намерения кода.
Давайте рассмотрим эти ограничения более подробно
Сосредоточьтесь на повторяющихся и низких задачах
Старшие разработчики часто оказываются увязчивыми в задачах обзора кода низкого уровня, таких как стиль и базовые проверки ошибок. Хотя это необходимо, время, потраченное на них, может быть лучше использовать задачи более высокого уровня, такие как архитектурные решения. Хотя Линтеры могут автоматизировать базовые проверки, они не понимают контекста определенных решений о коде.
Основное внимание на низкоуровневых задачах может повлиять на качество вкладов от старших разработчиков. «Просто нанимайте младшего, чтобы сосредоточиться на этих низкоуровневых задачах»,-говорите вы. Хотя это идеальное решение, оно не является жизнеспособным для стартапов с ограниченными ресурсами.
Загородные процессы
Большие PR требуют большего усердия при рассмотрении. Рецензент должен тщательно проверять каждый файл, просмотреть код и предоставить подробную обратную связь, которые требуют значительного времени. Это может стать узким местом для команд разработчиков с жесткими сроками. Тем не менее, нарушение больших изменений кода на меньшие запросы на вытягивание (PRS) может помочь ускорить процесс обзора.
Субъективность в обзорах
Человеческая ошибка является распространенным явлением в обзорах ручного кода.
Как старший разработчик, вы можете подписать PR для одобрения, но пропустить некоторые ошибки. Мы люди, поэтому мы можем совершать ошибки или иметь субъективные мнения. Эта субъективность может вызвать трение в командах разработчиков, так как то, что приемлемо для одного, может быть проблематичным для другого. Установление стандартов кодирования и установление порога прохождения помогает, но они не полностью искоренены субъективностью и личными предпочтениями в обзоре кода.
Команды разработчиков могут преодолеть некоторые ограничения в традиционном обзоре кода, используя агенты искусственного интеллекта. Не поймите меня неправильно, я не говорю, что ИИ является секретным эликсиром для всех вопросов разработки, но он предлагает более эффективный подход к обзору кода.
Как обзор кода ИИ?
При обсуждении использования ИИ в разработке программного обеспечения, особенно в обзоре кода, некоторые люди подходят к нему из того, что я называю «углом замены», подразумевая, что ИИ может полностью заменить человеческих рецензентов. Эта перспектива неверна. Любой опытный разработчик знает, что ИИ не заменит человеческое суждение в обзоре кодекса. Это видно в беспорядке кодирования Vibe, который мы видели в Интернете, где менее опытные разработчики полностью зависят от ИИ для написания и просмотра кода.
Это хорошая практика использовать ИИ в качестве помощника, а не как замена человеческого суждения, потому что:
- ИИ не хватает контекста команды. ИИ не знал бы, что ваша команда решила избежать конкретного подхода к дизайну после вашего последнего обновления дорожной карты.
- Определенные типы знаний могут быть получены только за годы практики.
- Вы не можете привлечь к ответственности ИИ за любую проблему, которая может возникнуть.
- ИИ нуждается в человеческом руководстве для достижения наилучших результатов.
Давайте обсудим, как ИИ может изменить процесс проверки кода.
Задачи автоматизация
Вам больше не нужно тратить много времени на повторяющиеся задачи. Вы можете разумно автоматизировать такие задачи, как проверки стилей, резюме PR и плохое обнаружение кода, пока вы проверяете и одобряете предлагаемые изменения. Как старший разработчик, это позволит вам быть более продуктивным и сосредоточиться на более важных проблемах.
Выявление проблем на первом уровне
Агенты искусственного интеллекта могут сканировать код на наличие потенциальных проблем и проверить охват тестов. Это также может предложить помощь о том, как решить эти проблемы. Это может служить проверкой первого уровня для ваших PRS, уменьшая рабочую нагрузку человеческого рецензента.
Общайтесь со своей кодовой базой
Ваша кодовая база может стать сложной, чтобы понять по мере ее роста. Если в вашей организации есть большая кодовая база, может потребоваться некоторое время новым участникам, чтобы изучить и понять ее, внести значимый вклад. Аналогичным образом, большой запрос на притяжение является сложным для рассмотрения — рецензент человека должен просмотреть каждый файл, чтобы понять, что делает код. С помощью ИИ вы можете получить резюме для ваших PRS и общаться со своей кодовой базой.
Новому товарищу по команде не нужно ждать, пока старший проведет их через кодовую базу, прежде чем они начнут вносить вклад. Они могут обсудить это с ИИ. Это лучше использует все время и позволяет команде строиться быстрее.
Согласованность в вашей кодовой базе
Отказы человека могут повлиять на согласованность кода. Люди естественно иметь предпочтения, особенно старшие разработчики. Вот почему для согласованности необходимо обеспечение соблюдения теста запроса (PR) (PR). ИИ может обеспечить согласованность, разумно просмотрев код по сравнению с вашим набором.
Обзор совместного кода
ИИ может сотрудничать со старшим разработчиком для просмотра PRS для лучшего и более быстрого результата. В этом типе сотрудничества, надзор за ошибкой менее склонна, так как ИИ поймает любые ошибки, которые пропускает разработчик, и наоборот.
Если вы ищете инструмент обзора кода на основе AI, с которым можно начать, я рекомендую Coderabbit. Он предлагает расширенный анализ кода, резюме PR, обнаружение проблем и другие функции, которые позволяют бесшовному обзору кода. Это также приводит к обзору кода с AI непосредственно в VS-код, курсор и Windsurf.
Развивающаяся роль старших разработчиков
Появление ИИ как помощника сотрудничества означает, что роль старших разработчиков будет развиваться. Опять же.
Сосредоточиться на принятии решений
Старшие разработчики теперь могут сосредоточиться на принятии решений на высоком уровне, которые направляют проект, а не увязают небольшими задачами. ИИ будет выполнять небольшие задачи. Это лучшее использование опыта.
Сосредоточьтесь на сложных проблемах и управлении проектами.
В цикле разработки программного обеспечения есть сложные проблемы, которые требуют внимания старших разработчиков. Масштабируемое развертывание трубопровода и управление рабочим процессом проекта являются некоторыми примерами. Когда ИИ обрабатывает обычные задачи обзора кода, старшие разработчики могут сосредоточиться на более важных вопросах, которые влияют на общее программное обеспечение.
Управление инструментами ИИ
Старшие разработчики могут использовать свой опыт, чтобы выбрать правильный инструмент искусственного интеллекта для своей команды и интегрировать его в свои существующие рабочие процессы. Поскольку они лучше понимают свои требования к проекту, они могут настроить инструмент AI для повышения производительности команды. Думайте об этом как о управлении инструментом, который выполняет вашу работу для вас, и только вмешиваясь (исправить или перенастроить ИИ), когда вы думаете, что он не делает это так, как должно.
Больше наставничества
Вручную выполнение всех задач влияет на время, которое старший посвятил наставничеству юниоров. С этим с пути (из -за автоматизации ИИ) наставничество может приостановить приоритет. Помощь юниорам овладеть своим ремеслом и стать всесторонним, повышает качество их вклада в вашу команду. Кроме того, пожилые люди также могут помочь юниорам интерпретировать предложения ИИ, соответствующие целям команды.
Выравнивание заинтересованных сторон
Выравнивание целей и ожиданий проекта с заинтересованными сторонами помогает бизнесу работать гладко. Выравнивание заинтересованных сторон требует эффективного общения, оценка существующих процессов, поиск общих оснований, картирования целей и результатов проекта и т. Д. Сочетание их с выполнением задач может замедлить прогресс. С меньшими задачами, пожилые люди теперь могут сосредоточиться на выравнивании заинтересованных сторон.
Это не значит, что пожилые люди не принимали эти стратегические задачи. Тем не менее, обзор кода ИИ освободит загрузку задачи, что позволит им внести свой вклад в эти задачи.
Заключение
Короче говоря, ИИ не заменит человеческих рецензентов и не предназначен для этого. Он будет увеличивать отзывы человека, позволяя авторам кода и рецензентам преодолеть ограничения традиционных (ручных) обзоров путем автоматизации таких задач, как проверки синтаксиса, обнаружение ошибок, проверки стиля, PR -анализ и т. Д.
ИИ позволит старшим разработчикам сосредоточиться на стратегическом управлении, автоматизируя избыточные задачи, тем самым повысит общую производительность команды.
Наконец, вы должны использовать AI в качестве рецензента дополненного кода. Человеческий инженер всегда должен иметь окончательный обзор и одобрение для любого PR.
Если у вас есть какие -либо вопросы об обзорах кода или о технике, стартапах, маркетинге или бизнесе в целом, найдите меня в Twitter: @TheAnkurtyagi. Я был бы более чем счастлив обсудить их.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ankur Tyagi — инженер, который любит писать и находится где -то между инженерией, маркетингом продуктов, ростом, построением сообщества и обучением разработчиков. В то время как ему нравится быть инженером, его настоящая страсть заключается во всем процессе: кодирование, проектирование, разработка, писать и … Подробнее от Ankur Tyagi
