Все говорят о том, как агенты Genai и AI будут работать с разработчиками программного обеспечения. Это заставило нас задуматься: как разработчики программного обеспечения используют ИИ для повышения своей производительности?
Чтобы удовлетворить наше любопытство, мы обратились к одной из групп LinkedIn, которыми мы управляем, которая состоит из более чем 400 инженеров -программистов, менеджеров и других технических экспертов в районе Сиэтла. Всякий раз, когда эта группа встречается, один вопрос, который мы последовательно задаем инженеров и менеджеров по разработке программного обеспечения: «Как вы используете ИИ для повышения производительности работы работы?»
Чему мы узнали из разговора с инженерами -программистами?
Мы были удивлены, узнав, что 85% инженеров не используют ИИ в самом полном потенциале.
Прежде чем погрузиться в причины, которые они предоставили, мы хотели бы поделиться некоторыми дополнительными идеями, полученными в результате этого опыта обучения. Инженеры, с которыми мы поговорили, работали в различных компаниях, включая FAANG, компании среднего уровня и стартапы. Почти все инженеры поделились, что они используют LLMS для написания текста.
Когда их спросили, используют ли они какие-либо инструменты Gen AI для повышения своей повседневной производительности:
- Сорок процентов инженеров заявили, что не используют никаких инструментов ИИ, кроме письма.
- Двадцать процентов поделились, что они пытались использовать генерацию кода или отладку в прошлом году, но больше не использовали его.
- Двадцать процентов разработчиков программного обеспечения поделились тем, что они используют Gen AI (в частности, CHATGPT, Co-Pilot или Claude) для написания тестовых примеров или кода просмотра, но не генерировали много кода с нуля.
- Двадцать процентов инженеров заявили, что они использовали агентские ИИ, такие как курсор или клад, чтобы генерировать код по мере необходимости, но они не используют эти инструменты по умолчанию.
- За последние 20%я встретил около двух-трех человек, которые используют Genai в качестве варианта по умолчанию для повседневной работы, и обнаружил, что это изменение игры.
Некоторые люди поделились, почему они не используют какой-либо инструмент искусственного интеллекта для повышения своей повседневной производительности. Отсутствие осознания стало главной причиной, за которой затрачена отсутствие ресурсов (или ограничений безопасности) от работодателя.
Удивительно, но некоторые инженеры поделились, что они экспериментировали с ИИ для создания кода, написания тестов или проблем отладки в 2024 году или раньше, и были разочарованы результатами. Они не вернулись, чтобы попробовать снова. Это объясняет, почему разработчики, работающие в стартапах или небольших компаниях, были больше в ИИ, чем разработчики, работающие в крупных компаниях.
Проблемы для инженеров въезда/среднего уровня
Младшие инженеры сталкиваются с различными препятствиями, в том числе крутой кривой обучения из-за новых языков программирования и процессов, специфичных для компании. Им не хватает практического опыта в решении сложных проблем, что приводит к трудностям в отладке и решении проблем. Кроме того, они часто борются с синдромом самозванца, расплывчатыми инструкциями и необходимостью руководства и наставничества. Проблемы с участием в борьбе с балансом обучения и доставки, а также развитие эффективных практических навыков также представляют значительные препятствия для младших инженеров, поскольку они ориентируются на своих ролей и стремятся внести значимый вклад в проекты.
Инженеры среднего уровня также сталкиваются с различными проблемами, поскольку они переходят к большей ответственности, включая разработку навыков проектирования и архитектуры системы, ведущие небольшие команды и проекты, эффективное общение и сотрудничество, дело с устаревшими системами, отставание с развивающимися технологиями, выявление и решение технических долгов и содействие технической стратегии.
Агенты и инструменты ИИ могут оказать значительную поддержку инженерам как младших, так и среднего уровня в различных аспектах их разработки. Если вы один из инженеров, которые еще не включили ИИ в ваш ежедневный рабочий процесс, эта статья поможет вам обучать и принять эти мощные инструменты.
Преимущества наличия агентов ИИ в вашем инструментарии
Из моих бесед с инженерами, которые успешно используют ИИ, вот где эти инструменты сияют в контексте разработки:
Понимание задачи и поломка: ИИ может помочь разложить сложные проблемы на управляемые части и выявить слепые пятна в вашем подходе, прежде чем вы даже начнете кодировать.
Реализация кода: Большинство инструментов, таких как CHATGPT, CLAUDE, COPILOT, CURSOR и CLINE, теперь могут генерировать высококачественный, готовый к производству код. Используйте его для вашего помощника, чтобы создать код и помочь во время писать. Пусть он выполняет тяжелую работу, пока вы решаете реальные проблемы в коде. Это помогает юниорам писать код быстрее, уменьшает ошибки синтаксиса и вводит их с различными шаблонами кодирования и лучшими практиками. Для инженеров среднего уровня ИИ может помочь генерировать более сложные структуры кода, оптимизировать существующий код для производительности и предлагать возможности рефакторинга.
Помощник по рассмотрению кода: Используйте ИИ, чтобы просмотреть свой код и уловить угловые чехлы или потенциальные проблемы, прежде чем они войдут в производство, значительно сокращая ненужный отток и переделку. Для инженеров среднего уровня это освобождает нашу умственную полосу пропускания, чтобы решить более сложные проекты и архитектурные проблемы.
Поддержка дизайна архитектуры: Используйте AI, чтобы помочь разрабатывать архитектуру системы, которая рассматривает краевые случаи и сценарии, которые вы могли бы упускать из виду, что приводит к более надежным решениям.
Ускоренная отладка: Ускоряет устранение неполадок, обмениваясь журналами с инструментами искусственного интеллекта, которые помогают определить потенциальные основные причины, сокращая часы работы от отладки. IDES с AI может предложить фрагменты кода, полные функции и даже определять потенциальные возможности в режиме реального времени.
Усовершенствованное покрытие теста: Улучшить тестируемость, используя ИИ для автоматического генерации комплексных тестовых случаев, которые охватывают сценарии, которые вы можете пропустить вручную. Это делает процесс тестирования более эффективным и менее трудоемким.
Утопленная отчетность по статусу: Некоторые инструменты могут даже проанализировать ваши коммиты и изменения, чтобы помочь разработать обновления последовательного статуса, суммирование дискуссий и оценку рисков для вашей команды и заинтересованных сторон. Это полезно для инженеров среднего уровня в их руководящих должностях
Примеры агентов ИИ в разработке
Вот некоторые конкретные агенты ИИ, которые уже оказывают ощутимое влияние на нашу область:
GitHub Copilot: Помощник по кодирующему AI, который предоставляет встроенные кодовые предложения, обнаружение ошибок и подсказки документации. Он находится прямо в вашей IDE и чувствует себя как кодирование с умным, компетентным (демонстрационным).
Клайн: Инструмент AI командной строки, который помогает вам решить проблемы, не выходя из вашего терминала-отлично подходит для значительных команд или объяснений (демонстрация).
Курсор: Ай-ориентированный редактор кода, разработанный для парного программирования с ИИ. Это помогает вам генерировать код, понимать сложные проекты и быстрее отладки (демонстрация)
Чатгпт: Универсальный инструмент Openai, который может помочь со всем, от объяснения концепций до генерации фрагментов кода и просмотра ваших решений (демонстрация)
Клод: Помощник искусственного интеллекта, который особенно хорош в понимании сложных требований и предоставлении вдумчивых решений кода с четкими объяснениями (демонстрация)
Вот как я бы начал свое путешествие с ИИ сегодня
Вот обоснованный, ориентированный на инженерный подход к принятию агентов ИИ:
- Начните с доказательства концепции: Начните с небольшого, четко определенного пилотного проекта, чтобы оценить эффективность агентов искусственного интеллекта в вашем конкретном контексте. Это может быть сделано вне вашей работы, если ваша компания еще не поддерживает какие -либо инструменты AI.
- Сделай с этим что -нибудь: Попросите ИИ определить цели проекта, метрики, написать код, создать тесты и т. Д. Просто испачкайте руки и посмотрите, что он может сделать! Вы будете удивлены тем, насколько способны эти инструменты.
- Начните использовать ИИ для работы: После того, как вы попробовали его с помощью Hobby Project, начните использовать его на работе, но убедитесь, что вы обеспечиваете надзор и не объединяйте код в производство, не будучи на 100% уверенным. Помните, ИИ все еще может галлюцинировать. Ментальная модель, которую нужно знать: AI является помощником; Всегда проверяйте его работу.
- Выберите правильный инструмент для работы (или выберите любой инструмент): Выберите инструменты разработки на основе AI, которые непосредственно удовлетворяют ваши конкретные потребности и плавно интегрируются с существующей инфраструктурой. Или просто начните с любого инструмента AI в образце или Hobby Project, чтобы начать работу.
- Установить четкие ожидания: Определите простые протоколы для использования агентов искусственного интеллекта в вашем рабочем процессе разработки. Чем вы это доверяете? Что вы всегда будете дважды проверять?
- Непрерывно контролировать результаты: Следите за тем, как ИИ влияет на вашу производительность, качество кода и время разработки. Это поможет вам уточнить ваш подход.
- Спросите других, как они используют ИИ: Учиться у других — это весело и продуктивно. инновации часто начинаются с подражания тому, что работает для кого -то другого, а затем добавление вашего поворота!
Вот больше кураторских ресурсов для вас:
Заключение
Имейте в виду, что ИИ в настоящее время является помощником, но его можно использовать не только для обновления текста. Попробуйте использовать его для написания кода, просмотреть запросы на изменение, автоматизация построения, разбить задачи, отладка с вами, генерировать обновления статуса или даже создать программные системы предприятия.
Агенты ИИ не какая -то абстрактная, футуристическая концепция — они здесь сейчас, уже оказывают влияние, и они только станут более мощными и практичными. Это наша возможность «Использовать или потерять» — это «интернет -момент» нашего поколения. Так же, как те, кто рано охватил Интернет, получили огромное преимущество, ранние усыновители ИИ вытащили бы вперед.
Поскольку технический ландшафт продолжает быстро развиваться, инженеры должны оставаться любопытными, вдумчиво экспериментировать и исследовать, как эти помощники ИИ могут помочь нам поднять наше судно. Инженеры, с которыми я говорил, которые полностью приняли эти инструменты, не просто более продуктивные-они переосмысливают то, что возможно в своей повседневной работе.
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. Ankit Awasthi имеет полтора десятилетия опыта в потоковой передаче медиа, AI/ML и Technologies Smart Home, с 10+ американскими патентами и активным членством в группе науки и технологии телевизионной академии. В настоящее время он возглавляет инженерные команды в … Подробнее от Ankit Awasthi
