Как ChatGPT меняет представление о разработке программ?

За последние несколько десятилетий, пожалуй, ни одна область не развивалась так радикально и динамично, как разработка программного обеспечения. Соответствующие технологии и методы появляются с бешеной скоростью, а появление генеративного искусственного интеллекта обещает еще больше ускорить этот прогресс.

Хотя некоторые считают, что генеративные продукты A.I. означают конец профессиональной разработки программного обеспечения как человеческого призвания, я твердо уверен, что ничто не может быть дальше от истины. Разработчики, которые внедряют A.I. в свои рабочие процессы, могут получить значительное преимущество на рынке талантов. Вместо того чтобы вести разговор с программистом или коллегой на пару, искать информацию в Stack Overflow или Google (что в 80-90 % случаев не очень эффективно), разработчик может общаться со своим помощником A.I. Благодаря этому разработчики станут в 10-100 раз продуктивнее, чем сегодня.

Разработчики, которые так поступают, увидят немедленные и долгосрочные преимущества во всех отношениях - не только в повышении производительности, но и в реагировании на обратную связь в реальном времени, улучшении точности и более качественном коде в целом.

Обзор и отзывы в режиме реального времени

Одним из основных способов, которым разработчики программного обеспечения могут воспользоваться при внедрении в свою работу таких технологий, как ChatGPT, является использование A.I. для разработки комплексных процессов рецензирования кода. Используя ChatGPT для рецензирования кода, разработчики могут получить автоматизированную обратную связь по качеству и стилю. Кодеры могут вводить код в интерфейс ChatGPT и, задавая правильные вопросы, получать практически мгновенный анализ потенциальных проблем, предложения по улучшению, а также объяснения всех рекомендаций.

Разработчики также могут использовать ChatGPT для просмотра автономной документации, включая ссылки на API, руководства пользователя и технические спецификации. Как и в случае с кодом, они могут поместить документацию в интерфейс A.I. для просмотра, и ChatGPT может ответить на вопросы о ясности языка, полноте и организации. Это помогает убедиться, что вся документация является полной и соответствует стандартам кодовой базы.

ChatGPT - отличный ресурс и для отслеживания ошибок. Анализируя сообщения об ошибках, ChatGPT может помочь разработчикам сортировать и определять приоритетность проблем, выявлять потенциальные дубликаты и присваивать им соответствующие ярлыки или категории. Он даже может предложить решения или обходные пути, основываясь на исторических данных и существующих знаниях.

Аудит кодовых баз - это трудоемкий и порой скучный процесс, но очень важный. Разработчики могут освободить это время для других занятий, передав части кодовой базы в ChatGPT. После этого искусственный интеллект сможет проанализировать код на предмет узких мест в производительности, уязвимостей в безопасности и соблюдения стандартов кодирования. С помощью ChatGPT кодер может быстро определить конкретные области для улучшения, а также общее соответствие отраслевым стандартам и передовой практике организации.

Наконец, ChatGPT может помочь в организации и проведении совещаний по обзору проекта, выступая в роли виртуального фасилитатора, собирая и документируя отзывы участвующих разработчиков, а также агрегируя и обобщая их в отчетах.

Эти отчеты, созданные ChatGPT, содержат два основных вывода: Во-первых, они определяют общие темы, возникающие из отзывов разработчиков. Это помогает определить области, вызывающие озабоченность или требующие улучшения, которые относятся к команде разработчиков в целом. Во-вторых, они предлагают конкретные действия: например, индивидуальные задачи, усовершенствование процессов, области, требующие более четкого согласования, и новые возможности для сотрудничества.

Внедрение CI/CD

Одно из наиболее широких применений ChatGPT в разработке программного обеспечения - это усовершенствование так называемого конвейера непрерывной интеграции/непрерывной доставки (CI/CD). Это сложный и трудоемкий процесс, но ChatGPT может помочь.

На этапе непрерывной интеграции (CI) разработчики регулярно вносят изменения в код в общий репозиторий кода, автоматизируют процессы сборки для компиляции нового кода, запускают модульные тесты и выполняют статический анализ кода. На этапе непрерывной доставки (CD) разработчики готовят код к развертыванию, что включает в себя такие задачи, как упаковка приложения, настройка инфраструктуры и подготовка артефактов развертывания.

Разработчики могут интегрировать ChatGPT в существующий конвейер CI/CD в качестве встроенного шага или подключив его к API-интерфейсам системы. Тогда разработчики смогут быстро выполнять множество задач, которые раньше отнимали много времени. Например, ChatGPT может анализировать изменения кода, проводить статический анализ и предоставлять отзывы об общем качестве кода, уязвимостях безопасности или проблемах с производительностью.

Аналогичным образом, когда разработчик отправляет запрос на доработку, ChatGPT может автоматически проанализировать изменения кода, проверить стандарты кодирования и выдать предложения по улучшению. Это очень важно для выявления проблем на ранних этапах разработки.

ChatGPT также может помочь выявить ошибки, предложить шаги по устранению неполадок и предоставить необходимую документацию, чтобы помочь третьим лицам понять и оперативно решить проблемы с кодом. Разработчики могут использовать ChatGPT для повышения эффективности конечных задач, включая генерацию конфигураций развертывания, проверку сценариев развертывания и предоставление рекомендаций по оптимизации всего процесса доставки.

Пожалуй, самое важное, что разработчики могут использовать ChatGPT для оценки общей производительности конвейера CI/CD. ChatGPT может анализировать показатели производительности, выявлять потенциальные узкие места и давать рекомендации по улучшению кода и конфигурации для повышения производительности.

Активное привлечение разработчиков

Успех политики интеграции ChatGPT в конечном итоге зависит от активного вовлечения разработчиков в процесс. Важно, чтобы до того, как вы приступите к техническим аспектам внедрения, все члены вашей команды разработчиков были подробно ознакомлены с возможностями ChatGPT, а также с его этическими аспектами.

Например, пользовательские данные ChatGPT могут содержать конфиденциальную информацию. Разработчики должны ответственно относиться к пользовательским данным, следуя лучшим практикам по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных. Применение таких мер, как шифрование данных, анонимизация и контроль доступа к данным, может эффективно защитить пользовательские данные в этом качестве. Технологические компании должны разработать прозрачные руководства, политики и даже этические кодексы для надлежащего использования ChatGPT в организации.

После того как вы внедрили ChatGPT в процесс разработки, вам следует активно запрашивать обратную связь от членов команды для постоянного совершенствования. Они должны участвовать в выборе наборов данных, которые вы используете для обучения искусственного интеллекта, а также в анализе и оценке качества, предвзятости и справедливости входных и выходных данных.

Разработчики должны чувствовать себя вправе вносить свой опыт и знания в процесс обучения ChatGPT. Их активное участие поможет не только привести его в соответствие с ценностями организации, но и определить, как эти ценности должны развиваться, чтобы соответствовать быстрым изменениям в возможностях платформы.

Не поддавайтесь на мрачные прогнозы chatGPT и другие генеративные платформы A.I. не придут за рабочими местами разработчиков. Как мы уже убедились, генеративные системы A.I. являются мощными инструментами для повышения производительности, оптимизации общего качества кода и совершенствования лучших практик в широкой индустрии.

Короче говоря, A.I. может делать то, что вы ему скажете, если вы знаете, как с ним эффективно разговаривать. Но он не может самостоятельно решить, что ему нужно делать. Вполне вероятно, что человек и дальше будет вынужден думать, прежде чем A.I. сможет творить свою магию, выполняя трудоемкие, кропотливые и порой монотонные задачи, освобождая время квалифицированных специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на более важных функциях.