TGViewer
Книжный куб Книжный куб @book_cube · 15.7K subscribers
Post #3127 2.82K
[2/2] This Year in Uber’s AI-Driven Developer Productivity Revolution (Рубрика #DevEx)

В продолжении рассказа, я опишу подход ребятк генерации тестов и миграциям

——— Generating tests ———

- Ребята используют стандартную пирамиду тестирования, где сквозные тесты на вершине, модульные тесты внизу
- Собственно вот идеи для использования AI в тестировании:
-- Сквозное тестирование при помощи AI-агентов. Забавно, что мы у себя пытались лет 5 назад прикрутить crowd тестирование, где e2e проверяли ребята из Klex, нашего внутреннего инструмента типа Я Толоки. А сейчас мможно не крауд привлекать, а AI агентов
-- Анализ качества тестов (мутационное тестирование)
-- Предиктивный выбор тестов для ускорения прогонов
-- А на нижнем уровне можно использовать AI для генерации unit тестов
- Так ребята сделали Autocover с фокусом на регрессионных тестах, повышения code coverage и оставляя разработчиков в цикле взаимодействия с autocover (keep the developer-in-the-loop). Интересно, что ребята делят этапы работы над тестами на детерменистические, а также на вероятностые

——— Java to Kotlin migration ———
- В Uber исторически было много Java кода, постепенно ребята подсели на Kotlin и потом решили полностю мигрировать на него
- Платформенная команда сделала инструмент миграции и предоставила его продуктовым командам в децентрализованном режиме
- Если это делать это постепенно и в ручном режиме, то это миграция закончится где-то за 10 лет, что не попадало в ожидания
- Ребята решили это автоматизировать причем с использованием AI
- Для этого они решили объединить подходы на основе анализа AST (abstract syntax tree) и LLM для улучшения правил работы с AST деревьями
- Этот подход позволил им ускорить процесс миграции где-то на порядок

Итого, ребята в Uber оптимистично смотрят на применение AI в SDLC, но отмечают, что важно правильно выбирать метрики для оценки эффекта улучшений и их побочных эффектов. Они предлагают использовать метрику времени сэкономленного для разработчиков (saved developer hours). Мне это напомнило метрику на часы просмотренного видео через Youtube. Подробнее в моем обзоре книги "Like, Comment, Subscribe" ("Youtube. Как самый популярный видеохостинг завоевал мир?").

#Management #Leadership #Software #SoftwareDevelopment #Metrics #Devops #Processes #AI #ML #DevEx
Telegram Книжный куб [1/2] This Year in Uber’s AI-Driven Developer Productivity Revolution (Рубрика #DevEx) Интересное выступление от ребят из Uber на тему developer productivity, в котором они рассказали про свой подход к использованию AI для его повышения. Подробнее о деталях…
  • 🔥 6
  • 👍 3
  • ❤ 2
More from @book_cube
  1. Sep 25, 2026Материалы выпуска Research Insights Made Simple #31: AI4SDLC — что бы я делал по-другому (…
  2. Sep 25, 2026AI меняет разработку. Что теперь важно инженеру? (Рубрика #Engineering) Выступил сегодня н…
  3. Sep 25, 2026Забегайте на прямой эфир 3 AImigo, где мы поговорим про новости сентбяря
  4. Sep 25, 2026Фелинне Херманс: доступность программирования и цена понимания (Рубрика #AI4SDLC) Если ИИ…
  5. Sep 24, 2026Завтра у меня интересный день, где будет сразу 3 активности, на которых вы можете поймать…
  6. Sep 24, 2026Разбор whitepaper о vLLM: KV-кеш, PagedAttention и быстрый инференс | Research Insights #3…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →