⁉️ چرا نباید هر چیزی که با AI ساختیم مستقیم وارد Production کنیم؟!

🟦 جالبه که یکی از روش‌های توسعه نرم‌افزار که بیش از ۳۰ سال پیش مطرح شده بود، امروز دوباره با ابزارهای AI Coding معنا پیدا کرده. این روش RAD یا Rapid Application Development نام داشت و ایده اصلیش ساده بود:
👨‍💻 سریع یک Prototype بساز، به کاربر نشون بده، Feedback بگیر و دوباره اصلاحش کن.

🟦امروز ابزارهای کدنویسی مبتنی بر AI دقیقا همین چرخه رو خیلی سریع‌تر کردن. نیازت رو توضیح می‌دی، Agent کد می‌نویسه، یک Prototype قابل اجرا می‌سازه و بعد با Feedback تو دوباره اون رو اصلاح می‌کنه. اما اینجا یک نکته مهم وجود داره:
اینکه یک سیستم کار می‌کنه، به این معنی نیست که آماده Production هم هست.
🟦فرض کن با AI یک سیستم تایید هزینه برای شرکت ساختیم. کاربر هزینه رو ثبت می‌کنه، درخواست ارسال می‌شه و مدیر می‌تونه اون رو تایید کنه. اما اگر هیچ‌وقت مشخص نکرده باشیم:
«کارمند نباید بتونه هزینه خودش رو تایید کنه»
🟦ممکنه Agent اصلا چنین قانونی رو در سیستم پیاده نکرده باشه. اینجاست که چیزی فراتر از یک Prompt ساده نیاز داریم. قوانین کسب‌وکار، شرایط پذیرش، محدودیت‌های امنیتی و رفتارهای مورد انتظار سیستم باید به شکل مشخص ثبت بشن و کدی که AI ساخته، بر اساس اون‌ها بررسی و تست بشه. این همون جاییه که مفهوم Spec-Driven Development اهمیت پیدا می‌کنه.
💡 در واقع AI می‌تونه ساخت Prototype رو فوق‌العاده سریع کنه، اما قبل از رفتن به Production هنوز به تعریف دقیق مسئله، تست، بررسی امنیت و تایید خروجی نیاز داریم.

🤖 بوتکمپ ایجنت‌های هوش‌مصنوعی
🤖 سلسله وبینارهای رایگان AI Agents

❓اگه برای شرکت توی بوتکمپ سوالی داری به این آیدی پیام بده:
@cafetadris_ds

📍 کانال هوش‌مصنوعی کافه‌تدریس:
@Cafetadrispro