#ai #testing #engineering
Цікава стаття від David Stockton в якій автор розмірковує про те, як насправді ШІ покращує якість продукту та швидкість розробки.
Гіпотеза:
"якщо ви вже компетентний інженер та дисципліновано користуєтесь інструментами, то з ШІ ваш код вже буде трохи кращим, ніж був два роки тому"
💡ШІ тільки посилює той рівень навичок та процесів, який вже існує в команді. Хороші команди прогресують швидше. Погані команди деградують також швидше. ШІ в цьому випадку відіграє роль, що схожа на Git чи CI.
Тобто протистояння зараз не ШІ проти без-ШІ. А дисциплінована команда з ШІ проти не дисциплінованої команди з чи без ШІ. В обох випадках ці команди програють першій.
😱ШІ зараз дає сіньйору більше можливостей: швидко отримати альтернативні імплементації та порівняти їх; дослідити більше граничних кейсів. (Але хто ж це буде робити).
Автор також згадує цікаву техніку - дати одній моделі можливість ревьювати результати іншої моделі. Цей процес не виключає ревью людиною. Але друга ШІ-модель використовується тут як свого роду gate.
🤔 Але як вимірюють ефективність ШІ для розробки зараз? Опитування на кшталт DORA вимірють якість, як кількість багів в кінці циклу розробки чи тих, що "прорвались на продакшн". Але ШІ інструменти допомагають "шифтувати вліво" й відловити багато проблем раніше - на рівні коду та юніт тестів.
Автор приходить до думки, що можливо нам потрібні інші метрики якості та ефективності роботи з ШІ.
А ви як думаєте?
