ໃນໄລຍະສອງປີທີ່ຜ່ານມາ, ທີມງານຂອງຂ້ອຍຢູ່ Work & Co ແລະຂ້ອຍໄດ້ທົດສອບແລະຄ່ອຍໆປະສົມປະສານເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ເຊັ່ນ Copilot, Cursor, Claude, ແລະ ChatGPT ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາຈັດສົ່ງປະສົບການເວັບທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍມະຫາຊົນ. ຍອມຮັບວ່າ, ຫຼັງຈາກຄວາມບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆໃນເບື້ອງຕົ້ນແລະສອງສາມນາທີ, ເຄື່ອງມື AI ຕ່າງໆໄດ້ພົບເຫັນວິທີການຂອງເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນຂອງຂ້ອຍ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ພວກເຮົາພົບວ່າມັນມີຄວາມສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຈະໃຫ້ AI ເຂົ້າມາຄອບຄອງເລີ່ມຕົ້ນເຕີບໂຕ, ດັ່ງນັ້ນຂ້ອຍຈຶ່ງຕັດສິນໃຈແບ່ງປັນບາງກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບເຄື່ອງມື AI ສໍາລັບສິ່ງທີ່ຂ້ອຍເອີ້ນວ່າ "ຜູ້ພັດທະນາທີ່ຮັບຜິດຊອບ". ຂ້ອຍຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດໂດຍຜູ້ພັດທະນາທີ່ຮັບຜິດຊອບ? ພວກເຮົາຕ້ອງເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາສົ່ງລະຫັດທີ່ມີຄຸນນະພາບຕາມທີ່ຜູ້ກ່ຽວຂ້ອງແລະລູກຄ້າຄາດຫວັງ. ການປະກອບສ່ວນຂອງພວກເຮົາ (i.e., ດຶງຄໍາຮ້ອງຂໍ) ບໍ່ຄວນກາຍເປັນພາລະຂອງເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ທົບທວນແລະທົດສອບວຽກງານຂອງພວກເຮົາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໃນກໍລະນີທີ່ທ່ານເຮັດວຽກສໍາລັບບໍລິສັດ: ເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກນາຍຈ້າງຂອງພວກເຮົາ. ລັກສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນເຊັ່ນ: ຄວາມປອດໄພ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຕ້ອງຖືກຈັດການຢ່າງຖືກຕ້ອງ: ຢ່າວາງຄວາມລັບ, ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ (PII), ຫຼືລະຫັດທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງມືໂດຍບໍ່ມີການອະນຸມັດນະໂຍບາຍ. ປະຕິບັດມັນຄືກັບລະຫັດຈາກຄົນແປກຫນ້າໃນອິນເຕີເນັດ. ທົດສອບ ແລະກວດສອບສະເໝີ. ຫມາຍເຫດ: ບົດຄວາມນີ້ສົມມຸດຄວາມຄຸ້ນເຄີຍພື້ນຖານບາງຢ່າງກັບເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ເຊັ່ນ Copilot ພາຍໃນ VSCode ຫຼື Cursor. ຖ້າສິ່ງທັງໝົດນີ້ເປັນເລື່ອງໃໝ່ ແລະ ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບເຈົ້າ, ການສອນວິດີໂອ Github Copilot ສາມາດເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີເລີດສຳລັບເຈົ້າ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງ AI Coding Tools ໝາຍເຫດ: ຕົວຢ່າງຕໍ່ໄປນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ຈະເນັ້ນໃສ່ການເຮັດວຽກໃນເວັບທີ່ໃຊ້ JavaScript ເຊັ່ນ React, Vue, Svelte ຫຼື Angular. ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ Codebase ທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ ມັນບໍ່ເປັນເລື່ອງແປກທີ່ຈະເຮັດວຽກຢູ່ໃນ codebases ທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ແລະການເຂົ້າຮ່ວມເປັນ codebase ມໍລະດົກຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່. ພຽງແຕ່ເປີດໂຄງການຂອງທ່ານແລະຕົວແທນ AI ຂອງທ່ານ (ໃນກໍລະນີຂອງຂ້ອຍ, Copilot Chat ໃນ VSCode) ແລະເລີ່ມຖາມຄໍາຖາມຄືກັບທີ່ເຈົ້າຖາມເພື່ອນຮ່ວມງານ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຂ້ອຍມັກເວົ້າກັບຕົວແທນ AI ຄືກັນກັບຂ້ອຍກັບເພື່ອນມະນຸດ. ນີ້ແມ່ນການເຕືອນຕົວຢ່າງທີ່ຫລອມໂລຫະກວ່າ: "ໃຫ້ຂ້ອຍເບິ່ງພາບລວມຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາລະດັບສູງ: ຈຸດເຂົ້າ, ເສັ້ນທາງ, ການກວດສອບ, ຊັ້ນຂໍ້ມູນ, ການສ້າງເຄື່ອງມື. ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຫ້ຂຽນ 5 ໄຟລ໌ທີ່ຈະອ່ານຕາມລໍາດັບ. ປະຕິບັດຄໍາອະທິບາຍເປັນສົມມຸດຕິຖານແລະຢືນຢັນໂດຍການໂດດໄປຫາໄຟລ໌ອ້າງອີງ."
ທ່ານສາມາດສືບຕໍ່ຖາມຄໍາຖາມຕິດຕາມເຊັ່ນ: "ການກໍານົດເສັ້ນທາງເຮັດວຽກໂດຍລະອຽດແນວໃດ?" ຫຼື "ເວົ້າກັບຂ້ອຍໂດຍຜ່ານຂະບວນການແລະວິທີການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ" ແລະມັນຈະນໍາເຈົ້າໄປສູ່ທິດທາງທີ່ເປັນປະໂຫຍດເພື່ອສ່ອງແສງບາງເຂົ້າໄປໃນຄວາມມືດຂອງ codebase ທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ. Triaging Breaking ການປ່ຽນແປງເມື່ອຍົກລະດັບການເພິ່ງພາອາໄສ ການປັບປຸງແພັກເກັດ npm, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາມາພ້ອມກັບການປ່ຽນແປງທີ່ແຕກຫັກ, ສາມາດເຮັດວຽກທີ່ຫນ້າເບື່ອຫນ່າຍແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ແລະເຮັດໃຫ້ທ່ານແກ້ໄຂຈໍານວນການຖົດຖອຍ. ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ຍົກລະດັບຫ້ອງສະຫມຸດຮູບພາບຂໍ້ມູນ plotly.js ເຖິງຫນຶ່ງລຸ້ນທີ່ສໍາຄັນຈາກຮຸ່ນ 2 ຫາ 3, ແລະເປັນຜົນມາຈາກການນັ້ນ, ການຕິດສະຫຼາກແກນໃນບາງກຣາບຢຸດເຮັດວຽກ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສືບຕໍ່ຖາມ ChatGPT: "ຂ້ອຍໄດ້ປັບປຸງໂຄງການ Angular ຂອງຂ້ອຍທີ່ໃຊ້ Plotly. ຂ້ອຍໄດ້ປັບປຸງແພັກເກດ plotly.js — dist ຈາກເວີຊັ່ນ 2.35.2 ຫາ 3.1.0 — ແລະຕອນນີ້ປ້າຍກຳກັບໃນແກນ x ແລະ y ຫາຍໄປ. ເກີດຫຍັງຂື້ນ?”
ຕົວແທນໄດ້ກັບຄືນມາດ້ວຍການແກ້ໄຂບັນຫາທັນທີ (ເບິ່ງສໍາລັບຕົວທ່ານເອງຂ້າງລຸ່ມນີ້). ຫມາຍເຫດ: ຂ້ອຍຍັງກວດສອບຄໍາອະທິບາຍຕໍ່ກັບຄູ່ມືການຍົກຍ້າຍຢ່າງເປັນທາງການກ່ອນທີ່ຈະຈັດສົ່ງການແກ້ໄຂ.
Replicating Refactors ຢ່າງປອດໄພໃນທົ່ວໄຟລ໌ ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ codebases ແນ່ນອນທີ່ສຸດເປີດເຜີຍໂອກາດສໍາລັບການລວມລະຫັດ. ຕົວຢ່າງ, ທ່ານສັງເກດເຫັນການຊໍ້າກັນຂອງລະຫັດໃນທົ່ວໄຟລ໌ທີ່ສາມາດສະກັດອອກເປັນຫນ້າທີ່ດຽວຫຼືອົງປະກອບ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານຕັດສິນໃຈສ້າງອົງປະກອບທີ່ແບ່ງປັນເຊິ່ງສາມາດຖືກລວມເຂົ້າແທນແລະປະຕິບັດຕົວປ່ຽນແທນນັ້ນໃນໄຟລ໌ດຽວ. ໃນປັດຈຸບັນ, ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານັ້ນກັບໄຟລ໌ທີ່ຍັງເຫຼືອຂອງທ່ານດ້ວຍຕົນເອງ, ທ່ານຂໍໃຫ້ຕົວແທນຂອງທ່ານມ້ວນເຄື່ອງ refactor ສໍາລັບທ່ານ. ຕົວແທນໃຫ້ທ່ານເລືອກຫຼາຍໄຟລ໌ເປັນບໍລິບົດ. ເມື່ອ refactor ສໍາລັບໄຟລ໌ຫນຶ່ງສໍາເລັດ, ຂ້າພະເຈົ້າສາມາດເພີ່ມທັງໄຟລ໌ refactored ແລະ untouched ເຂົ້າໄປໃນສະພາບການແລະກະຕຸ້ນໃຫ້ຕົວແທນເຜີຍແຜ່ການປ່ຽນແປງກັບໄຟລ໌ອື່ນໆເຊັ່ນນີ້: "ເຮັດຊ້ໍາການປ່ຽນແປງທີ່ຂ້ອຍໄດ້ເຮັດໃນໄຟລ໌ A ກັບໄຟລ໌ B ເຊັ່ນດຽວກັນ". ການປະຕິບັດຄຸນນະສົມບັດໃນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ ຊ່ວງເວລາ aha ທີ່ຂ້ອຍມັກທີ່ສຸດໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ແມ່ນເວລາທີ່ມັນຊ່ວຍຂ້ອຍສ້າງພາບເຄື່ອນໄຫວທີ່ຂ້ອນຂ້າງສັບສົນໃນ GLSL, ເຊິ່ງເປັນພາສາທີ່ຂ້ອຍບໍ່ຄ່ອຍຄຸ້ນເຄີຍກັບ. ໃນໂຄງການທີ່ຜ່ານມາ, ຜູ້ອອກແບບຂອງພວກເຮົາໄດ້ມາກັບ gradient ແບບເຄື່ອນໄຫວເປັນສະຖານະການໂຫຼດຢູ່ໃນວັດຖຸ 3D. ຂ້ອຍມັກແນວຄວາມຄິດ ແລະຕ້ອງການໃຫ້ສິ່ງທີ່ເປັນເອກະລັກ ແລະຕື່ນເຕັ້ນໃຫ້ກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ໄດ້ບັນຫາ: ຂ້ອຍມີພຽງແຕ່ສອງມື້ເພື່ອປະຕິບັດມັນ, ແລະ GLSL ມີເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ທີ່ຂ້ອນຂ້າງສູງ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ເຄື່ອງມື AI (ໃນກໍລະນີນີ້, ChatGPT) ເຂົ້າມາສະດວກ, ແລະຂ້ອຍກໍ່ເລີ່ມກະຕຸ້ນໃຫ້ມັນສ້າງໄຟລ໌ HTML ທີ່ໂດດດ່ຽວສໍາລັບຂ້ອຍທີ່ສະແດງຜ້າໃບແລະ gradient ສີແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ງ່າຍດາຍຫຼາຍ. ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ AI ຕື່ມຂໍ້ມູນລະອຽດຕື່ມໃສ່ມັນຈົນກ່ວາຂ້າພະເຈົ້າມາຮອດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອໃຫ້ຂ້າພະເຈົ້າສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການລວມເອົາ shader ເຂົ້າໄປໃນ codebase ຕົວຈິງຂອງຂ້ອຍ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສຸດ: ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາມີຄວາມສຸກຫລາຍ, ແລະພວກເຮົາສົ່ງຄຸນສົມບັດທີ່ສັບສົນໃນຈໍານວນເວລານ້ອຍໆຂໍຂອບໃຈກັບ AI. ການທົດສອບການຂຽນ ໃນປະສົບການຂອງຂ້ອຍ, ບໍ່ຄ່ອຍມີເວລາພຽງພໍໃນໂຄງການທີ່ຈະຂຽນແລະຮັກສາຊຸດການທົດສອບທີ່ເຫມາະສົມຂອງຫນ່ວຍງານແລະການປະສົມປະສານ, ແລະໃນດ້ານເທິງ, ນັກພັດທະນາຫຼາຍຄົນບໍ່ມັກວຽກການທົດສອບການຂຽນ. ການກະຕຸ້ນໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ຂອງທ່ານຕັ້ງແລະຂຽນການທົດສອບສໍາລັບທ່ານແມ່ນເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດແລະສາມາດເຮັດໄດ້ໃນເວລາຫນ້ອຍ. ແນ່ນອນ, ທ່ານ, ໃນຖານະນັກພັດທະນາ, ຍັງຄວນໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການທົດສອບຂອງທ່ານເບິ່ງພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານແລະປະຕິບັດຕາມຫຼັກການການທົດສອບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ, ແຕ່ວ່າທ່ານສາມາດ "ອອກແຫຼ່ງ" ການຂຽນການທົດສອບໃຫ້ກັບຜູ້ຊ່ວຍ AI ຂອງພວກເຮົາ. ຕົວຢ່າງການເຕືອນ: "ຂຽນການທົດສອບຫນ່ວຍງານສໍາລັບຟັງຊັນນີ້ໂດຍໃຊ້ Jest. ກວມເອົາເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມສຸກ, ກໍລະນີຂອບ, ແລະຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ. ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງແຕ່ລະການທົດສອບຈຶ່ງມີ."
ທ່ານຍັງສາມາດຜ່ານການທົດສອບການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ guru Kent C. Dodds ເປັນຄໍາແນະນໍາໃຫ້ກັບຕົວແທນຂອງທ່ານ, ເຊັ່ນຂ້າງລຸ່ມນີ້:
ເຄື່ອງມືພາຍໃນ ຄ້າຍຄືກັນກັບຕົວຢ່າງຂອງ shader ທີ່ໄດ້ກ່າວມາກ່ອນຫນ້ານີ້, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຮັບຫນ້າທີ່ໃນບໍ່ດົນມານີ້ເພື່ອວິເຄາະການຊໍ້າຊ້ອນຂອງລະຫັດໃນ codebase ແລະປຽບທຽບກ່ອນແລະຫຼັງຈາກ refactor. ແນ່ນອນວ່າບໍ່ແມ່ນວຽກເລັກນ້ອຍຖ້າທ່ານບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະໄປເສັ້ນທາງທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງການປຽບທຽບໄຟລ໌ດ້ວຍຕົນເອງ. ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງ Copilot, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສ້າງສະຄິບທີ່ວິເຄາະການຊ້ໍາກັນຂອງລະຫັດສໍາລັບຂ້າພະເຈົ້າ, ຈັດລຽງແລະຈັດລໍາດັບຜົນຜະລິດໃນຕາຕະລາງ, ແລະສົ່ງອອກໄປ Excel. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເອົາມັນໄປອີກບາດກ້າວຫນຶ່ງ. ເມື່ອຕົວປ່ຽນລະຫັດຂອງພວກເຮົາຖືກເຮັດແລ້ວ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ຕົວແທນເອົາເອກະສານ Excel ທີ່ມີຢູ່ຂອງຂ້ອຍເປັນພື້ນຖານ, ເພີ່ມສະຖານະການຊ້ໍາກັນໃນຖັນແຍກຕ່າງຫາກ, ແລະຄິດໄລ່ delta. ການປັບປຸງລະຫັດທີ່ຂຽນເປັນເວລາດົນນານກ່ອນຫນ້ານີ້ ບໍ່ດົນມານີ້, ລູກຄ້າເກົ່າຂອງຂ້ອຍໄດ້ຕີຂ້ອຍ, ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ຄຸນສົມບັດບາງຢ່າງບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງລາວອີກຕໍ່ໄປ. ການຈັບໄດ້: ເວັບໄຊທ໌ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເກືອບສິບປີກ່ອນ, ແລະ JavaScript ແລະ SCSS ກໍາລັງໃຊ້ເຄື່ອງມືການລວບລວມແບບເກົ່າເຊັ່ນ: requireJS, ແລະການຕິດຕັ້ງຕ້ອງໃຊ້ Node.js ຮຸ່ນເກົ່າກວ່າທີ່ຈະບໍ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ MacBook 2025 ຂອງຂ້ອຍ. ການປັບປຸງຂະບວນການກໍ່ສ້າງທັງຫມົດດ້ວຍມືຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້, ດັ່ງນັ້ນຂ້ອຍຈຶ່ງຕັດສິນໃຈເຕືອນຕົວແທນ AI, "ທ່ານສາມາດປັບປຸງຂະບວນການສ້າງ JS ແລະ SCSS ໃຫ້ເປັນ stack 2025 ແບບ lean ເຊັ່ນ Vite ໄດ້ບໍ?" ມັນແນ່ນອນເຮັດໄດ້, ແລະຫຼັງຈາກປະມານຫນຶ່ງຊົ່ວໂມງຂອງການປັບປຸງກັບຕົວແທນ, ຂ້ອຍໄດ້ SCSS ແລະ JS build ຂອງຂ້ອຍປ່ຽນເປັນ Vite, ແລະຂ້ອຍສາມາດສຸມໃສ່ການແກ້ໄຂ bug ຕົວຈິງ. ພຽງແຕ່ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມີຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນຜະລິດແລະໄຟລ໌ທີ່ລວບລວມໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໃນເວລາທີ່ເຮັດການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນດັ່ງກ່າວໃນຂະບວນການສ້າງຂອງທ່ານ. ສະຫຼຸບ ແລະຮ່າງ ທ່ານຕ້ອງການສະຫຼຸບການປ່ຽນແປງລະຫັດທີ່ຜ່ານມາທັງຫມົດຂອງທ່ານໃນປະໂຫຍກຫນຶ່ງສໍາລັບຂໍ້ຄວາມຄໍາຫມັ້ນສັນຍາ, ຫຼືມີບັນຊີລາຍຊື່ຍາວຂອງຄໍາຫມັ້ນສັນຍາແລະຕ້ອງການສະຫຼຸບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເປັນສາມຈຸດ? ບໍ່ມີບັນຫາ, ໃຫ້ AI ເບິ່ງແຍງມັນ, ແຕ່ກະລຸນາກວດສອບໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມັນ. ການເຕືອນຕົວຢ່າງແມ່ນງ່າຍດາຍຄືກັບການສົ່ງຂໍ້ຄວາມຫາເພື່ອນມະນຸດ: "ກະລຸນາສະຫຼຸບການປ່ຽນແປງທີ່ຜ່ານມາຂອງຂ້ອຍໃນຈຸດຫຍໍ້ຫນ້າສັ້ນໆ". ຄໍາແນະນໍາຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນການໃຊ້ GPT ສໍາລັບການຂຽນດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ, ແລະເຊັ່ນດຽວກັນກັບລະຫັດ, ກະລຸນາກວດເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຫຼືສົ່ງ. ຄໍາແນະນໍາແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ ການກະຕຸ້ນເຕືອນ ຫນຶ່ງໃນຜົນປະໂຫຍດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນຂອງການນໍາໃຊ້ AI ແມ່ນວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານສະເພາະແລະເຫມາະສົມກັບ, ຜົນຜະລິດທີ່ດີກວ່າ. ຂະບວນການກະຕຸ້ນໃຫ້ຕົວແທນ AI ບັງຄັບໃຫ້ພວກເຮົາສ້າງຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຮົາໂດຍສະເພາະເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະຂຽນແລະລະຫັດ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າ, ຕາມກົດລະບຽບ, ຂ້າພະເຈົ້າຂໍແນະນໍາໃຫ້ເປັນສະເພາະທີ່ເປັນໄປໄດ້ດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານ. Ryan Florence, ຜູ້ຂຽນຮ່ວມຂອງ Remix, ແນະນໍາວິທີທີ່ງ່າຍດາຍແຕ່ມີອໍານາດເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການນີ້ໂດຍການສໍາເລັດການກະຕຸ້ນເຕືອນເບື້ອງຕົ້ນຂອງທ່ານດ້ວຍປະໂຫຍກ: "ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເລີ່ມຕົ້ນ, ເຈົ້າມີຄໍາຖາມໃດໆສໍາລັບຂ້ອຍບໍ?"
ໃນຈຸດນີ້, AI ມັກຈະກັບຄືນມາດ້ວຍຄໍາຖາມທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ທ່ານສາມາດຊີ້ແຈງເຖິງຄວາມຕັ້ງໃຈສະເພາະຂອງເຈົ້າ, ແນະນໍາຕົວແທນໃຫ້ເຈົ້າມີວິທີການທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບວຽກງານຂອງເຈົ້າ.
ໃຊ້ການຄວບຄຸມເວີຊັນ ແລະເຮັດວຽກຢູ່ໃນຕ່ອນຍ່ອຍຍ່ອຍໄດ້ ການນໍາໃຊ້ການຄວບຄຸມເວີຊັນເຊັ່ນ git ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນປະໂຫຍດໃນເວລາທີ່ຮ່ວມມືເປັນທີມໃນ codebase ດຽວ, ແຕ່ຍັງໃຫ້ທ່ານເປັນຜູ້ປະກອບສ່ວນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ມີຈຸດຄົງທີ່ທີ່ຈະກັບຄືນໄປໃນກໍລະນີສຸກເສີນ. ເນື່ອງຈາກລັກສະນະທີ່ບໍ່ມີຕົວກໍານົດຂອງມັນ, AI ບາງຄັ້ງສາມາດຫລອກລວງແລະເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບສິ່ງທີ່ທ່ານພະຍາຍາມບັນລຸແລະໃນທີ່ສຸດກໍ່ທໍາລາຍສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້. ການແບ່ງວຽກຂອງທ່ານອອກເປັນຫຼາຍຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຈຸດທີ່ຫມັ້ນຄົງທີ່ທ່ານສາມາດກັບຄືນໄປໄດ້ໃນກໍລະນີທີ່ສິ່ງທີ່ໄປຂ້າງຫນ້າ. ແລະເພື່ອນຮ່ວມທີມຂອງທ່ານຈະຂໍຂອບໃຈທ່ານເຊັ່ນດຽວກັນ, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາຈະມີເວລາງ່າຍຂຶ້ນໃນການກວດສອບລະຫັດຂອງທ່ານເມື່ອມັນຖືກແບ່ງອອກເປັນ chunks ທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີ. ທົບທວນຢ່າງລະອຽດ ນີ້ແມ່ນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍທົ່ວໄປ, ແຕ່ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນກວ່າເມື່ອນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ສໍາລັບການພັດທະນາ: ເປັນຜູ້ທົບທວນທີ່ສໍາຄັນຄັ້ງທໍາອິດຂອງລະຫັດຂອງທ່ານ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າໃຊ້ເວລາໄລຍະຫນຶ່ງເພື່ອຜ່ານການປ່ຽນແປງຂອງທ່ານເປັນແຖວ, ຄືກັບວ່າທ່ານຈະທົບທວນລະຫັດຂອງຄົນອື່ນ, ແລະພຽງແຕ່ສົ່ງວຽກງານຂອງທ່ານເມື່ອມັນຜ່ານການກວດສອບຕົວເອງ. "ສອງສິ່ງທີ່ເປັນຄວາມຈິງສໍາລັບຂ້ອຍໃນປັດຈຸບັນ: ຕົວແທນ AI ເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນແລະເພີ່ມຜົນຜະລິດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ພວກມັນຍັງເປັນເຄື່ອງເລື່ອນຂະຫນາດໃຫຍ່ຖ້າທ່ານປິດສະຫມອງຂອງເຈົ້າແລະປ່ອຍໃຫ້ຫມົດໄປ."— Armin Ronacher ໃນ blog post ລາວ Agent Psychosis: ພວກເຮົາກໍາລັງບ້າບໍ?
ສະຫຼຸບແລະຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນ ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, ເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ສາມາດປັບປຸງການຜະລິດຂອງພວກເຮົາເປັນນັກພັດທະນາປະຈໍາວັນແລະເພີ່ມຄວາມສາມາດທາງດ້ານຈິດໃຈສໍາລັບການວາງແຜນແລະແນວຄິດໃນລະດັບສູງ. ພວກເຂົາເຈົ້າບັງຄັບໃຫ້ພວກເຮົາປະກາດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການຂອງພວກເຮົາທີ່ມີລາຍລະອຽດພິເສດ. AI ໃດກໍ່ຕາມສາມາດ, ບາງຄັ້ງ, hallucinate, ຊຶ່ງໂດຍພື້ນຖານແລ້ວຫມາຍຄວາມວ່າມັນຢູ່ໃນໂຕນຄວາມຫມັ້ນໃຈ. ດັ່ງນັ້ນກະລຸນາກວດສອບແລະທົດສອບ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ທ່ານມີຄວາມສົງໃສ. AI ບໍ່ແມ່ນລູກປືນເງິນ, ແລະຂ້ອຍເຊື່ອວ່າ, ຄວາມເປັນເລີດແລະຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເປັນນັກພັດທະນາຈະບໍ່ອອກຈາກຄົນອັບເດດ:. ສໍາລັບນັກພັດທະນາຜູ້ທີ່ຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນທີ່ລໍ້ລວງສູງທີ່ຈະເຮັດວຽກສ່ວນໃຫຍ່ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ສິ່ງທີ່ອາດຈະສູນເສຍໄປນີ້ແມ່ນການເຮັດວຽກທີ່ມັກຈະເຮັດໃຫ້ເຈັບປວດແລະເຈັບປວດຜ່ານແມງໄມ້ແລະບັນຫາທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການແກ້ບັນຫາແລະແກ້ໄຂ, ເອີ້ນວ່າ "ການກັດ". ເຖິງແມ່ນວ່າ Lee Robinson ຂອງ Cursor AI ຂອງຕົນເອງໄດ້ຕັ້ງຄໍາຖາມນີ້ຢູ່ໃນຫນຶ່ງຂອງຂໍ້ຄວາມຂອງລາວ:
ເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ກໍາລັງພັດທະນາໃນຈັງຫວະໄວ, ແລະຂ້ອຍຕື່ນເຕັ້ນສໍາລັບສິ່ງທີ່ຈະມາເຖິງ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າທ່ານໄດ້ພົບເຫັນບົດຄວາມນີ້ແລະຄໍາແນະນໍາຂອງມັນເປັນປະໂຫຍດແລະຕື່ນເຕັ້ນທີ່ຈະທົດລອງອອກບາງສ່ວນຂອງເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບຕົວທ່ານເອງ.
