আপনি কোডের মালিক, AI নয় 
 
 TL;DR: যদি আপনি আপনার সমস্ত কোড ব্যাখ্যা করতে পারেন না, এটি বাধ্য করবেন না। TL;DR: যদি আপনি আপনার সমস্ত কোড ব্যাখ্যা করতে পারেন না, এটি বাধ্য করবেন না। সাধারণ ভুল আপনি ডাবল চিন্তা ছাড়াই আপনার প্রকল্পে সরাসরি এআই-জেনারেটেড কোডটি অনুরোধ করেন এবং পেস্ট করেন। আপনি যাচাই ছাড়া এআই বিশ্বাস করেন এবং তৈরি করুন এরপর আরেকজনকে পরিষ্কার করতে হবে। ওয়ার্কশপ আপনি অনুমান করেন কোডটি কাজ করে কারণ এটি সঠিক (অথবা যথেষ্ট জটিল যে কেউ অনুপ্রাণিত হতে পারে)। দেখতে আপনি skip a যখন এআই সাহায্যকারী বড় ব্লকগুলি উত্পাদন করে কারণ, হ্যাঁ, এটি অনেক কোড। ম্যানুয়াল পর্যালোচনা আপনি এআই আউটপুটটি উৎপাদন প্রস্তুত কোড হিসাবে বিবেচনা করেন এবং এটি দ্বিতীয় চিন্তা ছাড়াই প্রেরণ করেন। যদি আপনি কোড পর্যালোচনা করছেন, তাহলে আপনি বড় ধরনের প্রত্যাহারের অনুরোধ (সম্ভবত এআই দ্বারা উত্পাদিত) থেকে ক্লান্ত হয়ে যাবেন যা একটি উপন্যাসের পর্যালোচনা হিসাবে অনুভব করে। আসুন সৎ হই: আইআই আপনার ভুলের জন্য দায়ী নয়, এবং আপনি আপনার কাজ রাখতে চান এবং সফটওয়্যার প্রকৌশল প্রক্রিয়া জন্য বাধ্যতামূলক হিসাবে বিবেচনা করা হয়। you সমস্যার সমাধান 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 নিরাপত্তা দুর্বলতা এবং দুর্বলতা: এআই স্যানিটাইজড ইনপুট, এসকিউএল ইনজেকশন, এক্সএসএস, ইমেল, প্যাকেজ হ্যালুসিনেশন বা হার্ডকোডেড ক্রেডিটেশনগুলির সাথে কোড তৈরি করে লজিক ভুল: AI আপনার প্রয়োজনীয়তা ভুল বোঝায় এবং ভুল সমস্যা সমাধান করে প্রযুক্তিগত ঋণ: জেনারেটেড কোড অতীত প্যাটার্ন ব্যবহার করে বা রক্ষণাবেক্ষণ দুঃস্বপ্ন তৈরি করে হারিয়ে যাওয়া দায়িত্ব: আপনি যে কোডটি পর্যালোচনা করেননি তা ব্যাখ্যা করতে পারবেন না লুকানো ত্রুটি: উৎপাদনে প্রদর্শিত সমস্যাগুলি 30-100x বেশি খরচ করতে হবে জ্ঞান বৈষম্য: আপনি অন্ধভাবে সমাধান গ্রহণ করে শিখার সুযোগগুলি মিস করেন টিম ফ্রিজ: আপনার রিভিউররা সমস্যাগুলি ধরতে সময় নষ্ট করে যা আপনি খুঁজে পেয়েছিলেন উৎপাদনশীলতা বিরোধীতা: এআই লেখাপড়া থেকে অন্তর্ভুক্তির দিকে বোতল চাপিয়ে দেয় অবিশ্বাসের অভাব: অপ্রতিষ্ঠিত কোড ব্যর্থতার কারণে দলের আস্থা হ্রাস পায় Noisier কোড: AI-autored PRs মানব শুধুমাত্র PRs তুলনায় 1.7x বেশি সমস্যা অন্তর্ভুক্ত। দুর্বলতা কিভাবে করবেন ️ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 আপনি ইংরেজি ভাষা ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় কোড জেনারেশন করার জন্য AI জিজ্ঞাসা করুন AI এর উত্পাদিত প্রতিটি লাইন পড়ুন, এটি বুঝুন এবং প্রয়োজন হলে এটি চ্যালেঞ্জ করুন নিশ্চিত করুন যে সমাধানটি আপনার বাস্তব প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে মিলিত হয় কোড পরীক্ষা Edge ক্ষেত্রে এবং ত্রুটি মোকাবেলা নিরাপত্তা সমস্যাগুলি অনুসন্ধান করুন (ইনজেকশন, অটি, ডেটা এক্সপোজার) বাস্তব পরিস্থিতিতে স্থানীয়ভাবে কোড পরীক্ষা করুন আপনার লিন্টার, prettifiers, এবং নিরাপত্তা স্ক্যানার চালান কোনও ডাবগ কোড বা মন্তব্যগুলি মুছে ফেলুন যা আপনার প্রয়োজন নেই আপনার টিমের স্টাইলের সাথে সামঞ্জস্য করার জন্য কোডটি পুনর্গঠন করুন নতুন ফাংশনগুলির জন্য টেস্ট যোগ করুন বা আপডেট করুন (ইআই সাহায্যের জন্য জিজ্ঞাসা করুন) কী পরিবর্তন হয়েছে তা ব্যাখ্যা করার জন্য একটি স্পষ্ট কমিশন লিখুন এরপরই কোড চালু করা হবে। আপনি আপনার চাকরি হারাবেন না (এখন পর্যন্ত) সুবিধা আপনি উৎপাদন পৌঁছানোর আগে ত্রুটিগুলি ধরা। আপনি যে কোডটি গ্রহণ করেছেন তা আপনি বুঝতে পারবেন। আপনি আপনার পরিবর্তনগুলির জন্য দায়বদ্ধ। আপনি আপনার কোপিওট পদ্ধতি থেকে শিখবেন এবং প্রক্রিয়ায় একটি ভাল ডেভেলপার হয়ে উঠবেন। আপনি ব্যক্তিগত দায়িত্বশীলতা গড়ে তুলছেন। আপনি ভাল মানব টিম সহযোগিতা এবং আস্থা গড়ে তুলতে। আপনি প্রতিরোধ যেমনটি . নিরাপত্তা লঙ্ঘন মাল্টবুক দুর্ঘটনা আপনি দীর্ঘমেয়াদী রক্ষণাবেক্ষণ খরচ এড়াতে পারেন। আপনি আপনার খ্যাতি এবং দায়িত্ব সম্পূর্ণরূপে সংরক্ষণ। আপনি একজন পেশাদার যিনি আপনার মানব কোড রিভিউরদের প্রতি শ্রদ্ধা প্রদর্শন করেন। আপনি উপলব্ধ নন। পরিসংখ্যান GitHub Copilot, ChatGPT, এবং Claude মত AI সহকারীরা আপনাকে আরও দ্রুত কোড করতে সহায়তা করে। এই সরঞ্জামগুলি প্রাকৃতিক ভাষা অনুরোধ থেকে কোড তৈরি করে এবং . Vibe কোডিং আইআই মডেলগুলি সম্ভাব্য, নকল নয়। তারা প্যাটার্ন উপর ভিত্তি করে পরবর্তী টোকেন পূর্বাভাস। যখন আপনি জটিল সিস্টেমগুলিতে কাজ করেন, তখন AI একটি নির্দিষ্ট সীমানা ক্ষেত্রে অনুপস্থিত হতে পারে যা কেবলমাত্র একজন মানুষ জানে। ম্যানুয়াল পর্যালোচনা "কোড যা ভাল দেখায়" এবং "কোড যা সঠিক" এর মধ্যে পার্থক্য বন্ধ করার একমাত্র উপায়। এআই আপনার ব্যবসায়িক লজিক বুঝে না বা আপনার মাঝে আপনার মডেল বাস্তব পৃথিবী bijection মানচিত্র এআই আপনার নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তা জানতে পারে না (যদি আপনি স্পষ্ট না হন বা একটি দক্ষতা প্রয়োগ না করেন)। AI আপনার নির্দিষ্ট পরিবেশের বিরুদ্ধে কোড পরীক্ষা করতে পারে না। তুমি বাকি আপনার কোড বেসের প্রতিটি লাইন জন্য responsible উৎপাদন অননুমোদিত এআই কোড কোম্পানির কোটি কোটি টাকা খরচ করে। দুর্বলতা কোড পর্যালোচনা অনেক নিরাপত্তা ঝুঁকি ধরা যা স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম মিস করে। আপনার সংস্থা আপনাকে যে কোডটি আপনি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করেন তার জন্য দায়ী রাখে। এটি যদি আপনি ম্যানুয়ালভাবে কোড লিখেন বা AI সহায়তা ব্যবহার করেন তাহলে প্রযোজ্য। দ্রুত রেজিস্ট্রেশন Bad Prompts class DatabaseManager:
    _instance = None # Singleton Anti Pattern
    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance
    def get_data(self, id):
        return eval(f"SELECT * FROM users WHERE id={id}") 
        # SQL injection!

    ## 741 more cryptic lines
 Good Prompts from typing import Optional
import sqlite3

class DatabaseManager:
  def __init__(self, db_path: str):
    self.db_path = db_path

  def get_user(self, user_id: int) -> Optional[dict]:
    try:
      with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
        conn.row_factory = sqlite3.Row
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
        row = cursor.fetchone()
        return dict(row) if row else None
    except sqlite3.Error as e:
        print(f"Database error: {e}")
        return None

db = DatabaseManager("app.db")
user = db.get_user(123)
 পর্যালোচনা ️ আপনি যখন উৎপাদনে ত্রুটিগুলি প্রদর্শিত হয় তখন এআইকে দোষারোপ করতে পারবেন না। মানুষ দায়িত্ব পালন করে, মানুষ নয়। আইটি-জেনারেটেড কোড আপনার কোম্পানির লাইসেন্সিং নীতি লঙ্ঘন করতে পারে। এআই অতিরিক্ত লাইব্রেরি বা অতীত প্যাটার্ন ব্যবহার করতে পারে। গঠিত কোডটি আপনার টিমের কনভেনশনগুলি অনুসরণ করতে পারে না। আপনি পরে এটি রক্ষা করার জন্য কোডটি বুঝতে হবে। অন্যান্য ডেভেলপাররা আপনার আইটি সহায়ক কোডটি অন্যদের মতোই পর্যালোচনা করবে। কিছু AI মডেলগুলি পাবলিক রিপোজিটরগুলিতে ট্রেনিং করে এবং মডেলগুলি ছড়িয়ে দিতে পারে। টাইপ [X] অর্ধেক স্বয়ংক্রিয় সীমাবদ্ধতা ️ আপনি এই টিপ ব্যবহার করতে হবে কোড পরিবর্তন. আপনি এমনকি "সাধারণ" রিফ্যাক্টর জন্য এটি বাদ দিতে হবে না। every Tags ️ 
 
 পাঠযোগ্যতা স্তর [x] শুরু সম্পর্কিত টিপস 
 
 
 
 
 
 পিয়ার পর্যালোচনা অনুরোধ করার আগে আপনার কোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে পর্যালোচনা করুন AI-জেনারেটেড ফাংশনগুলির জন্য টেস্ট লিখুন ডকুমেন্ট AI-Assisted কোড সিদ্ধান্ত জেনারেট কোডে স্ট্যাটিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করুন প্রতিশ্রুতি দেওয়ার আগে বুঝুন উপসংহার এআই সহকারীরা আপনার কোডিং গতি বাড়ায়। আপনি এখনও নিজের আপনি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ every line ম্যানুয়াল পর্যালোচনা এবং স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলি কী মিস করে কোড পরীক্ষা এআই কোড জেনারেটরগুলি ম্যানস্ট্রিম হয়ে ওঠার আগে, একটি খুব ভাল অনুশীলন ছিল একটি পিয়ার পর্যালোচনা অনুরোধ করার আগে কোড থেকে। নিজস্ব রিভিউ আপনি যখন AI এর পছন্দগুলি প্রশ্নবিদ্ধ করেন এবং তাদের পিছনে "কেন" বুঝতে পারেন তখন আপনি আরও জানেন। আপনার খ্যাতি কোডের গুণমানের উপর নির্ভর করে, আপনি কোডটি কত দ্রুত আউট করতে পারেন তা নয়। আপনি যে কোডটি পাঠান তার জন্য দায়িত্ব নিন - আপনার নাম সেখানে রয়েছে। সবকিছু পর্যালোচনা করুন. অন্ধভাবে কিছু করবেন না. আপনার ভবিষ্যত আত্মা আপনাকে ধন্যবাদ দেবে। ছোটখাটো অঙ্গীকার, ছোটখাটো অঙ্গীকার এবং . আপনার সামগ্রী ফ্রিজ রাখুন আরও জানুন i️ https://hackernoon.com/code-smell-313-workslop-in-ai-assisted-programming https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxxviii https://hackernoon.com/code-smell-300-package-hallucination https://martinfowler.com/articles/code-review.html https://learning.oreilly.com/library/view/perform-code-reviews/9781098172657/ch01.html https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report https://medium.com/@mozaman/the-productivity-paradox-of-ai-why-commits-and-prs-dont-tell-the-story-ceb68a453f54 https://google.github.io/eng-practices/review/ https://www.atlassian.com/agile/software-development/code-reviews https://pragprog.com/titles/tpp20/the-pragmatic-programmer-20th-anniversary-edition/ https://standards.ieee.org/standard/1028-2008.html এছাড়াও বিখ্যাত 
 
 
 
 
 
 Human-in-the-Loop কোড পর্যালোচনা কোড নিশ্চিতকরণ উন্নয়ন সহায়তা LLM আউটপুট ভ্যালিডেশন Copilot কোড পরীক্ষা সরঞ্জাম 
 
 
 
 
 
 
 SonarQube (স্ট্যাটিক বিশ্লেষণ) Snyk (সিকিউরিটি স্ক্যানিং) ESLint / Pylint (লিন্টার) GitLab / GitHub (কোড পর্যালোচনা প্ল্যাটফর্ম) Semgrep (প্যাটার্ন ভিত্তিক স্ক্যানিং) CodeRabbit / AI-assisted কোড পর্যালোচনা সতর্কবাণী এখানে বর্ণিত মতামতগুলো আমার নিজস্ব। আমি একজন মানুষ, যিনি অন্য মানুষের জন্য যতটা সম্ভব লিখতে পারি। আমি কিছু টেক্সট উন্নত করার জন্য আইআই প্রোফ্রিডিং সরঞ্জাম ব্যবহার করি। আমি সৃজনশীল সমালোচনা ও আলোচনাকে স্বাগত জানাই। আমি সফটওয়্যার শিল্পে 30 বছর, 25 বছর শেখার এবং 500 টিরও বেশি নিবন্ধ এবং একটি বই লিখার মাধ্যমে এই ধারণাগুলি গঠন করেছি। এই নিবন্ধটি একটি অংশ সিরিজ কোডিং টিপ https://maximilianocontieri.com/ai-coding-tips

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in REFACTORING

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Clean Code

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Github

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Machine Learning

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Quality Assurance

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Refactoring

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Software Architecture

2022 - the Greatest Storyteller

Buy My Book

Share your ideas with me!

Read My Stories

Buy Me a Coffee

Software Engineer and Book Author

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

অতিদীর্ঘ; পড়তে

এআই কোডিং টিপ 006 - প্রতিটি লাইন প্রতিশ্রুতি আগে

এআই কোডিং টিপ 006 - প্রতিটি লাইন প্রতিশ্রুতি আগে

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

বিটকয়েন UTXO এর মডেল, একটি অনন্য ইকোসিস্টেমকে শক্তিশালী করে

সেলিং দ্য ওয়াটারস: ডেটা লেক সহ প্রোডাকশন-গ্রেড RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

বোল্টজম্যান ব্রেন থিওরির একটি সংক্ষিপ্ত ভূমিকা

বিটকয়েন UTXO এর মডেল, একটি অনন্য ইকোসিস্টেমকে শক্তিশালী করে

সেলিং দ্য ওয়াটারস: ডেটা লেক সহ প্রোডাকশন-গ্রেড RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

বোল্টজম্যান ব্রেন থিওরির একটি সংক্ষিপ্ত ভূমিকা

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps