यह सब कुछ एक साथ रखता है, लेकिन कोई भी इसे छूना नहीं चाहता है। Legacy code is the dark matter of the software universe. यदि आप उद्यम सॉफ्टवेयर में काम करते हैं, तो आप संघर्ष जानते हैं: मोनोलिटिक जावा अनुप्रयोग, 500 पृष्ठों के डिजाइन दस्तावेज़ (पीडीएफ!), और "स्पैगेटी कोड" जो टूटेगा यदि आप उस पर गलत सांस लेते हैं। अधिकांश एआई ट्यूटोरियल आपको दिखाते हैं कि कैसे बनाएं ऐप्स नई But can GenAI actually handle the grit of a 10-year-old legacy system? इस प्रयोग में, हमने एक बड़े पैमाने पर, वास्तविक दुनिया के पुस्तकालय प्रबंधन सिस्टम (पुराने जावा मानकों पर बनाया) लिया और तनाव परीक्षण किया। सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र (एसडीएलसी) के माध्यम से। हमने इसे सिर्फ "कोड लिखने" के लिए नहीं कहा, हमने इसका उपयोग यूआई विनिर्देशों, निर्भरता प्रबंधन और जटिल परीक्षण मामलों के उत्पादन के लिए किया। GPT-4 यहां क्या काम किया, क्या विफल रहा, और सही कार्यप्रणाली है जिसे आप अपने पुराने परियोजनाओं को आधुनिकीकरण करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। चुनौती: "रक्त परीक्षण" की समस्या हमारा विषय एक पुस्तकालय सिस्टम (WebiLis/iLiswing) का एक विशिष्ट मॉड्यूल था। 
 
 
 
 जटिल कॉन्फ़िगरेशन: सॉफ्टवेयर विभिन्न वातावरणों में चलता है, जिससे परीक्षण पैटर्न का विस्फोट होता है। कौशल अंतर: offshore ग्लोबल डिलीवरी सेंटर (जीडीसी) के लिए ज्ञान हस्तांतरण डिजाइन विनिर्देशों के गलत व्याख्याओं का परिणाम था। समीक्षा थकान: वरिष्ठ डेवलपर्स तर्क को ठीक करने के बजाय टाइप्स को पकड़ने में घंटों बिता रहे थे। हमने एक आंतरिक चैटएआई कवर (जीपीटी-४ द्वारा संचालित) को एकीकृत किया ताकि देखा जा सके कि क्या हम दर्द को दूर कर सकते हैं। चरण 1: कम लटका हुआ फल (यूआई और दस्तावेज) कोड को छूने से पहले, हमने डिजाइन चरण को देखा. हमने आईआई कच्चे आवश्यकताओं की सूची को खिलाया और इसे उत्पन्न करने के लिए कहा . UI Design Specifications प्रयोग हमने जानबूझकर यूआई विनिर्देशों में त्रुटियों को पेश किया: 
 
 
 टाइप: "स्कूल बिल्डिंग" के बजाय "स्कूल पुस्तकालय"। तर्क त्रुटि: "पुराने प्रणाली" के बजाय "पुराने प्रणाली"। परिणाम जीपीटी-एक्सएनयूएमएक्स ने इस पर दबाव डाला. यह परिदृश्य टाइप्स की पहचान करता है जिन्हें जादू नियंत्रक याद करते हैं. 
 
 
 डेटा: जब हमने हमारे मैनुअल कोड समीक्षाओं का विश्लेषण किया, तो हमने पाया कि 87% समीक्षा टिप्पणियाँ सरल वाक्यांश, टाइप, या स्पष्टता की कमी से संबंधित थीं। "आईआई समीक्षक" कार्यप्रवाह: मानव समीक्षा से पहले जीपीटी-4 के माध्यम से विनिर्देश चलाकर, हम 87% शोर को खत्म कर सकते हैं। 
 
 एलएलएम का उपयोग दस्तावेज़ के लिए एक "टीयर 0" समीक्षक के रूप में, एक इंसान इसे देखने से पहले शोर को साफ करने के लिए करें। एलएलएम का उपयोग दस्तावेज़ के लिए एक "टीयर 0" समीक्षक के रूप में, एक इंसान इसे देखने से पहले शोर को साफ करने के लिए करें। चरण 2: जनरेटिव कोडिंग (Java & Maven) इसके बाद हमने The हमने एआई को विशिष्ट उपयोगिता कार्यों के लिए जावा कोड उत्पन्न करने के लिए कहा। PG (Programming) Phase सफलता: Boilerplate & Dependencies हमने मानक जावा पुस्तकालयों का उपयोग करके तारीखों की गणना करने के लिए एक प्रोग्राम के लिए पूछा।   Prompt: "एक जावा प्रोग्राम बनाएं जो एक संख्या दर्ज करता है और सिस्टम तारीख से X दिनों की तारीख की गणना करता है। AI Output: import java.time.LocalDate;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("How many days to calculate?");
        int days = scanner.nextInt();

        LocalDate today = LocalDate.now();
        LocalDate futureDate = today.plusDays(days);

        System.out.println(days + " days later is " + futureDate);
    }
}
 यह सही तरीके से java.time.LocalDate (आधुनिक जावा) का उपयोग करता है, न कि अपर्याप्त java.util.Date। यह भी सफलतापूर्वक उत्पन्न किया वैध जब हमने उसे पुस्तकालय संस्करणों की जाँच करने के लिए कहा: Maven Dependencies #Xml
<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpclient</artifactId>
    <version>4.5.13</version> 
</dependency>
 विफलता: संदर्भ अंतर हमने इसे दो स्वायत्त जावा स्रोत फ़ाइलों को खिलाने की कोशिश की और उसे एक विशिष्ट विधि को refactor करने के लिए कहा। 
 
 
 परिणाम : असफलता क्यों: एआई ने उन तरीकों को hallucinated किया जो हमारे कस्टम कक्षाओं में मौजूद नहीं थे क्योंकि उनके पास पूरी परियोजना संदर्भ ( "क्लास पथ") नहीं था। GPT-4 मानक पुस्तकालयों (JDK, Apache Commons) पर महान है, लेकिन विनिर्देशित "स्पैगेटी कोड" पर भयानक है जब तक कि आप इसे प्रदान नहीं करते हैं त्वरित पर निर्भरता का पेड़। Crucial Finding: पूरे चरण 3: कंप्यूटरों के लिए "ट्यूरिंग परीक्षण" हमने एआई कोड को सूक्ष्म सिंटाक्स त्रुटियों के साथ खिलाया ताकि देखा जा सके कि क्या यह उन्हें एक कॉपीरेटर की तुलना में बेहतर ढंग से डिबग कर सकता है। परीक्षा: हमने यदि के बजाय iff (एक टाइप) का उपयोग किया। 
 
 
 Compiler: एक Syntax त्रुटि फेंकता है। एआई: सही ढंग से पहचाना गया है कि iff वैध जावा नहीं है, लेकिन सुझाव दिया कि यह एक परिवर्तनीय नाम हो सकता है यदि टाइप नहीं है। परीक्षण: हमने इसे एक तार्किक बग दिया जहां एक शर्त कभी भी सच नहीं हो सकती है। 
 
 एआई: इसे पकड़ने में असमर्थ था। 
 
 वास्तविकता चेक: GenAI एक कंप्यूटर नहीं है. यह टोकन की संभावना का अनुमान लगाता है. यह एक त्रुटि क्यों हो सकती है, लेकिन यह एक स्थिर विश्लेषण उपकरण (SonarQube) की तरह कोड की सहीता की गारंटी नहीं दे सकता है। GenAI एक कंप्यूटर नहीं है. यह टोकन की संभावना का अनुमान लगाता है. यह एक त्रुटि क्यों हो सकती है, लेकिन यह एक स्थिर विश्लेषण उपकरण (SonarQube) की तरह कोड की सहीता की गारंटी नहीं दे सकता है। Reality Check: वास्तविकता की जांच: चरण 4: परीक्षण मामलों की उत्पत्ति (जैसे खतरनाक क्षेत्र) यह प्रयोग का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा था. हमने एआई को उत्पन्न करने के लिए कहा ऊपर दिए गए अनुसूची के लिए। Test Cases   Prompt: "दिवसीय कार्यक्रम के लिए परीक्षण मामलों का उत्पन्न करें। एआई परिणाम (पहले): यह सामान्य मामलों को उत्पन्न करता है: 
 
 
 
 प्रवेश: 5 प्रवेश: 10 पदों की संख्या: -1 यह प्रदान नहीं करता है क्यों? क्योंकि आउटपुट LocalDate.now() पर निर्भर करता है, जो हर दिन बदलता है। The Problem: अनुमानित उत्पादन प्रिंट इंजीनियरिंग फिक्स: उपयोगी परीक्षण मामले प्राप्त करने के लिए, हमें परिवर्तकों के बारे में स्पष्ट होना पड़ा। 
 
 परिष्कृत प्रिंट: "आज के परिवर्तनीय को '2024-06-15' मान लें। "आज का परिवर्तनीय '2024-06-15' है। परिवर्तनीय दिनों के लिए 4 टेस्ट पैटर्न उत्पन्न करें। त्वरित सफाई: त्वरित सफाई: AI Result (Fixed): 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Test Case 
 Input (Days) 
 Expected Output (Date) 
 
 
 
 
 Case 1 
 1 
 2025-06-16 
 
 
 
 
 Case 2 
 10 
 2025-06-25 
 
 
 
 
 Case 3 
 0 
 2025-06-15 
 
 
 
 
 Case 4 
 -5 
 2025-06-10 मामले 1 1 2019-06-16 में मामले 2 10 2019-06-25 के बारे में मामला 3 0 2019-06-15 में मामले 4 -5 2019-06-10 में विरासत प्रणालियों के आधुनिकीकरण के लिए कार्यप्रणाली हमारे सत्यापन के आधार पर, यहां आर्किटेक्चर है जिसे आपको प्राचीन उत्पाद विकास के लिए एआई लागू करते समय अपनाना चाहिए। निष्कर्ष: "37% बूस्ट" वास्तविकता वैज्ञानिकों का दावा है कि A हमारा आंतरिक सत्यापन इसका समर्थन करता है, लेकिन एक चेतावनी के साथ। 37% productivity increase उत्पादकता पूरी तरह से जटिल कोड लिखने के लिए एआई से नहीं आई। . shifting the burden of the mundane 
 
 
 
 समीक्षाएं: एआई ने ग्रंथि / टाइप चेक को संभाल लिया (87% मुद्दों), जिससे मनुष्यों को वास्तुकला पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी। Boilerplate: एआई ने मानक जावा आयात और सेटअप को संभाल लिया। परीक्षण: एआई ने परीक्षण मामलों की संरचना पैदा की, भले ही मनुष्यों को तर्क की पुष्टि करनी पड़ी। फैसले: यदि आप एक प्राचीन प्रणाली का प्रबंधन कर रहे हैं, तो GPT-4 को रात भर में अपने कोर इंजन को फिर से लिखने की उम्मीद न करें. इसे अपने दस्तावेजों को साफ करने, अपने परीक्षण कक्षों को उत्पन्न करने और उन गुप्त 10 साल पुराने त्रुटि संदेशों को समझाने के लिए उपयोग करें. अगला क्या है? अगली सीमा है हमारे 500 पृष्ठों के पीडीएफ मैनुअल को एक वेक्टर डेटाबेस में सूचकांकित करके, हम एआई को उस "संदर्भ" को देने का लक्ष्य रखते हैं जिसे वे चरण 2 में याद करते थे, जिससे उन्हें स्वायत्त तरीकों को समझने और मानक जावा को समझने की अनुमति मिलती है। RAG (Retrieval-Augmented Generation)

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