Јас изградив апликација на скала на претпријатието со АИ. Еве што беше во право - и погрешно

За да добијам разбирање од прва рака за влијанието на вештачката интелигенција врз животниот циклус на развојот на софтвер (SDLC), одлучив да извршам експеримент.Сакав да се обидам да напишам прилично сложен систем од нула со користење на вештачката интелигенција.Не сакав "Hello World" или друга "To Do" апликација; Сакав нешто реално, нешто што може да се користи во скала како што би се изгради во корпоративниот свет. Резултатот е – забавен проект кој ја меша мојата страст за технологијата и дивата природа. Under The Hedge Експериментот резултираше со неколку клучни наоди, валидирање и додавање на практичен контекст на пошироките трендови во индустријата: Дали вештачката интелигенција ги прави програмерите побрзи или само полоши? "Налог за стабилност": Откријте ги скриените трошоци на високобрзината на генерирање на код на ИИ и зошто тоа го поттикнува техничкиот долг. Vibe Coding е мртов: Дознајте зошто генерирањето код преку повици за природен јазик ја зголемува лентата за мајсторство на програмерите, а не ја намалува. Парадокс на доверба: Зошто 90% од програмерите користат вештачка интелигенција, но 30% не веруваат на еден ред код што го пишуваат. The Bricklayer vs. The Site Foreman: Нов модел за улогата на програмерот во ерата на АИ. The Project: Under The Hedge Проектот: Под хеџ Почнав да градам платформа за заедницата за споделување и откривање на средби со дивиот свет - во суштина Инстаграм / Страва за дивиот свет. За да ви даде чувство за скалата на проектот, тоа вклучува: Корисникот испраќа фотографии, а системот го користи Gemini за автоматско идентификување на видовите, опишување на однесувањето и доделување на "центарот на интерес" врз основа на свеста за она што се случува во сликата и местото каде што е снимена. Комплексни геопросторни податоци: интерактивни мапи, geohashing за следење на локацијата и прецизна екстракција на координати од EXIF податоци. High-Performance Data Layer: Дизајн на една табела во AWS DynamoDB кој може да се прошири и брзо да крвави за да се справи со сложени модели на пристап до податоци со латенција под милисекунда. Скалабилна медиумска инфраструктура: Робусна медиумска компонента која користи AWS CloudFront за ефикасно кеширање и испорака на слики и видеа со висока резолуција до корисниците низ целиот свет. Социјален графикон: Целосен систем за следење (следете ги корисниците, видовите, локациите или хаштаговите), трендирани коментари и активности. Gamification: Поставете лидерски табла за да ги ангажирате локалните жители. Безбедност на претпријатието: обезбедете автентичност преку AWS Cognito, контроли за приватност и алатки за модерација. Можете да го проверите тука: https://www.underthehedge.com The Industry Context Индустриски контекст Пред да го споделам она што го најдов за време на развојот на Under The Hedge, треба да го процениме она што остатокот од индустријата вели врз основа на студиите од последните неколку години. Додека стигнуваме до крајот на 2025 година, приказната околу развојот со помош на вештачката интелигенција еволуираше од едноставна „брзина“ во повеќе нијансирана реалност. Извештајот DORA (DevOps Research and Assessment) од 2025 година ја дефинира оваа ера со еден моќен концепт: вештачката интелигенција е засилувач. Throughput vs. Stability Податоците од 2025 година покажуваат критична промена од претходните години. Во 2024 година, раните податоци сугерираа дека вештачката интелигенција всушност може да ја забави испораката. Меѓутоа, извештајот од 2025 година на DORA потврдува дека тимовите се прилагодиле: усвојувањето на вештачката интелигенција сега позитивно е поврзано со зголемениот промет на испорака. Извештајот потврдува дека како што се зголемува усвојувањето на вештачката интелигенција, стабилноста на испораката продолжува да се намалува. Vibe Coding Bug Spike Оваа нестабилност е потврдена со надворешни студии. Истражувањата на Uplevel во 2024 година откриле дека додека програмерите се чувствуваат попродуктивни, стапката на грешки се зголеми за 41% во барањата за влечење со помош на ИИ. Ова е во согласност со феноменот на "вибе кодирање" - генерирање на код преку повици за природен јазик без длабоко разбирање на основната синтаксис. The Trust Paradox И покрај тоа што 90% од програмерите сега користат алатки за вештачка интелигенција, останува значаен „парадокс на доверба“. Извештајот на DORA за 2025 година нагласува дека 30% од професионалците сè уште имаат малку до никакво доверба во кодот што го генерира вештачката интелигенција. Ние ги користиме алатките, но ние сме претпазливи за нив - третирајќи ја АИ како "млад стажист" кој бара постојан надзор. Code Churn and Technical Debt Анализирајќи 211 милиони редови на код, тие идентификуваа „двосмислен пресвртник“ во 2024 година: за прв пат во историјата во историјата, волуменот на линиите „Копирани/Поставени“ (12,3%) го надмина „Поместени“ или рефакторирани линии (9,5%). Извештајот опишува 8-кратно зголемување на двојните блокови на код и нагло зголемување на „черн“, код кој е напишан, а потоа ревидиран или избришан во рок од две недели. Ова укажува на тоа дека вештачката интелигенција ја поттикнува културата „само за пишување“, каде што програмерите сметаат дека е полесно да генерираат нови, повторувачки блокови на код наместо да ја рефакторизираат постоечката логика за да бидат модуларни. Security Risks Анализата на Veracode 2025 покажа дека 45% од примероците на код генерирани од вештачка интелигенција содржат несигурни ранливости, а јазици како Јава ги гледаат стапките на безбедносни пропусти како ниски како 29%. So what do these studies tell us? Податоците сликаат јасна слика: АИ делува како мултипликатор. Тоа ја зголемува брзината, но ако не се управува правилно, исто така ги зголемува грешките, техничкиот долг и безбедносните слабости. What my Experiment Taught Me Што ме научи мојот експеримент Моите избрани алатки беа Gemini за архитектура/планирање и Cursor за имплементација. Зградата беше вежба за отворање на очите која ги потврди наодите од индустријата и го истакна практичниот, човечки елемент на развојот со помош на АИ. Under The Hedge The Velocity Multiplier Брзина на мултиплицирање Иако не водев строги дневници за времето, проценувам дека би можел да го имплементирам целиот систем - прилично сложена, корпоративна платформа - за помалку од еден месец со полно работно време (околу 9-5, 5 дена неделно). Најголемото лично влијание за мене, кое можеби зборува повеќе за мотивација отколку за чиста брзина, беше константната круга на повратни информации. Во минатите лични проекти, често сум заглавен во мали, комплицирани детали, што доведува до исцрпеност. Користејќи ги овие алатки, можев да имплементирам комплетна, сложена функционалност – како што е целиот систем за социјална храна – во времето потребно за да се кандидира бањата на мојот син. The "Stability Tax" in Practice „Данокот на стабилност“ во пракса Моето искуство, исто така, го потврди растечкото загриженост на индустријата за "Данокот на стабилност" - намалувањето на стабилноста на испораката поради зголемениот волумен на код. Открив дека АИ прави добро дефинирани, изолирани задачи исклучително добро; изградбата на комплексни компоненти на мапи или софистицирани медиумски интерфејси беше направена во секунди, задачи кои обично би ми требале денови или дури и недели. Блоат и дупликација: АИ постојано се префрли на најбрзото решение, а не на најдоброто, освен ако не е експлицитно наредено поинаку. Ова доведе до неефикасен, надуен код. Смртта на „DRY“ потврдена: Често сум го набљудувал ИИ како дуплира цели делови од кодот наместо да создава повторливо употребливи компоненти или помагачки методи.Тоа е директен доказ за културата „само за пишување“ истакната во извештајот на GitClear, поттикнувајќи го зголемувањето на копираните/поминатите линии и кодот.Ако го променив едноставен договор за податоци (на пример, преименување на својство на базата на податоци), ИИ често би се обидувал да ја задржи компатибилноста наназад со справување со старите и новите сценарија, што доведува до непотребно надување на кодот. На крајот, морав да го задржам длабокото разбирање на системите за да се осигурам дека се имплементираат најдобрите практики, потврдувајќи го "Парадоксот на довербата", каде што програмерите ја третираат вештачката интелигенција како млад стажант кој бара постојан надзор. Security and Knowledge Gaps Безбедност и празнини во знаењето Безбедносните ризици кои ги истакнува Вештачката интелигенција ретко ја дава приоритетот на безбедноста по дефолт; морав конкретно да го поттикнам да ги разгледа и имплементира безбедносните подобрувања. Veracode Покрај тоа, вештачката интелигенција е само толку добра колку што има пристап до податоците.Кога се обидов да го интегрирам сосема новиот Cognito Hosted UI, моделот се бореше значително, заглавувајќи се во повторувачки кругови поради недостаток на тековни податоци за обука. Како што компонентите требаше да се вклопат заедно, јас можев брзо да го водам АИ до вистинското решение, истакнувајќи дека длабокото концептуално разбирање сè уште е од суштинско значење. Како AI as a "Coaching Tool" AI како „коучинг алатка“ И покрај своите недостатоци, АИ се покажа како прекрасна алатка за учење. Како новодојденик во Next.js и AWS Amplify, способноста брзо да добијам работен прототип ме мотивираше. Кога наидов на функционалност што не ја разбирав, ја користев АИ како тренер, барајќи од неа да ги објасни концептите. Потоа го префрлив генерираниот код со официјална документација за да обезбедам придржување кон најдобрите практики. Со активно барање да се разбере и потоа да го насочам АИ кон подобри решенија, бев во можност значително да го забрзам моето учење. How to Help AI Be a Better Code Companion Како да му помогнете на AI да биде подобар придружник на код За да се намали "Данок на стабилност" и да се максимизира брзината на вештачката интелигенција, проактивен, дисциплиниран пристап е од суштинско значење: Детално претпланирање е клучно: Користете алатки како Gemini (користејќи ја неговата длабока истражувачка функција) за да креирате детални спецификации, архитектонски дијаграми и документи за дизајн пред да започнете со имплементацијата. Instead of relying on the AI to spontaneously generate quality code, we must proactively instruct it to maintain standards. This includes designing regular, specific prompts focused on: Explicitly Enforce Quality Gates: Identifying security improvements. Identifying performance issues or potential optimisations. Identifying duplicated or redundant code. Користете ја вештачката интелигенција за обезбедување на квалитет: Користете ја вештачката интелигенција за ретроспективна анализа на генерираниот код и идентификување на области за рефакторирање или подобрување, задача која може да се изврши многу побрзо од рачен човечки преглед. Користете ја вештачката интелигенција за целата SDLC: Треба да ги распоредиме вештачката интелигенција за да ги напишеме и самооцениме документите за дизајн на карактеристики, епиките и поединечните задачи, и од суштинско значење, да напишеме сеопфатни планови за тестирање и автоматски тестови за да ги фатиме суптилните логички грешки поврзани со "кодирањето на вибрациите". Conclusion: The End of "Vibe Coding" Значи, треба да престанеме да користиме АИ за развој на софтвер? Да се повлечеме од вештачката интелигенција сега би било да го игнорираме најголемиот лост за инженеринг продуктивност што го видовме во децении. Ми докажа дека еден развивач, вооружен со овие алатки, може да го прескокне нивното ниво на тежина, испорачувајќи архитектура на ниво на претпријатие во дел од времето. Absolutely not. Under The Hedge Сепак, ерата на слепиот оптимизам мора да заврши. „Шугарската брзина“ на генерацијата на лесен код е завршена, а „Данокот на стабилност“ доаѓа во рок. Податоците и моето искуство конвергираат на една единствена, неизбежна вистина: AI lowers the barrier to entry, but it raises the bar for mastery. Бидејќи вештачката интелигенција по дефолт надува бази на кодови и воведува суптилни несигурности, човечкиот програмер е покритичен од кога и да е. Нашата вредност се менува целосно на Ние сме во транзиција од да бидеме ѕидници на да бидеме веб-претприемачи. Синтаксис Семантика, архитектура и контрола на квалитетот Ако ја третираме вештачката интелигенција како магична стапка која нè ослободува од потребата да ја разбереме основната технологија, ќе се удавиме во морето на технички долгови, „двосмислени“ шаблони за копирање и безбедносни ранливости.Но, ако ја третираме вештачката интелигенција како неуморна, брилијантна, но понекогаш и безгрижна млада практикантка – онаа која бара строги спецификации, постојана ревизија на кодот и архитектонски насоки – можеме да постигнеме неверојатни работи. Патот напред не е да престанете да ги користите алатките. Тоа е да престанете со "vibe кодирање" и да започнете Мораме да користиме вештачка интелигенција не само за да напишеме код, туку и да го оспориме, тестираме и усовршиме. Инженеринг Иднината им припаѓа на оние кои можат да ја намалат брзината.Само сакам мојот експеримент да резултираше со изградба на нешто што би ми направило многу пари наместо само следење на гулаби! Ви благодарам за читањето, ве молиме погледнете ги моите други мисли на denoise.digital.