Skynet jest tutaj i musimy przygotować się do służenia naszym przełożonym... Ok, może rzeczy nie są jeszcze tak ekstremalne, ale sztuczna inteligencja powoli przejmie władzę. inżynierowie na całym świecie przyjmują sztuczną inteligencję do swojego codziennego życia, niektóre znacznie szybciej niż inne. . Nie wytrzymaj, zostawisz za sobą Co to wszystko oznacza dla inżynierów? Obecnie potrzebujemy prawdziwego doświadczenia, starszych inżynierów, aby przejrzeć i powtórzyć z AI, aby wygenerować dobry kod. Dokąd poszli wszyscy inżynierowie? Gdzie jest mój John Wayne? Gdzie jest moja piosenka prairie? Gdzie jest mój szczęśliwy koniec? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Gdzie jest Marlboro Man? Gdzie jest jego błyszcząca broń? Gdzie jest mój samotny ranger? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Gdzie jest mój John Wayne? Gdzie jest moja piosenka prairie? Gdzie jest mój szczęśliwy koniec? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Gdzie jest Marlboro Man? Gdzie jest jego błyszcząca broń? Gdzie jest mój samotny ranger? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Dokąd poszli wszyscy kowbojowie? Teksty piosenek Paula Cole. Jeśli nie znasz piosenki, idź dalej, obejrzyj tutaj i czytaj dalej ;* Obejrzyj tutaj i czytaj dalej Z mojego własnego doświadczenia i tego, co słyszę od innych, kod z AI jest dobry, ale rzadko jest akceptowalny. programowanie wewnętrzne i programowanie rówieśników, które oferują CoPilot i Cursor, były niezawodnie dobre, oszczędzając nam sekundę lub dwie na wiersz kodu, nad historią, która może wynosić godziny. Należy zadbać o to, aby zmiany w urzędzie . Our experience are the right changes Gdzie jest mój John Wayne? W rezultacie często mówimy, że nasi agenci kodujący są „inżynierami juniorami”, lub bardziej politycznie poprawnymi etykietami: „inżynierami wczesnej kariery”. Musimy dać im (juniorom i agentom tak samo) jasne wymagania, spojrzeć na ich ramiona, powiedzieć im, co naprawić, a następnie przejrzeć cały ich kod; spłukać i powtórzyć. Oto mój dylemat: jeśli potrzebny jest starszy inżynier, aby rozpoznać zły kod i poprowadzić kogoś do tworzenia akceptowalnego kodu, a ja, jako junior inżynier, używam sztucznej inteligencji tak samo jak seniorzy, czy kiedykolwiek dojrzeję do starszego inżyniera? Będziemy badać ten dylemat podczas moich kolejnych postów. Gdzie jest moja piosenka prairie? Juniorzy inżynierowie pojawiają się w zasadniczo innym środowisku niż seniorzy; taki, w którym AI odgrywa centralną rolę w kodowaniu, debugowaniu, a nawet decyzjach architektonicznych. Our current junior engineers will inevitably become the next generation of senior engineers. A jednak nadal potrzebujemy inżynierów, którzy potrafią pisać i rozumieć dobry, czysty, utrzymywalny kod. Stwarza to napięcie: wyższe role rozwijają się od praktycznych kodów do podejmowania decyzji, orkiestracji i myślenia na poziomie systemowym. Inżynierowie wczesnej kariery potrzebują celowego tarcia bez AI. Inżynierowie juniorzy stracą podstawowe doświadczenia edukacyjne, gdy za bardzo polegają na narzędziach AI. Rozwiązywanie złożonych problemów niezależnie, frustracja, porażka i uczenie się. Praca poprzez niuanse określonych języków i ich syntax. Krytycznie myśleć o wydajności i bezpieczeństwie, naprawdę tworząc „dobry” kod. Czytanie dokumentacji technicznej, tak, robiliśmy to wcześniej. Uczenie się przez próby i błędy, próby i błędy, próby i błędy, i... Oto co pomaga nam zdobyć doświadczenie i intuicję: . (Nauczyłem się najbardziej walczyć z błędem przez godziny na końcu, a mój brak włosów to udowadnia.) Dlatego dobrzy starsze inżynierowie stają się religijni o pewnych wzorach i metodologiach, ponieważ to zarobili, wypróbowali różne podejścia i znaleźli najlepsze, które działają dla nich. Niepowodzenia Te praktyczne doświadczenia promują głębokie zrozumienie i rozwój umiejętności, które są niezbędne do zostania starszym inżynierem. Dzięki tym niesamowitym narzędziom AI sesje debugowania są kwestią powiedzenia AI, jaki jest problem i pozwolenia mu to zrozumieć. Gdzie jest mój szczęśliwy koniec? Ja nie wiem. Oto z czym wciąż walczę: How will junior engineers develop critical thinking and problem-solving skills without direct, hands-on experience? Can we give them these growth opportunities? Should we refuse them access to highly efficient AI tools for the sake of growth and preparing for the future? Can we effectively backfill retiring senior talent if we don’t proactively support junior development? Is it time to redefine what “senior engineer” means in the age of AI? If AI handles most coding and debugging, is the senior role more about decision-making, systems thinking, and aligning tech with business outcomes? Similar to airplane pilots who rely on autopilot but must respond skillfully in emergencies, do senior engineers become the calm in the chaos (land that plan upside down)? Are we training engineers to think deeply, or just to generate and evaluate AI outputs? Can product teams wait for engineers to grow into the critical experienced senior engineers we need? Or do we always need to ship it faster? Will traditional engineering roles still exist in a few years? Is this even a concern? Will AI get “that good” at coding so that we don’t need to review it, and senior devs are all about the system and architecture? Wiem, że nadchodzi fala zmian i chcę być przed nią. Yippy-yi, yippy-yay Powstanie dyrektora agenta Podobnie jak wzrost automatyzacji i rurociągów CI/CD przekształciły zespoły operacyjne, zmuszając tradycyjne sysadminy do awansu do inżynierów DevOps lub ryzyka przestarzałości, widzimy podobny punkt zwrotny z AI w inżynierii oprogramowania. Oczekiwania inżynierów zmieniają się szybko. Ci, którzy dostosowują się i uczą się zarządzać agentami, będą się rozwijać. Ci, którzy nie mogą znaleźć się oszczędzeni, nieistotni i przestarzali. "Im szybciej pozbędziesz się starego sera, tym szybciej znajdziesz nowy." Spencer Johnson „Kto poruszył mój ser?” "Im szybciej pozbędziesz się starego sera, tym szybciej znajdziesz nowy." Spencer Johnson „Kto poruszył mój ser?” Inżynierowie budują agencje, eksperymentują z nimi w IDE, integrują je do przepływów pracy i odkrywają, jak potężne i pomocne mogą być.W ciągu ostatniego miesiąca stworzyłem agenta wideo, agenta do naprawy luk w zabezpieczeniach (rzeczywiście rzuca się z języka), analityka prawdy naziemnej, usuwacza kodów dziedzicznych dla naszego 220ish repos i więcej. , a W ciągu zaledwie kilku godzin udało mi się zrealizować monumentalne zadania (i zdobyć wiele lekcji i walczyć z ranami); to niesamowite. inżynierowie zakochują się w agentach. Strona Star Wars Aplikacja Star Wars Meme Jest to naturalna ewolucja, podobnie jak kontrola wersji, open source i DevOps zmieniły kształt naszej pracy; orkiestracja agentów jest następnym krokiem ewolucyjnym i będzie się poruszać szybciej niż widzieliśmy wcześniej.W przeciwieństwie do kontroli wersji, open source, DevOps itp., które przyniosły korzyści sposobowi, w jaki tworzymy oprogramowanie, AI zmienia sposób, w jaki współdziałamy z sposobem, w jaki tworzymy oprogramowanie. Staje się reżyserem agenta Wkrótce nie będziemy tylko kodować Będziemy prowadzić zespoły Będziemy potrzebować inżynierów, którzy mogą kierować, nadzorować i korygować je, gdy rzeczy idą na bok, ponieważ będą. decydentów dla agentów. z lub Sędziowie kodów, architektury i kompromisów AI can write it. You decide whether it’s right. Inżynierowie oprogramowania powinni zacząć przejść do nowej roli: Dyrektora Agenta. Jestem pewien, że ktoś inny wymyśli lepsze buzzword. Naprawdę wierzę, że ta rola jest przyszłością inżynierii, i szczerze mówiąc, jest tutaj dzisiaj. Czym jest agent manager? Dlaczego, ktoś, kto kieruje agentami, oczywiście! :D Dyrektor będzie skupiał się na: Tworzenie, utrzymanie i ewolucja konfiguracji agentów w celu optymalizacji wyników Monitorowanie wydajności agentów i debugowanie całego rurociągu, od prompt do produkcji Szkolenie i subtelne dostosowanie agentów w celu spełnienia norm inżynierskich i produktów Zarządzanie i obserwowanie przepływów pracy napędzanych przez AI Zapewnienie, że agenci przestrzegają ograniczeń architektonicznych, wymogów zgodności i polityk bezpieczeństwa poprzez dobrze zdefiniowaną dokumentację Walidacja decyzji dotyczących projektowania systemów na wysokim poziomie I cokolwiek innego agent nie może zrobić, Każdy z nich może być postem na blogu. Niektóre z nich będą nowe: jest jasne, że trzeba się nauczyć nowych umiejętności. Powinniśmy znaleźć dziś możliwości, aby się tego nauczyć. Jeśli nie możesz tego zrobić w pracy, rozpocznij projekt boczny lub 3 i pozwól agentom wykonać pracę. Nie wszystkie kwiaty i agenci Rola agenta dyrektora wiąże się z prawdziwymi zagrożeniami. Wielu ludzi podniosło te zagrożenia, a ja wspomniałem o nich również powyżej. Jesteśmy teraz trochę wcześnie, aby naprawdę docenić skutki, ale to kwestia czasu. Erozja podstawowych umiejętności może się zdarzyć, gdy zbyt mocno polegamy na sztucznej inteligencji, czyniąc nas głupimi.To może osłabić nasze osądy i instynkty jakości kodu. Istnieją pewne wczesne badania tam w zgodzie. Dziś agenci działają świetnie lokalnie, mogą zoptymalizować kod w ich bezpośrednim widoku, ale często pomijają zasady projektowania systemowego i „większy obraz”. Jeśli nieuchronnie ufamy sztucznej inteligencji i zakładamy, że agenci są „wystarczająco inteligentni” bez odpowiedniej walidacji, zaczynamy tworzyć kruche systemy. Nadmierna pewność siebie w automatyzacji, aka: stajemy się leniwi. Chociaż przy zarządzaniu agentami potrzeba mniej kontekstu (nie muszę wkładać całej bazy kodu do mojej pamięci roboczej), zarządzanie kilkunastoma agentami w kilkudziesięciu aplikacjach, z różnymi technologiami, będzie wymagało następnego poziomu zarządzania kontekstem dla nas, ludzi. Twoje doświadczenie jest potrzebne... Wraz z pojawieniem się dyrektorów agentów, doświadczenie staje się coraz ważniejsze.Role te nadają priorytet nadzorowi, koordynacji i osądowi nad kodowaniem liniowym. Chyba że... nie będzie. Następna iteracja narzędzi AI może wybuchnąć w naszych umysłach; umiejętności inżynieryjne i wiedza umrze jak potrzeba zespołu operacyjnego, aby ręcznie wprowadzić kod do produkcji. Nie jestem sprzedawany, że przerażająca sztuczna inteligencja nadchodzi zbyt szybko. AI, jak to wiemy, jest przeszkolona, wypłukując najlepsze tokeny szansy w kolejności. Możesz przeglądać, krytykować i poprawiać szanse, ale nadal jest to wyszkolony model. Nie ma kreatywności. Nie ma nowych pomysłów. Nie ma pomysłowości. Inżynierowie ludzcy muszą pozostać na szczycie, aby nasz kod i produkty, które tworzymy, były optymalne, wydajne i celowe. Modele myślenia (nie myślisz naprawdę) Nie możesz przyspieszyć swojej drogi do bycia starszym inżynierem W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej wbudowana w procesy inżynieryjne, pojawia się niebezpieczna pokusa: możemy skrócić rzeczywiste doświadczenie.Nie musimy już szkolić inżynierów juniorów, ponieważ sztuczna inteligencja może generować kod. Czytaj dalej. „Zatrzymanie deweloperów z powodu sztucznej inteligencji jest najgłupszym ruchem w tej chwili w technologii” (Perazzo, 2024). "Zatrzymanie deweloperów z powodu sztucznej inteligencji jest najgłupszym ruchem w technologii w tej chwili." ) Perazzo, 2024 Organizacje, które podążają tą ścieżką, ryzykują utratę głębokiej, krytycznej wiedzy, która pochodzi tylko z lat prób, błędów i mentoringu.I co najgorsze, mogą nie zdawać sobie sprawy ze szkód, dopóki nie będzie za późno. Musimy nadal inwestować w rosnących inżynierów, prawdziwych. typ, który myśli, pyta, debuguje i projektuje. typ, który może prowadzić w przyszłości, w której sztuczna inteligencja jest wszędzie, ale osąd nadal ma największe znaczenie. AI can write it. They decide whether it’s right. Jak to może wyglądać? Intencjonalny rozwój dla juniorów inżynierów Dzisiejsi młodsi deweloperzy muszą być bardziej celowi niż kiedykolwiek o swoim wzroście.Niezwykle łatwo stać się leniwym i pozwolić AI zrobić ciężkie podnoszenie, ale to krótkie obwody prawdziwego uczenia się. Ci z nas, którzy przyszli przed AI, nie musieli tak ciężko myśleć o tym, aby być umyślnym; my aby rozwiązywać problemy, pisać od podstaw i rozdrabniać proces. Ile nocy spaliłem, ścigając błędy... Tak powstał rzemiosło. To nie jest problem inżyniera jr, to problem człowieka. Miał Miał „Sztuczna inteligencja może pomóc w generowaniu kodu, ale bez mentoringu jakość kodu, bezpieczeństwo i architektura cierpią” (Osmani, 2024). „Sztuczna inteligencja może pomóc w generowaniu kodu, ale bez mentoringu jakość kodu, bezpieczeństwo i architektura cierpią” (Osmani, 2024). Aby zapewnić, że dzisiejsi inżynierowie juniorzy staną się przemyślanymi, zorientowanymi na system starszymi inżynierami, których będziemy potrzebować jutro, zachęcam do kilku praktycznych technik: Zaangażuj się w AI AI nigdzie nie idzie; jest zbyt trudne do uniknięcia. Jednak nie oznacza to, że musisz zrezygnować i pozwolić mu zrobić wszystko, nie pozwalając ci się uczyć. Użyj sztucznej inteligencji do generowania rozwiązań i kodu, ale poświęć czas, aby zrozumieć i kwestionować jego decyzje. Przepisz jego kod ręcznie, aby porównać podejścia. Szukaj w Internecie pojęć, które używa, i upewnij się, że są one dokładne. Shadow the AI Nie muszę znać Pythona, aby zbudować aplikację Hello World. Mogę zbudować aplikację, a następnie zrozumieć, jak to działa” (Palmer, 2025). Nie muszę znać Pythona, aby zbudować aplikację Hello World. Mogę zbudować aplikację, a następnie zrozumieć, jak to działa” (Palmer, 2025). Zapytaj AI o to samo pytanie więcej niż raz! Jeśli otrzymasz różne odpowiedzi za każdym razem, przeanalizuj, co sprawia, że są różne. Question the AI. Rejestruj rozwiązania i porównania dostarczane przez sztuczną inteligencję wraz z alternatywami, które badaliście lub wymyśliliście. Keep an AI contrast journal Bądź krytyczny wobec sztucznej inteligencji, nie zakładaj, że jest to słuszne (rzadko jest to dobre). zadawaj pytania, wprowadzaj zmiany i angażuj się w jej wyniki. Kodowanie bez AI Ty nie Użyj go, daj mu szansę! Mają Pobierz książkę kodującą. Użyj Google do wyszukiwania, , czytaj blogi i fora, znajdź fragmenty kodu, kopiuj / wklej i napisz własny kod! Go old school (are the kids calling it vintage now?). Zignoruj odpowiedź Gemini Poza kodowaniem, nie używaj też sztucznej inteligencji w debugowaniu problemów.Nic nie jest lepsze niż spędzenie 4 godzin na rozwiązywaniu problemów z błędem, gdy zdajesz sobie sprawę, że pomyliłeś zmienną. AI-free problem-solving. Utrzymuj odpowiedzialność za mały, ale nie trivialny kawałek oprogramowania. Zarządzaj jego ewolucją, debugowaniem i wyborami projektowymi. Own a real component. W ten sposób nasi doświadczeni inżynierowie stali się doświadczeni, budując umiejętności krytycznego myślenia i projektowania systemów: praktyczne kodowanie, uczenie się nowych wzorców poprzez próby i błędy oraz trudne do zrozumienia rozwiązywanie problemów. Zaangażuj się z ludźmi Poza własną ścieżką uczenia się, angażuj się z ekspertami, którzy poszli przed tobą. Użyj sztucznej inteligencji, aby wyjaśnić pewne złożoności i zapytać, dlaczego autorzy mogli wybrać kierunek, w którym to zrobili. Read great code. Uczestniczyć w przeglądach z starszych inżynierów, nie tylko do walidacji kodu, ale do zrozumienia myślenia architektonicznego i strategicznego. Seek out human pairing. Wyjaśnij swoją pracę innym, jak rozważałeś złożoną sytuację. Rozważ mówienie w grupach użytkowników lub blogowanie. Powtarzanie tego, czego się nauczyłeś innym, wzmacnia te fakty dla siebie. Share what you learn. Twoja przyszłość jest w Twoich rękach To wymaga czasu i wysiłku, a szanse są, że stanie się poza pracą. Zrób kodowanie swoje nowe hobby, weź udział w projektach bocznych i bądź chętny do nauki! Nie znamy prawdziwej przyszłości inżynierii oprogramowania, nawet jeśli jest to 100% kod napisany przez sztuczną inteligencję w ciągu 5 lat. Inżynierowie, musimy się pokazać Cenię, że jedno jest powiedzieć to wszystko, a drugie jest umożliwić niektórym to zrobić. Niestety, większość zespołów inżynierskich jest napędzana terminami i ścisłymi budżetami. Pozwól inżynierowi uczyć się kosztuje czas i pieniądze. Czy inwestycja jest tego warta? Firmy muszą inwestować Jest to przyszłość, ale musimy zaplanować teraz.Nie budowanie przyszłych starszych, doświadczonych inżynierów wprowadza długoterminowe luki w przywództwie, wiedzy technicznej i innowacjach. Teraz
