Было поздно вечером, и Сатия, старший разработчик в R Systems, сидела за ее рабочим столом, сбалансировав паровую чашку чая в одной руке, а ее ноутбук — в другой. После долгих дней, связанных с работой и семейными обязанностями — помогая дочери выполнять домашние задания, готовить ужин и следить за тем, чтобы все в доме было в порядке — она наконец-то решила решить сложную функцию в сложной архитектуре микросервисов. Традиционно в программировании в паре участвовали два разработчика, работающих вместе — один писал код, а другой пересматривал его. GitHub Copilot, программист в паре ИИ, поднимает эту концепцию на совершенно новый уровень. Инженерные команды R Systems увидели ощутимые преимущества.В ходе недавнего проекта, включающего в себя миграцию старых систем, Copilot предложил оптимизированные запросы SQL и эффективные интеграции API, значительно сокращая время разработки.Вместо того, чтобы тратить часы на совершенствование запросов, наши разработчики могли сосредоточиться на оптимизации производительности и бизнес-логике. ИИ — это не только скорость — это также написание лучшего, более безопасного кода.В R Systems безопасность является главным приоритетом, а инструменты ИИ помогают разработчикам ранне обнаружить уязвимости. Будущие итерации Copilot и подобных инструментов будут еще глубже интегрироваться с трубопроводами CI/CD, автоматизированными тестированиями и предсказуемым дебютированием. Она ввела комментарий:   Почти магически, Copilot заполнил функцию за считанные секунды.Она заглянула в код, настроила несколько строк, и это было сделано.Задача, которая могла занять 30 минут, была завершена менее чем за пять. "Имплементируйте функцию для проверки ввода пользователя и очищения специальных символов." "Имплементировать функцию для подтверждения ввода пользователя и очищения специальных символов." Восхождение развития на основе ИИ Прошли те дни, когда разработчики проводили часами поиск Stack Overflow или копание через устаревшую документацию.Появление инструментов ИИ, таких как GitHub Copilot, Tabnine и ChatGPT, изменило то, как мы пишем код. В R Systems, где цифровая трансформация находится в основе нашего этоса, мы постоянно исследуем решения, основанные на ИИ, которые повышают производительность разработчиков.ИИ не только об автоматизации, но и об увеличении человеческих возможностей, позволяя инженерам сосредоточиться на решении реальных бизнес-проблем, а не застрять в бородавках синтаксиса и кода котлов. AI как пара программистов Уменьшение усталости разработчиков & Переключение контекста Одним из крупнейших убийц производительности в разработке программного обеспечения является переключение контекста.Когда разработчики постоянно переключаются между идеями, документацией и форумами, они теряют драгоценное время фокусировки. Возьмите, например, объяснения кода, поддерживаемого ИИ. Если разработчик сталкивается со сложной моделью регекса, которую они не написали, вместо того, чтобы вручную рассектировать ее, они могут попросить инструмент ИИ объяснить ее на простом английском языке. Качество и безопасность: роль ИИ в написании безопасного кода Например, при внедрении логики аутентификации Copilot предлагает лучшие практики для предотвращения инъекций SQL и атак XSS. Синергия человека и ИИ Несмотря на свою мощь, ИИ не является заменой для человеческих разработчиков.Он не может заменить творчество, принятие архитектурных решений или глубокое решение проблем. В R Systems мы придерживаемся этой синергии.Наши команды используют инструменты, основанные на ИИ, поддерживая при этом человеческий надзор, чтобы гарантировать, что качество кода, инновации и принятие стратегических решений остаются на первом месте.Будущее не в том, что ИИ заменяет разработчиков, а в том, что разработчики используют ИИ, превосходя тех, кто этого не делает. Будущее ИИ в разработке программного обеспечения Для организаций, подвергающихся цифровой трансформации, таких как R Systems, внедрение разработок, основанных на ИИ, не является обязательным – это необходимость оставаться впереди. Заключение  «hr» «hr» Когда Сатья взяла на себя ответственность за свой код и перенесла его в репозиторий, она отразила, насколько далеко разработка программного обеспечения продвинулась. В R Systems мы не просто адаптируемся к этим изменениям, мы ведем их.ИИ переопределяет производительность разработчиков, и те, кто ее принимает, будут формировать будущее разработки программного обеспечения. Код может не писать себя полностью, но с ИИ он становится довольно близким.     Эта статья от   размещена в качестве бегуна в 1 раунде блога R Systems: Глава 1. Gangumolu Satyasri Эта статья от   размещена в качестве бегуна в 1 раунде блога R Systems: Глава 1. Gangumolu Satyasri Гангумулу Сатьяшри

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Код, который написал себя: как ИИ переопределяет производительность разработчиков Gangumolu Satyasri

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps