„AI rockstar“ დეველოპერების შემდეგ: კოდი, რომლის გარჩევაც გუნდს აღარ შეუძლია

პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერი ჯესი სკინერი წლების განმავლობაში იმ პროექტებზე მუშაობს, რომლებიც ე.წ. „rockstar“ დეველოპერების შემდეგ რჩება — უკიდურესად ნაყოფიერი ინჟინრების, რომლებიც კომპანიის ბირთვულ არქიტექტურას თავიდან წერენ, ახალ ხელსაწყოებსა და ენებს შემოიღებენ, პულ-რიქვესტების უმეტესობას უარყოფენ და შემდეგ უფრო საინტერესო სამსახურში მიდიან. თავის ბლოგზე გამოქვეყნებულ წერილში ის ამტკიცებს, რომ AI-კოდირების აგენტები ამავე სცენარს გაცილებით დიდი მასშტაბით იმეორებენ.

„rockstar“-ის ნიმუში

კლასიკური „rockstar“, სკინერის აღწერით, გუნდს ენთუზიაზმითა და იდეებით უერთდება, კომპანიის ძირითად არქიტექტურას გადაწერს, დანარჩენებისთვის ხარისხის ზღვარს ამაღლებს და ყველაზე რთულ ამოცანებს იღებს. კოდი შთამბეჭდავია, მაგრამ სხვები მას ბოლომდე ვერ იგებენ — და ამას არავინ აღიარებს. როცა „rockstar“ მიდის, გუნდს რჩება კოდი, სადაც მონაცემთა ნაკადის თვალყურის დევნება რთულია: ნახევარი უცნობ ენაზეა დაწერილი, დანარჩენი კი ისეთ ბიბლიოთეკებს იყენებს, რომელთა სახელიც არავის გაუგია. ზოგჯერ პროექტის ლოკალურად გაშვებასაც კი ერთი კვირა სჭირდება, ხოლო წინადადებას, რომ კოდი გადაიწეროს, ხშირად არ იღებენ — თურმე ის „ვარსკვლავმა“ დაწერა.

„rockstar“-ების არმია

სკინერის თქმით, დღეს გუნდების უმეტესობა „rockstar“-ების არმიის წინაშე დგას. LLM-თან ყოველი ახალი საუბარი რისკია, რომ გუნდს კიდევ ერთი ასეთი დაემატება: აგენტს არ ახსოვს, რა გააკეთა გუშინ, წუთებში ათიათასობით ხაზის კოდს აწარმოებს და მაქსიმალური სისწრაფით მუშაობს იმაზე ფიქრის გარეშე, ჯდება თუ არა შედეგი დანარჩენ სისტემაში და ხდება თუ არა კოდი უფრო გასაგები. ის ასევე მოდის „საუკეთესო პრაქტიკების“ ნაკრებით, რომლებიც კონკრეტულ პროექტს შეიძლება საერთოდ არ შეეფერებოდეს, და დაჟინებით ითხოვს ზედმეტად დაზღვეულ გადაწყვეტებს მაშინაც, როცა დამატებული სირთულე სარგებელს აღემატება.

შედეგად, სისტემის სირთულე ექსპონენციალურად იზრდება — ზოგჯერ იმ დონემდე, რომ მისი გაგების ერთადერთი პრაქტიკული გზა თავად LLM-ისთვის კითხვის დასმაა. დეველოპერები, გუნდები და მთლიანი კომპანიები შეიძლება გენერატიულ AI-ზე დამოკიდებულნი გახდნენ, აფრთხილებს ის.

რა უნდა გავაკეთოთ სამაგიეროდ

ასობით AI „rockstar“-ის შემდეგ დალაგება ნაკლებად სასიამოვნოა, ვიდრე ერთი ადამიანის ნამუშევრის გასწორება: ცოცხალ „rockstar“-ს მაინც ჰქონდა რაღაც ჩანაფიქრი. Vibe-კოდირებით შექმნილი პროექტი კი მრავალ სხვადასხვა ჩატსა და კონტექსტშია გენერირებული — თითქოს ასობით სხვადასხვა „rockstar“-მა დაწერა, თითო ფიჩერი ან ბაგფიქსი ცალ-ცალკე — და ტექნიკური ვალი შეიძლება ვეღარასდროს დაიფაროს.

მისი რჩევაა, LLM დამხმარე როლში შეინარჩუნოთ: ინჟინერია თავად წარმართეთ, კოდი მცირე ნაწილებად აწარმოებინეთ და დარწმუნდით, რომ შედეგი გუნდის ყველა წევრისთვის გასაგებია. თუ ვერ ადევნებთ თვალს, რას აკეთებს მოდელი, დაამუხრუჭეთ; ნორმალურია უფრო ნელა მოძრაობა, ზედმეტი გართულებების მოშორება და გამარტივება მანამ, სანამ არქიტექტურა ამოცანის სირთულეს არ დაემთხვევა. ზოგჯერ ნორმალურია LLM ყუთში დატოვოთ და კოდი თავად დაწეროთ. „ხელობა ყოველთვის ჩვენს ხელში დარჩება“, — ასკვნის ის.