Es ist das neue Jahr! Hier sind 3 Möglichkeiten, wie KI das Software-Engineering im Jahr 2024 REVOLUTIONIEREN WIRD | von Austin Starks | Januar 2024

Angesichts der Nachricht, dass Google im Jahr 2024 möglicherweise bis zu 30.000 Mitarbeiter entlassen wird, sind Sie auf jeden Fall sicher MUSS Seien Sie den KI-Trends voraus … oder bleiben Sie zurück. Google ist sich als Unternehmen bewusst, dass KI mehr ist als ein Autokorrektur-Tool, es ist ein Tool, das kritische Prozesse in jedem Unternehmen mit Software-Ingenieuren automatisieren kann. Hier sind drei Möglichkeiten, wie KI die Softwareentwicklung im Jahr 2024 revolutionieren wird.

Letzte Woche habe ich einen Artikel darüber geschrieben, wie KI eingesetzt wurde, um einen kritischen Fehler in einer beliebten Open-Source-Bibliothek zu finden. Das Ergebnis dieses Fehlers war katastrophal und betraf alle Benutzer der NexusTrade-Plattform sowie alle, die auf diese beliebte Bibliothek angewiesen waren, beispielsweise Benutzer der Open-Source-Handelsplattform barter.rs.

Dieser Fehler wurde mithilfe von KI identifiziert und behoben und dann als Open-Source-Lösung für die Welt zugänglich gemacht. Ohne KI wäre dieser Fehler möglicherweise nie entdeckt worden, und die falsche Implementierung würde immer noch stillschweigend Chaos bei den Händlern anrichten, die sich auf diese Bibliothek verlassen.

Tools wie Copilot sparen Entwicklern bereits Hunderte von Stunden und IDEs wie Cursor.sh revolutionieren die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben. Im Jahr 2024 werden wir bemerkenswerte Verbesserungen in der Art und Weise erleben, wie KI als Paarprogrammierungsassistent fungieren kann.

KI wird nicht nur zum Schreiben geschäftskritischen Codes eingesetzt. Der beste Anwendungsfall besteht darin, den Code zu überprüfen, zu aktualisieren und zu korrigieren, den der Entwickler (oder die KI) bereits geschrieben hat.

Dies geht weit über herkömmliche statische Analysetools hinaus. KI-Modelle, insbesondere GPT-4, verfügen über die Fähigkeit zur Vernunft. Dadurch kann es Codeausschnitte analysieren, intelligente Fragen zu Ihrer Implementierungsauswahl stellen oder relevante Vorschläge machen. Diese Vorschläge sind überraschend wertvoll und entsprechen dem Maß an Feedback, das Sie von einem Ingenieur mittlerer Ebene erwarten können.

Die Integration von KI-Modellen geht weit über die bloße Anzeige von Vorschlägen in einer Benutzeroberfläche hinaus. Diese Modelle werden in unsere Quellenverwaltungsplattformen eingebettet und direkt in unsere zentralen Push-Pull-Prozesse integriert. Beispielsweise führt eine KI nach der Übermittlung einer Pull-Anfrage sofort eine Codeüberprüfung durch, ähnlich der Art und Weise, wie Unit-Tests innerhalb der CI/CD-Pipeline ausgeführt werden. Der Entwickler akzeptiert oder lehnt die Vorschläge ab, das Modell korrigiert den Code und anschließend werden die Komponententests automatisch erneut ausgeführt, um sicherzustellen, dass dabei keine Regressionen vorgenommen wurden. Dies ist ein großer Schritt in der Entwicklerproduktivität und der Verbesserung der Codequalität.

Unit- und Integrationstests sind beim Schreiben hochwertiger Software unerlässlich. Jeder weiß das, und niemand möchte sie schreiben. Ohne qualitativ hochwertige Unit-Tests kann selbst eine kleine Änderung unbeabsichtigte Folgen für Ihre Codebasis haben und weitreichende Komplikationen für Ihr Projekt nach sich ziehen. Stellen Sie sich vor, Sie würden eine große Codebasis ohne eine umfassende Testsuite umgestalten. Sie können das System genauso gut von Grund auf neu schreiben.

KI wird den Prozess des Hinzufügens hochwertiger Tests um das Hundertfache erleichtern. AI ist auf das Schreiben generischen Boilerplate-Codes spezialisiert, was 90 % dessen ausmacht, was das Schreiben von Unit-Tests so mühsam macht. Durch die Automatisierung des Prozesses kann sich der Entwickler auf die kritischen Aspekte der Komponententests konzentrieren, beispielsweise darauf, dass sie erfolgreich sind, um den Geschäftsanwendungsfall zu unterstützen.

Das Coole an der KI in der Softwareentwicklung ist, dass die Revolution gerade stattfindet, während wir sprechen. Beispielsweise werden derzeit Plattformen wie Cursor.sh verwendet, um die Entwicklererfahrung durch die direkte Integration von KI in VSCode zu verbessern. Wir wissen bereits, welche Anwendungsfälle es gibt; Es ist eine Sache der großen Technologieunternehmen, der Open-Source-Community und der schäbigen Start-ups, die besten Implementierungen zu finden, um das Entwicklererlebnis zu verbessern.

Obwohl diese Fortschritte großartig und revolutionär sind, sollten wir zumindest einige der potenziellen Nachteile ansprechen. KI kann von Entwicklern im Guten wie im Schlechten als Krücke genutzt werden. Dies ist schädlich, da diese Modelle, genau wie Menschen, manchmal Fehler machen können. Dieser Reddit-Beitrag zeigt beispielsweise, wie eine sicher falsche KI Ihr gesamtes Projekt löschen kann, und ein junger Entwickler kann dies leicht übersehen und die Ausgabe blind ausführen.

Wenn Sie nicht aufpassen, werden Sie außerdem feststellen, dass die KI für Sie denken lässt. KI ist in vielen Dingen erstaunlich, aber sie ist kein Ersatz für menschliche Kreativität und Einfallsreichtum. Wir alle sollten KI in unseren Arbeitsabläufen willkommen heißen, aber wir müssen auch daran denken, unsere Fähigkeiten zum kritischen Denken und unsere einzigartigen Perspektiven zu bewahren, um sicherzustellen, dass Technologie menschliche Innovationen fördert und nicht ersetzt.

KI war das größte Schlagwort im Jahr 2023, und das aus gutem Grund. Zum ersten Mal überhaupt haben wir gezeigt, dass KI kritisch argumentieren kann. Diese Fähigkeit wird es der KI ermöglichen, den intelligenten Entwickler zu unterstützen, der diese Superkraft für immer nutzt.

Entwickler, die sich weigern, sich anzupassen, werden absolut auf der Strecke bleiben. KI ist keine Modeerscheinung wie Blockchain; Es ist ein Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir Softwaresysteme erstellen, überprüfen und testen.

Vielen Dank fürs Lesen! Stimmen Sie einem meiner Punkte zu oder nicht zu? Hinterlassen Sie unten einen Kommentar! Wenn Sie wissen möchten, wie KI auf automatisiertes Investieren angewendet werden kann, schauen Sie sich NexusTrade an. Benötigen Sie ein System zur Verwaltung Ihrer Eingabeaufforderungen in der Anwendung? Benötigen Sie Hilfe bei der Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse? Schauen Sie sich NexusGenAI noch heute an!

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