Yazılım geliştirme halihazırda önemli etkilerini gördüğümüz bir alandır. üretken yapay zeka aletler. Faydaları çoktur ve bu araçları benimseyen işletmeler şu anda önemli verimlilik kazanımlarına ulaşabilmektedir. A McKinsey çalışması yazılım geliştiricilerinin üretken yapay zeka ile kodlama görevlerini iki kata kadar daha hızlı tamamlayabileceklerini iddia ediyor.

Danışmanlık firmasının araştırması, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, karmaşık kodlama görevlerinin üretken yapay zeka kullanımından ciddi şekilde etkilenmediğini, dolayısıyla yapay zekanın geliştiricilerin yerini almasıyla ilgili endişelerin güvenli bir şekilde ortadan kaldırılabileceğini ortaya çıkardı. Bununla birlikte, yapay zekanın ekip üretkenliğini önemli ölçüde hızlandırabileceği ve verimliliği iyileştirebileceği "alçakta meyve veren" kullanım durumları da vardır. geliştirici deneyimi.

Ancak üretken yapay zeka araçlarının nasıl bir etki yaratabileceğine girmeden önce, metodolojiler, çerçeveler ve en iyi uygulamalarla geliştirici üretkenliğinin artırılması hakkında daha genel olarak konuşalım. Üretken yapay zeka, alet kemerindeki araçlardan yalnızca biridir.

Geliştirici üretkenliğini ölçme ve iyileştirme

Geliştirici üretkenliğinin ölçülmesi, çalışan verimliliği, çok yönlü bir mücadeleyi temsil ediyor. Yazılan kod satırları veya çalışılan saatler gibi geleneksel ölçümler, karmaşık iş akışlarının karmaşıklıklarını yakalamada genellikle yetersiz kalır. Geliştiricinin çalışmasının kalitesini veya daha geniş etkisini yeterince yansıtmayabilirler ve uygun bir değerlendirme, müşteri memnuniyeti gibi dış faktörlerin dahil edilmesini gerektirebilir. Geliştirici üretkenliğinin yalnızca kod oluşturmanın ötesine geçtiğini anlamak çok önemlidir; Tükenmişlik riskini azaltırken müşterileri sürekli olarak tatmin eden yüksek kaliteli çıktıların sunulmasını kapsar. Tükenmiş bir geliştirici genellikle verimsizdir.

DevOps Araştırma ve Değerlendirme ölçümleri (DORA), dağıtım sıklığı, teslim süresi ve iyileşmenin ortalama zamanı, yazılım dağıtımının verimliliğini değerlendirmek için kıstas görevi görür. Bu geliştirici üretkenlik ölçümleri, mühendislik yöneticilerine ve Baş Teknoloji Sorumlularına (CTO'lar), bireysel ve ekip performansını doğru bir şekilde ölçme yetkisi verir.

Yaygın olarak benimsenen Jira gibi proje yönetimi araçları ilerlemeyi izler, görevleri yönetir ve katkı analizini kolaylaştırır. SPACE çerçevesinin (Yazılım mühendisliği, Üretkenlik, Analitik, İşbirliği ve Verimlilik) uygulanması, yazılım geliştirmeye bütünsel bir yaklaşım sunar. Hikaye noktaları ve gerçek zamanlı üretkenlik araçları gibi Temel Performans Göstergeleri (KPI'ler), yazılım geliştirici üretkenliğini tutarlı bir şekilde ölçmek ve geliştirmek için kıyaslama görevi görür.

Verimlilik ölçümünün bireysel performansın ötesinde çeşitlendirilmesi, ekip dinamiklerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. GitHub gibi işbirliği platformları, açık iletişim kültürü, işbirliğine dayalı kod incelemeleri ve kolayca kolaylaştırılan çekme istekleri için katalizör görevi görür. Bu tür platformlar yalnızca ekip üyelerinin birbirlerinden öğrenmelerine olanak sağlamakla kalmaz, aynı zamanda becerilerin geliştirilmesi için kolektif bir alan da sağlar. Yeni özelliklerin stratejik olarak tanıtılması ve yüksek kaliteli kodun tutarlı şekilde sunulması, yalnızca ürünün rekabet gücünü artırmakla kalmaz, aynı zamanda son kullanıcı memnuniyetine de önemli ölçüde katkıda bulunur.

DevOps Yazılım geliştirme yaşam döngüsünün verimliliğini optimize ederek geliştirme ve operasyon uygulamalarını sorunsuz bir şekilde entegre eden dönüştürücü bir metodoloji olarak ortaya çıktı. DevOps, geliştiriciler ve operasyon ekipleri arasındaki işbirliğini teşvik ederek süreçleri kolaylaştırmayı, teslim süresini en aza indirmeyi ve dağıtım sıklığını yükseltmeyi amaçlıyor. Bunu yaparken sürekli yenilik ve iyileştirmeye olanak sağlayan bir ortamın önünü açar. DevOps, darboğazların giderilmesine ve teknik borcun proaktif bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur; bu da geliştiricilerin mutlu olmasını ve birlikte hareket etmesini sağlayan bir çalışma ortamına olanak tanır.

Mühendislik yöneticileri düzenli katkı analizi gerçekleştirebilir ve bu bilgileri yeni araçları entegre etmek ve çalışanların deneyimiyle ilgili endişeleri gidermek için kullanarak geliştirici üretkenliği için elverişli bir ortam oluşturabilir. YES (Mühendislik Başarınız) modelinin benimsenmesi, ekip içinde olumlu ve destekleyici bir kültür geliştirmenin, yenilikçiliği ve yaratıcılığı teşvik eden bir atmosferin teşvik edilmesinin önemini vurgulamaktadır. Bu bütünsel yaklaşım, geliştirici üretkenliğinin yalnızca bireysel ve ekip performansını artırmakla kalmayıp aynı zamanda geliştirme iş gücünün genel refahını da artıracak şekilde ölçülmesini ve optimize edilmesini sağlar.

Üretken yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Yapay zekanın geliştirme iş akışlarını kolaylaştırmasının çeşitli yolları vardır. İşte bazı daha yaygın kullanım durumları:

Tekrarlanan görevlerin ortadan kaldırılması

Kodlama genellikle basit, bazen sıkıcı görevleri içerir ve üretken yapay zeka araçlarının parladığı yer burasıdır. Standart işlevlerin yazılması gibi tekrarlanan, rutin işler, otomatik tamamlama özellikleriyle hızlandırılabilir. OpenAI'nin Codex'i gibi araçlar, doğal dildeki açıklamalara dayalı olarak kod satırları veya tüm işlevler önerebilir. Kod dokümantasyonu, geliştiricilerin belirli dokümantasyon formatlarına otomatik olarak uymasına yardımcı olarak hızlandırılabilir.

Doğal dil arayüzleri

Üretken yapay zeka kolaylaştırabilir Doğal lisan yazılım geliştirme araçları için arayüzler. Geliştiriciler, doğal dil komutlarını kullanarak geliştirme ortamları, hata ayıklama ve sürüm kontrol sistemleriyle etkileşime girebilir, bu da kapsamlı programlama uzmanlığı olmayanlar için bunu daha erişilebilir hale getirebilir.

Kod önerisi

Üretken yapay zeka, yeni başlayanlara kod yazarken bağlama duyarlı öneriler, açıklamalar ve rehberlik sağlayarak da yardımcı olabilir. Bu, yeni geliştiricilerin öğrenme sürecini hızlandırabilir ve yazılım geliştirmeye erişimi demokratikleştirebilir.

Kod iyileştirme

Üretken yapay zeka, gereksiz veya verimsiz kısımları belirleyerek mevcut kodda iyileştirmeler önerebilir. Bu, zaman içinde kod kalitesinin ve performansının korunmasına yardımcı olabilir. Tespit edilmesi zor olabilecek sorunlar, yapay zeka tarafından önerilen çözümler uygulanarak çok daha hızlı bir şekilde bulunabilir ve düzeltilebilir, hatta bu otomatik olarak da yapılabilir.

Kod çevirisi

Üretken yapay zeka aynı zamanda kodu bir dilden diğerine çevirerek kod dönüşümünü kolaylaştırabilir veya uygulama modernizasyonu COBOL'u Java'ya dönüştürerek eski uygulamaların güncellenmesi gibi projeler.

Kod testi

Üretken yapay zeka, test senaryolarının otomatik olarak oluşturulmasında kullanılabilir. Kodu analiz edebilir ve test girdileri oluşturabilir, test kapsamının iyileştirilmesine ve potansiyel sorunların geliştirme sürecinin erken aşamalarında belirlenmesine yardımcı olabilir.

Hata tespiti

Üretken yapay zeka, büyük kod tabanlarını analiz ederek yazılım geliştirme ekiplerine hataları tanımlama ve hatta otomatik olarak düzeltme konusunda yardımcı olabilir. Bu, daha sağlam ve güvenilir bir yazılımın yanı sıra daha hızlı geliştirme döngülerine de yol açabilir.

Kişiselleştirilmiş geliştirme ortamları

Üretken yapay zeka, bireysel geliştirici tercihlerine ve kodlama stillerine uyum sağlayan kişiselleştirilmiş geliştirme ortamları oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu, üretkenliği artıracak ve kodlama deneyimini programcılar için daha konforlu hale getirecektir.

Gelişmiş Dokümantasyon

Üretken yapay zeka, kod işlevlerini özetleyerek, algoritmaları açıklayarak ve bağlam sağlayarak mühendislik ekiplerine dokümantasyon oluşturma konusunda yardımcı olabilir. Bu, proje dokümantasyonunu net ve güncel tutmak için yararlı olabilir.

Kodlama yazılımı için üretken yapay zeka nasıl çalışır?

Kodlamada üretken yapay zeka, yararlanarak çalışır makine öğrenme Büyük kod veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller. Bu modeller, programlama dillerinin yapısını ve sözdizimini anlama yeteneğine sahiptir.

Modelin ön eğitimi

Üretken yapay zeka modelleri, çeşitli programlama dillerinde yazılmış çeşitli kod örneklerini içeren devasa veri kümeleri üzerinde önceden eğitilir. Ön eğitim sırasında model, önceki kelimelerin bağlamına dayalı olarak bir kod dizisindeki sonraki kelimeyi veya jetonu tahmin etmeyi öğrenir. Bu süreç, modelin farklı programlama dillerinde bulunan sözdizimini, anlambilimi ve kalıpları yakalamasına olanak tanır.

Bağlamı anlama

Üretken yapay zeka modeli, bir kodlama istemi veya sorguyla sunulduğunda girişi işler ve bağlamı ve amacı anlamak için öğrenilen bilgiyi kullanır. Model, ilgili ve sözdizimsel olarak doğru kod üretmek için değişkenler, işlevler ve kontrol yapıları gibi farklı kod öğeleri arasındaki ilişkileri dikkate alır.

Kod oluşturma

Üretken yapay zeka modeli, öğrenilen kalıpları ve bağlamsal anlayışı kullanarak çıktı olarak kod parçacıkları üretir. Oluşturulan kod, giriş istemini temel alır ve modelin eğitildiği programlama dillerinin yapısını ve stilini takip eder.

Kullanıcı geri bildirimlerine uyum sağlama

Üretken yapay zeka modelleri genellikle kullanıcı geri bildirimlerine göre uyum sağlayacak ve iyileştirecek mekanizmalara sahiptir. Geliştiriciler, oluşturulan kod hakkında geri bildirim sağlayarak modelin anlayışını iyileştirmesine ve gelecekteki çıktıları iyileştirmesine yardımcı olabilir. Bu yinelemeli geri bildirim döngüsü, modelin zaman içinde daha doğru ve bağlamsal olarak daha alakalı kod üretme yeteneğine katkıda bulunur.

Kodlamada üretken yapay zeka güçlü bir araç olsa da insan geliştiricilerin yaratıcılığının, problem çözme yeteneğinin ve alan uzmanlığının yerini alamaz. Geliştiricilere kodlama görevlerinde yardımcı olan, öneriler sunan ve potansiyel olarak geliştirme sürecinin belirli yönlerini hızlandıran bir geliştirme aracı olarak hizmet eder. Geliştiriciler üretken yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanmalı, oluşturulan kodu kapsamlı bir şekilde doğrulamalı ve çıktılarını kendi uzmanlıkları ve anlayışlarıyla tamamlamalıdır.

Varsayımsal bir kullanım durumu

Bir web uygulaması projesi için karmaşık bir özelliğin uygulanmasıyla görevlendirilen bir programcıyı hayal edin. Karmaşık veri manipülasyonu ve dinamik içerik oluşturma zorluklarıyla karşı karşıya kalan kodlama sürecini hızlandırmak için üretken yapay zekayı geliştirme iş akışına entegre etmeye karar verir. Yeni özelliğin gereksinimlerini dikkatlice tanımlayarak, temel mantığı ve yapıyı bir kodlama istemine dahil ederek başlıyor. Çeşitli web geliştirme kodu veri kümesi üzerinde eğitilmiş üretken bir yapay zeka aracından yararlanarak kodlama istemini girerek modelin, belirtilen gereksinimlerle uyumlu bir ön kod parçacığını otonom olarak oluşturmasını sağlar. Oluşturulan bu kod, veri işleme, olay işleme ve dinamik içerik oluşturmaya yönelik işlevleri içerir.

Oluşturulan kodu iyileştirmek ve ince ayar yapmak için yinelemeli bir sürece girer. Bu etkileşim aracılığıyla, yapay zeka tarafından oluşturulan kodun, projenin kodlama kurallarına ve mimari nüanslara uymasını sağlar. Oluşturulan kod artık memnuniyetini karşıladığında, bunu web uygulamasının mevcut kod tabanına entegre ediyor. Üretken yapay zekanın kolaylaştırdığı hızlandırılmış geliştirme sürecine rağmen, özelliğin doğruluğunu, yanıt verebilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için kapsamlı testlerde insan doğrulamasının vazgeçilmez rolünün farkındadır.

Üretken yapay zekanın iş akışına entegrasyonu yalnızca kodlama sürecini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda ona daha üst düzey tasarım unsurlarına, kullanıcı deneyimi değerlendirmelerine ve kapsamlı testlere daha fazla zaman ayırma gücü veriyor. Bu kullanım örneği, üretken yapay zekanın nasıl değerli bir müttefik olarak hizmet ettiğini, geliştiricilerin yeteneklerini artırdığını ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünün genel verimliliğine ve kalitesine nasıl katkıda bulunduğunu gösteriyor.

Başlarken

IBM watsonx Kod Yardımcısı Güven, güvenlik ve uyumluluk ilkelerini özünde korurken gelişimi hızlandırmak için üretken yapay zekadan yararlanıyor. Geliştiriciler ve BT Operatörleri, uygulama modernizasyon çabalarını hızlandırabilir ve BT ortamlarını hızla ölçeklendirmek için otomasyon oluşturabilir. watsonx Code Assistant, BT ekiplerinin doğal dil isteklerine veya mevcut kaynağa dayalı olarak yapay zeka tarafından oluşturulan önerileri kullanarak yüksek kaliteli kod oluşturmasına yardımcı olmak üzere tasarlanmış, kod için tasarlanmış son teknoloji ürünü büyük dil modellerini içeren IBM Granite temel modelleri tarafından desteklenmektedir. kod.

Watsonx Code Assistant'ı keşfedin