لماذا أصبحت vérification de code أكثر أهمية من أي وقت مضى في عصر الذكاء الاصطناعي

عندما يُمنح الوكيل رمز وصول، فإنه ينتشر: في نافذة السياق، في سجلات استدعاء الأدوات، في الملاحظات التي يحتفظ بها بين الخطوات. تعمل كل نسخة من أي مكان، حتى بعد فترات طويلة. تحتفظ Relay بالبيانات في Work OS. يسمي الوكيل المستخدم، وتقوم Work OS بإرفاق هذا الرمز، وتجديده، وإطلاقه فقط إلى المضيفين المسموح بها. جلسة وكيل مختطفة هي عملية حية يمكنك قتلها. اكتشف كيف تعمل →الفجوة بين الكود الذي ينفذ بشكل صحيح والكود الذي يمكن الوثوق به حقًا تتسع بسرعة كبيرة. لسنوات، كان كتابة الكود خطوة بطيئة وغالية، بينما كانت مراجعتها مهمة أصغر في النهاية. مع صعود coding المدعوم من الذكاء الاصطناعي، يتغير هذا التوازن. الآن يمكن لأدوات IA إنشاء وظيفة تعمل في ثوانٍ وميزة كاملة في دقائق. يمكن للفرق كتابة المزيد من الكود المولد من قبل الماكينة كل شهر. باختصار، إنتاج الكود الآن سريع وسهل نسبيًا، بينما التحقق من الكود هو الجزء الأصعب. لا يزال المدقق يجب أن يقرأ التغيير، يفهمه، ويقرر ما إذا كان يجب أن يذهب إلى الإنتاج. في الواقع، المزيد من الكود المكتوب يعني ببساطة المزيد من الكود الذي يجب التحقق منه. مؤخرًا، حصلنا على فرصة للتحدث مع Andrea Malagodi، المدير التقني لـ Sonar (الشركة التي بنت بعضًا من أكثر برامج التحقق من الكود استخدامًا). وقدم رؤى عميقة حول التحقق من الكود، خاصة في سياق الذكاء الاصطناعي، وكيفية تكييف Sonar مع التغييرات الأخيرة. في هذا المقال، سننظر في كيفية عمل التحقق من الكود، لماذا يزداد الضغط عليها مع ازدياد 코드 AI-generated، بالإضافة إلى الرؤى Extremely useful من Andrea حول ما قد يبدو عليه المستقبل. التحول فيما يتعلق بإنشاء والتحقق من الكود يصبح واضحًا عندما ننظر إلى البيانات. أحد أوضح الإشارات يأتي من بحوث Google DORA، دراسة طويلة الأمد لكيفية بناء آلاف الفرق وبرمج البرمجيات. وجدت عملهم الأخير أن adoption فرق adopt المزيد من IA، انخفضت استقرار التسليم. ظلت الثقة في الكود المولد من IA منخفضة، حيث أبلغ أكثر من ثلث المطورين عن little confidence في ما أنتجته هذه الأدوات [2]. بمعنى آخر، زيادة سرعة كتابة الكود جلبت ضغطًا أكبر أسفل الخط. تجربة خاضعة للرقابة من مجموعة بحث METR تشير إلى إشارة مشابهة. كان مشاركوهم مطوّرين من código abierto ذوي خبرة يعملون على مشاريعهم الناضجة، وقد تم تعيين كل مهمة عشوائيًا لتمكين أو حظر أدوات IA. توقع المطورون أن تسرعهم IA بنسبة حوالي ربع. ومع ذلك، أظهر النتيجة صورة totally مختلفة. استغرقت المهام المدعومة بـ IA حوالي 19 بالمائة أكثر [3]. علاوة على ذلك، حدث هذا بعد أن اعتقد المطورون داخليًا أن IA ساعدهم على أن يكونوا أكثر إنتاجية. Turns out، الكثير من الوقت الإضافي تم إنفاقه على إنشاء prompts، الانتظار، قراءة المخرجات، وتصحيحها. لتكون عادلاً، أبلغ نفس الفريق لاحقًا عن إشارة متابعة أكثر confusings. هذا جزئيًا لأن المطورين فضلوا الحفاظ على أدوات IA [4]. على أي حال، إذا اعتبرنا هذه النتائج معًا، فمن الواضح أن بينما IA بالتأكيد يزيد من كمية الكود المكتوب، إلا أنه يؤدي أيضًا إلى المزيد من عمل التحقق في الخطوة التالية. لذا، لنفهم أولاً ما يعنيه really التحقق من الكود. التحقق من الكود هو المصطلح العام لكل فحص يضمن ما إذا كان قطعة الكود صحيحة، آمنة، ومُحافظة بما يكفي للإرسال إلى الإنتاج. باختصار، هي العمل الذي يكسب فيه ما يكفي من الثقة لإرسال التغيير أمام مستخدمين حقيقيين. المصطلح المهم الذي يجب ملاحظته هو “كسب”. لأن الثقة تأتي بدرجات. تُبنى واحدة فحصًا في المرة الواحدة، بدلاً من منحه في ضربة واحدة. فكر في مهمة Drafting contract. كتابة الكلمات هي جزء من هذه المهمة. ومع ذلك، المراجعة، التحقق القانوني، والتوقيعات تحول تلك الكلمات إلى شيء يمكن للناس realmente الاعتماد عليه. كتابة الكود تعمل بطريقة مشابهة. اللحظة التي تخرج فيها قطعة كود من المحرر وتCommit إلى مستودع كود، تحمل ادعاء ضمني حول الوظيفة.