एजेंटिक कोडिंग निस्संदेह बहुत उपयोगी है। यह बहुत बुरा भी है। या यों कहें, इसका हम पर, हमारे शिल्प पर और एक-दूसरे के साथ हमारे संबंधों पर कुछ भयानक प्रभाव पड़ रहा है। मैं इसे अपनी हड्डियों में महसूस कर सकता हूं, और बहुत से अन्य लोग भी कर सकते हैं। लेकिन जब भी मैं यह समझाने की कोशिश करता हूं कि वास्तव में क्या गलत है, तो मैं खुद को बेतहाशा हाथ हिलाते और एक बिंदु से दूसरे बिंदु पर कूदते हुए पाता हूं। ठीक है, यहाँ एक सूची है। 4 समस्याएं जिनका कोई समाधान नहीं दिखता - या, जैसा कि मैं उन्हें कहता हूं, एजेंटिक कोडिंग के चार घुड़सवार।
LLM-जनित कोड में एक तेज़ गंध होती है जो कोडबेस को मनुष्यों के लिए प्रतिकारक बनाती है। हमने जल्दी से इसके लिए एक नाम सोचा - स्लॉप - और इसमें निस्संदेह एक नकारात्मक अर्थ है। Claude अब प्रसिद्ध रूप से पूरी तरह से शब्द सलाद के माध्यम से संवाद करता है, और Astra एक विचित्र प्रतिस्पर्धी कोड-गोल्फी शैली में लिखता है, जो सामान्य मनुष्यों के लिए समझ से बाहर है। ढिलाई LLM आउटपुट की एक आश्चर्यजनक रूप से स्थायी संपत्ति निकली और इस बिंदु पर एक बढ़ते दर्द के बजाय एक सिग्नेचर मूव की तरह दिखती है।
एक बार एजेंटों की अनुमति देने के बाद, वे बहुत जल्दी अपने हाथ में ले लेते हैं। जो कभी मनुष्यों के लिए एक साझा स्थान हुआ करता था जहां प्रत्येक टीम का सदस्य योगदान देता था, वह एक AI बंजर भूमि बन गया जहां लोग समय बिताना नहीं चाहते। इंजीनियर कोड से अलग हो जाते हैं और परिणामस्वरूप, कम परवाह करते हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक काफी गतिज कार्य क्षेत्र हुआ करता था। एजेंटिक कोडिंग ने इंजीनियरों और उनके काम के उत्पाद के बीच की दूरी को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है। हम अब सीधे कोड का अनुभव नहीं करते हैं: हम निर्देशों के एक अस्पष्ट सेट के साथ एक एजेंट भेजते हैं और फिर उसकी रिपोर्ट को स्किम करते हैं।
AI मौजूदा कौशल को नष्ट करता है, सीखने में बाधा डालता है, और कोई सार्थक कौशल प्रगति प्रदान नहीं करता है। AI के लंबे समय तक उपयोग के बाद अपनी बुद्धि को फिसलने की रिपोर्ट करने वाले लोगों की कोई कमी नहीं है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित