Um usuário do Hacker News compartilhou uma publicação no LinkedIn de um engenheiro da Meta que afirma que entregar com IA parece trabalhar dentro de uma caixa-preta. Revisar cada linha de código gerado por IA levaria tempo demais, então os engenheiros podem acabar sendo donos de sistemas que só entendem em um nível geral. A publicação diz que isso contraria os instintos dos engenheiros de software, acostumados a entender o que constroem, e pergunta quanta compreensão é suficiente antes de seguir em frente.
Os comentaristas descrevem uma mudança no lugar onde o esforço é aplicado. Um diz que, com menos tempo gasto programando, mais tempo vai para os testes, e que o LLM encontra erros de implementação em vez de erros de codificação, mesmo em código que o autor achava perfeito. Outro destaca a troca: o tempo economizado na criação do código é gasto em verificação, então o trabalho apenas se deslocou, não desapareceu. Vários comparam a formulação de prompts para LLMs à gestão de produtos, em que a responsabilidade é menos direta, enquanto outros argumentam que os engenheiros continuam responsáveis por qualquer código que enviam, tenha sido escrito por um colega ou por uma IA.
Um desenvolvedor que constrói um compilador de autovetorização descreve um fluxo de trabalho baseado em testes intensivos, incluindo um portão de liberação que roda por horas em cinco arquiteturas. Longas sessões de planejamento, cobrindo casos extremos e design de testes, vêm antes da implementação, e o desenvolvedor ainda revisa o código, embora admita que nem toda linha é examinada com rigor. Ao longo de seis meses, a qualidade do código se manteve bastante alta, o que o desenvolvedor credita em parte ao planejamento prévio.
Fonte: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing