Hozirgi kunda ko'p odamlar AI yordamida design takliflari, biznes rejalari, hujjatlar, taqdimotlar, ticketlar, pull requestlar, blog maqolalari va uchrashuv xulosalari kabi ko'plab yozuvlarni yaratmoqda. Ammo bu yozuvlar ko'pincha o'qilmas bo'lib qolmoqda. AI meni yozishda yaxshiroq va tezroq qilishga yordam beradi, lekin men AI tomonidan yozilgan hamma narsani o'qishdan chidab qolmayapman.
Men ko'p odamlar AI yordamida yangi narsalar yaratish uchun foydalanishlarini kuzatdim. Keyin ular AI yordamida yaratilgan narsalarni design hujjatlariga to'ldirishadi. Bu hujjatlarni o'qish qiyin emas, balki azobli bo'lib qoladi. Design hujjati artiq fikrlarni muhokama qilish, odamlarni birlashtirish va sekin, o'ylab-topilgan fikrlarga erishish uchun ishlatilmaydi. U faqat mashina tomonidan yaratilgan, chunki kontekst va nuqtai nazar yo'q. Bu o'qilmas va insoniy bo'lmagan bo'lib qoladi.
Men ko'proq pull request xulosalarini ham kuzatdim, ular mashinalar uchun mashinalar tomonidan yozilgan. Ular juda ko'p ma'lumotlarni o'z ichiga oladi: bu o'zgartirildi, bu ajratildi, bu birlashtirildi, bu o'zgarishsiz qoldi, bu uchun testlar qo'shildi va hokazo. Lekin men bu narsalar uchun savollarni ko'taraman: biz nima uchun bu ishlarni bajaramiz? Bu ishning qanday qiymati bor? Bu ish necha darajada xavfli yoki shoshilinch? Sizning fikringiz qayerda? Men nima e'tibor berishim kerak?
Men shaxsiy xabar olganman, u AI yordamida yozilgan va sezgir mavzuda bo'lgan. Lekin bu xabar shaxsiy bo'lmagan, his-tuyg'usiz va parchalanib ketgan edi. U barcha qismlarni o'z ichiga olgan, lekin butun bo'lib tushunilmagan edi. Men uni o'qishdan va javob berishdan qiziqmayapman. Men shaxsiy o'zim bo'lishni, o'z ovozim bilan yozishni yoki kamida biror narsa topishga harakat qilishni afzal ko'raman, hatto meni ofatlashdan qochish uchun.
Boshqalar bilan aloqada bo'lishda, zarar va xavf bor. AI bilan aloqada bo'lishda, bu bor bo'lmaydi va bu jarayonni yo'q qilishga olib keladi. Simon Sarrisning "Resist Summary" maqolasida shunday deb yozgan:
Men o'zimning empirizmini, o'zimning his-tuyg'ularimni, o'quvchini o'zimning hayot yoki voqealarni tasvirlashimni berishni afzal ko'raman.
Men ko'rgan eng kamchilikli va ofatli AI yozuv ishlatish usuli: mening biror odamim AI yordamida mening taklifimga izohimni yozib, menga javob berdi! Rahmat! Men bu narsani o'zim bilan yaxshi aytishim mumkin edi!
Cynthia Dunlopning AI yozuvlaridan foydalanish bo'yicha so'rovnatishlari bor. Ko'pchilik o'quvchilar, agar maqola AI yordamida yozilgan deb o'ylasa, uni o'qishni to'xtatadilar (78%) va kelajakda muallifni qidirishdan qochadilar (71%). Bryan Cantrill bu tadqiqot haqida shunday yozgan: "Bizning miylari LLM-ni ishga tushiradi va bizni jumla o'rtasida o'zimizni saqlab qolish uchun chiqib ketadi."
So'rovnatishning eng kuchli natijasi shundaki, ko'pchilik o'quvchilar muallifning o'z yozuvlarini (98%) AI tomonidan qayta yozilgan narsalarga qaraganda afzal ko'radilar. Haqiqiy yozish odamlar bilan bog'lanishning eng yaxshi usullaridan biridir. Men bu narsani Bjarne Stroustrupning bir panel muhokamasidan eslayman:
Men kitob o'qiyapman, agar men muallifning ovozini boshimda eshitishim mumkin bo'lsa—buzilgan aksentlar va gaplashish uslublarining o'zgarishlari bilan—men nima muvaffaqiyat qozondim deb o'ylayman. Agar uqsuq, akademik matn bo'lsa, kimdir yana bir uqsuq, akademik matn yozgan. Shuning uchun mavzuda gapirish meni yordam beradi. Va, ko'p odamlar uchun, ... men uni o'qiyapman va bu yaxshi.
Siz AIni ishga tushirganingizda, yozuv natijasi ko'pincha foydali bo'ladi. Lekin bu samarali yozuv deb hisoblamang. Siz AI natijasini o'qiyotganingizda, sizda ko'p kontekst bor—siz promtlarni shakllantirdingiz, cheklovlarni belgiladingiz va hujjatlar, manba kodlari, loglar, statistikalar, rasmlar va hokazo kabi artefaktlarni taqdim etdingiz, bu natijaga olib keldi. Siz natijani tezda o'qib chiqishingiz va nima muhim va qimmatli, nima esa muhim emas yoki noto'g'ri ekanligini aniqlashingiz mumkin. Siz jarayonning bir qismi bo'lib, AIni ishga tushirish va natijalarni ko'rish—chaqiruv va javob. Siz mashinaga insoniy nuqtai nazarini keltirib chiqarsiz. Siz shu matnni boshqalariga yuborsangiz, ular kam yoki hech qanday kontekstga ega bo'lmaydilar. Ular jarayonning bir qismi emas—bu jarayon yo'q—shuning uchun nima muhim va nima muhim emasligini aniqlash qiyinroq bo'lib qoladi. Ular butun matnni o'qib chiqishlari va har bir qatorni ko'rib chiqishlari kerak, mashinaning ichki qismlariga kirish va kontekstni oʻrnatishga harakat qilishlari kerak. Bu tabiiy ravishda o'qishni to'xtatishga olib keladi.
Men so'nggi paytlarda akademik maqola yozdim. Men AIni keng qamrab olganman va bu yozuv jarayonini tezroq va qiziqroq qildi. Lekin AI maqolaning bir qatorini yozmadi. Men maqolani LaTeXda yozdim. AIga bergan kontekstga jurnal uslubiy qoidasi va LaTeX shabloni, jurnalda avval chop etilgan barcha maqolalar, men yozgan dasturiy tizimlarning manba kodlari, dasturiy tizimlarning ishlab chiqarish joylashtirilishi uchun konfiguratsiyalar, loglar va metrikalar kiradi.
Paragraf yozgandan so'ng, ko'pincha men AIga manba kodlari yoki konfiguratsiyani tekshirishni so'rayapman, ishlab chiqarish loglarini yoki metrikalarni ko'rib chiqishni so'rayapman. Masalan, men manba kodlari yoki konfiguratsiyani tekshirishni so'rayapman, ishlab chiqarish loglarini yoki metrikalarni ko'rib chiqishni so'rayapman. Bu mening yozgan narsam to'g'ri ekanligini ta'minlash uchun.
Asl manba: blog.colinbreck.com
Deterministik yadro va nondeterministik qobig‘i arxitekturasini qanday ishlatish orqali dasturiy ta'minotni testlashni osonlashtirish mumkin. Bu maqola bu konsepsiyani tushuntiradi va amaliy misollar beradi.
AI kodlash vositalari kod ishlab chiqarishni tezlashtiradi, lekin sifati kamayishi mumkin. Bu maqolada AI kodlashni boshqarishning turli qatlamlari va usullari ko'rsatiladi.
AI kodlashda uzoq muddatli ishlar muvaffaqiyatsizlikka uchramasligi uchun, kontekstni saqlash va agentlar xabarlarini tasdiqlash zarur. Bu maqola Chief of Staff Pattern ni tushuntiradi, bu yordamida bir sessiya koordinatsiya qiladi va boshqa sessiyalar ijro etadi.
C++, Zig va C3 tillarining refleksiya qobiliyatlarini taqqoslab, ularning compile-time refleksiya imkoniyatlarini tahlil qilamiz.