Ketika kecerdasan buatan mengubah pembangunan perisian dengan membolehkan penjanaan kod yang pantas, satu metodologi yang tidak dijangka dari akhir 1990-an sedang mendapat perhatian segar. Extreme Programming ( XP ), yang pernah dianggap radikal kerana amalan seperti pengaturcaraan berpasangan mandatori, sedang dipertimbangkan semula sebagai penyelesaian kepada masalah yang dicipta oleh pembangunan yang dipercepatkan AI .
Isu teras bukan lagi tentang kelajuan menaip atau output kod. Alat AI kini boleh menjana keseluruhan aplikasi dalam beberapa jam, tetapi percepatan ini telah mencipta cabaran baharu: pasukan menghasilkan perisian lebih pantas daripada yang mereka boleh sahkan sama ada ia benar-benar berguna atau betul.
Cabaran Penjanaan Kod AI
- Ketepatan LLM menurun dengan tetingkap konteks yang lebih panjang
- Risiko menghasilkan perisian lebih pantas daripada kapasiti pengesahan
- Agen autonomi boleh menambah logik yang tidak disahkan berlapis-lapis
- Kod yang rapuh dan berbelit menjadi mahal untuk diubah
Kent Beck Mengembangkan Perspektif tentang AI dan Pengaturcaraan
Pencipta Extreme Programming sendiri telah secara aktif meneroka bagaimana AI sesuai dengan amalan pembangunan moden. Kent Beck telah mengakui bahawa walaupun 90% kemahiran pengaturcaraan tradisional mungkin menjadi usang dengan AI , baki 10% menjadi lebih berharga secara eksponen. Peralihan ini menyerlahkan dengan tepat apa yang XP direka untuk ditangani: elemen manusia dalam pembangunan perisian yang tidak dapat digantikan oleh sebarang jumlah automasi.
Perbincangan komuniti mendedahkan bahawa ramai pembangun mendapati pendekatan ujian-dahulu XP amat berharga ketika bekerja dengan kod yang dijana AI . Amalan ini menyediakan cara yang boleh dipercayai untuk mengesahkan output AI dan memudahkan penjanaan kod bermakna daripada alat AI pada mulanya.
Masalah dengan Percepatan AI Tanpa Had
Penyelidikan menunjukkan bahawa model bahasa besar menjadi kurang tepat apabila tetingkap konteks berkembang lebih panjang, bermakna sesi pengekodan AI yang dipanjangkan cenderung menghasilkan keputusan yang semakin rapuh. Ini mencipta masalah kompaun di mana logik yang dijana AI yang tidak disahkan membina atas dirinya sendiri, mencipta sistem kompleks yang menjadi mahal untuk diubah suai kemudian.
Penekanan XP pada kumpulan kecil, maklum balas berterusan, dan kekangan yang disengajakan secara langsung menangani isu ini. Dengan memperlahankan cukup untuk mengesahkan setiap langkah, pasukan boleh memanfaatkan kelajuan AI sambil mengelakkan perangkap membina sistem rumit yang meleset dari sasaran sepenuhnya.
Kadar Kejayaan Projek Perisian Sepanjang Masa
- 1994: 16% projek dihantar tepat pada masa dan mengikut bajet
- 2012: 37% kadar kejayaan
- 2020: 31% kadar kejayaan
- Peningkatan bersih dalam tempoh 26 tahun: +15 mata peratusan
Pengaturcaraan Berpasangan Mengambil Makna Baharu
Amalan pengaturcaraan berpasangan, yang XP terkenal kerana mengurangkan separuh output mentah sambil menggandakan pemahaman bersama, sedang ditafsir semula untuk era AI . Sesetengah pembangun sedang meneroka pendekatan berpasangan yang menggabungkan kerjasama manusia dengan bantuan AI , walaupun puris berpendapat bahawa faedah pengaturcaraan berpasangan sebenar hanya berlaku antara manusia yang boleh membina konteks bersama yang berkekalan.
Saya fikir senario ideal biasanya adalah dua pengaturcara berpasangan menggunakan set bersama ejen AI pada cawangan kerja yang sama bersama-sama. Ia adalah gelung maklum balas ideal bagi perancangan berpasangan, semakan, pembinaan, dan ujian.
Wawasan utama ialah walaupun AI boleh mempercepatkan penciptaan kod, ia tidak dapat menggantikan pertimbangan manusia yang diperlukan untuk menentukan sama ada kod itu menyelesaikan masalah sebenar untuk pengguna sebenar.
Nilai-nilai Utama XP untuk Era AI
- Kesederhanaan: Mengurangkan kerumitan sistem
- Komunikasi: Mengekalkan perpaduan pasukan
- Maklum Balas: Memacu pembelajaran dan penyesuaian
- Hormat-menghormati: Membina keselamatan dan kepercayaan
- Keberanian: Membolehkan ketelusan dan perubahan
Mengapa Metodologi Masih Penting Selepas Dekad Inovasi
Walaupun gelombang kemajuan teknologi daripada bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi kepada platform awan dan kini AI , kadar kejayaan projek perisian hanya bertambah baik sedikit dalam tempoh 30 tahun yang lalu. Kajian Standish Chaos menunjukkan bahawa kadar penyampaian projek yang berjaya meningkat daripada hanya 16% pada 1994 kepada 31% pada 2020 - peningkatan sederhana walaupun perubahan revolusioner dalam peralatan.
Cabaran berterusan ini menunjukkan bahawa kesesakan dalam penyampaian perisian bukan keupayaan teknikal, tetapi faktor manusia dan organisasi yang XP sasarkan secara khusus: komunikasi, gelung maklum balas, pemahaman bersama, dan penjajaran dengan keperluan pengguna.
Nilai teras metodologi iaitu kesederhanaan, komunikasi, maklum balas, hormat, dan keberanian kekal relevan hari ini seperti pada 1990-an. Prinsip-prinsip ini membantu pasukan menavigasi kerumitan yang meningkat yang datang dengan pembangunan berkuasa AI , memastikan penjanaan kod yang lebih pantas diterjemahkan kepada hasil yang lebih baik dan bukannya hanya lebih banyak output.
Rujukan: Should we revisit Extreme Programming in the age of AI?