Kebangkitan pembantu pengkodan AI telah mencipta cabaran tempat kerja yang tidak dijangka: pembangun menyerahkan pull request besar-besaran yang dipenuhi dengan kod janaan AI yang mereka sendiri tidak semak dengan betul. Fenomena ini, yang digelar sebagai pengkodan vibe, berlaku apabila pengaturcara menjana kod menggunakan alat AI tetapi melangkau langkah penting untuk menyemak output secara menyeluruh sebelum meminta rakan sekerja untuk menyemaknya.
Masalah Pull Request
Pasukan perisian semakin kecewa dengan rakan sekerja yang membuang beratus-ratus baris kod janaan AI ke dalam pull request tanpa pengesahan yang betul. Penyerahan ini sering mengandungi ralat yang jelas, pelaksanaan yang tidak cekap, dan kod yang tidak mengikut piawaian projek. Sesetengah pembangun bahkan mula menandakan penyerahan mereka dengan tag [vibe], pada dasarnya mengakui bahawa mereka tidak mengesahkan kerja mereka sendiri.
Amalan ini telah mencipta kesan beralun merentasi pasukan pembangunan. Penyemak kod mendapati diri mereka menghabiskan masa berlebihan untuk mengenal pasti masalah asas yang sepatutnya dapat dikesan sebelum penyerahan. Ramai kini melaksanakan dasar penolakan segera untuk kod janaan AI yang jelas tidak disemak, dengan sesetengah ketua pasukan mempertimbangkan tindakan tatatertib untuk pesalah berulang.
Isu Pengkodan AI Biasa yang Dilaporkan:
- Pull request 400+ baris dengan ralat yang jelas
- Pelaksanaan kod tidak cekap yang memerlukan pengoptimuman
- Output tidak deterministik walaupun dengan parameter tetap
- Kelewatan pertukaran konteks mengurangkan keuntungan produktiviti
- Kelemahan keselamatan dalam kod yang dijana
Dilema Menjaga
Isu teras muncul apabila pembangun mesti sentiasa mengawasi output AI semasa waktu kerja. Tidak seperti alat automasi lain yang boleh dipercayai mengendalikan tugas rutin, pembantu pengkodan AI semasa memerlukan pengawasan berterusan untuk mencegah ralat. Ini mencipta paradoks di mana alat yang bertujuan untuk meningkatkan produktiviti sebenarnya memerlukan lebih banyak perhatian daripada kaedah pengkodan tradisional.
Keadaan menjadi lebih kompleks apabila pasukan cuba melaksanakan agen AI untuk semakan kod. Sistem ini cenderung menjana maklum balas tanpa mengira sama ada ia diperlukan atau tidak, mencipta positif palsu yang membuang masa tambahan. Sesetengah organisasi melaporkan bahawa AI yang menyemak kod janaan AI mencipta gelung berulang misteri di mana niat asal hilang dalam pengubahsuaian automatik berturut-turut.
Menguruskan Integrasi AI
Pasukan yang berpandangan jauh sedang membangunkan pendekatan berstruktur untuk pembangunan dibantu AI. Pelaksanaan yang paling berjaya melibatkan penciptaan fail dokumentasi projek terperinci yang memberikan alat AI konteks yang betul tentang piawaian pengkodan, keperluan keselamatan, dan logik perniagaan. Pendekatan ini memberi manfaat kepada kedua-dua penyumbang buatan dan manusia dengan mewujudkan garis panduan yang jelas.
Walau bagaimanapun, tanggungjawab asas kekal dengan pembangun individu. Integrasi AI yang berjaya memerlukan rawatan alat ini sebagai pembantu dan bukannya pengganti untuk pertimbangan manusia. Pembangun yang paling produktif menggunakan AI untuk mengendalikan tugas rutin sambil mengekalkan pengawasan aktif terhadap output.
AI membawa set masalahnya sendiri tetapi saya fikir sesetengah orang tidak mahu mendengar betapa ia adalah manfaat bersih.
Amalan Integrasi AI yang Disyorkan:
- Cipta fail AGENTS.md dengan konteks projek dan piawaian pengekodan
- Kekalkan pengawasan aktif semasa penjanaan kod AI
- Laksanakan ujian yang betul sebelum mengemukakan permintaan tarik
- Gunakan AI untuk tugas rutin sambil mengekalkan pertimbangan manusia
- Wujudkan piawaian akauntabiliti yang jelas untuk kerja berbantu AI
Jurang Generasi
Dinamik menarik sedang muncul antara pembangun berpengalaman yang mendekati AI dengan berhati-hati dan pengaturcara baharu yang membesar dengan alat ini. Sementara veteran bimbang tentang kualiti kod dan pemahaman asas, pembangun muda sering menunjukkan integrasi bantuan AI yang lebih intuitif ke dalam alur kerja mereka.
Perbezaan utama nampaknya terletak pada cara setiap kumpulan mendekati pengesahan dan tanggungjawab. Penggunaan AI yang berjaya memerlukan mengekalkan piawaian kualiti yang sama tanpa mengira bagaimana kod dijana. Pasukan yang mewujudkan langkah akauntabiliti yang jelas cenderung melihat hasil yang lebih baik daripada mereka yang menganggap kod janaan AI sebagai berbeza secara intrinsik daripada kod yang ditulis manusia.
Industri masih belajar bagaimana untuk mengimbangi bantuan AI dengan tanggungjawab profesional. Apabila alat ini menjadi lebih canggih, cabaran akan mengekalkan kualiti kod sambil menangkap faedah produktiviti yang menjadikan penggunaan AI menarik pada mulanya.
Rujukan: Karen Hao on the Empire of AI, ASI evangelists, and the cost of belief!