لقد لاحظت مؤخرًا أن CTO vibe-code هو تطبيق ويب مقنع خلال عطلة نهاية الأسبوع، وتأمين دعم C-suite الحماسي في الأسبوع التالي، ثم افترض أن جاهزية الإنتاج ستتبع، مع مطور واحد، قبل نهاية الشهر.
وقد قوبل التقدير اللاحق لمدة شهرين إلى أربعة أشهر بالمفاجأة. الفجوة ليست حرفية؛ إنها حقيقة التسليم الفني الممتاز: تعزيز الجودة والأمن، وقابلية المراقبة، والامتثال، وإدارة البيانات، والأداء، والاستعداد التشغيلي.
يستمر المقال أدناه
قائد الهندسة في المملكة المتحدة وإيرلندا، سباق التعرج.
تعمل العبارة الصوتية “لسنا بحاجة إلى مهندسين” على تطبيع الاعتقاد بأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل محل الفريق الفني بأكمله، بدلا من مجرد إنتاج مخرجات أقوى.
نسمع بعض مجالس الإدارة تؤكد بصدق أنها لن تحتاج إلى فريق هندسي تمامًا في غضون ستة أشهر، حيث تقوم بعض الشركات بتسريح المهندسين لإعادة تخصيص الموارد للأدوار التي تركز على الذكاء الاصطناعي ومنتجات الذكاء الاصطناعي.
لكن هذا يتجاهل العنصر البشري للدور وسيؤدي في النهاية إلى إبطاء أداء المؤسسات بمجرد أن تدرك أن الأنظمة التي قامت بترميزها قد فشلت بالفعل أو ستفشل قريبًا.
تتعمق هذه المقالة في سبب استمرار حاجة البرامج الجاهزة للإنتاج إلى دعم الفرق الهندسية، على الرغم من ظهور البرمجة الحماسية – في الواقع، يعد التطوير المتسارع للذكاء الاصطناعي حرفة تقنية عميقة في حد ذاته.
الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في التسريع
ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل كيفية بناء البرمجيات. لقد قمنا بتطبيقه عبر نطاق واسع (من التجارب السريعة إلى الفرق المتعددة والبرامج المتعددة السنوات) وتم تضمينه عبر SDLC (دورة حياة تطوير البرمجيات). ليس فقط في IDE لمهندس واحد (بيئة التطوير المتكاملة) ولكن في إنشاء الإدخال والتراكم، وتجربة المستخدم والهندسة المعمارية، والتعليمات البرمجية والاختبارات، والنشر، والعمليات.
وتكون التأثيرات ملموسة: دورات متسارعة، وفرق أصغر حجمًا، وإشارات جودة أقوى، وتوثيق أفضل. ويحدث هذا التحول على نطاق واسع، ومع تحقيق الشركات لمكاسب قابلة للقياس في الإنتاجية والموثوقية والوقت للوصول إلى القيمة. ولذلك، فإننا نشهد انخفاضًا في الجداول الزمنية للتسليم والحاجة إلى فريق أصغر من مهندسي البرمجيات.
يتم تعريف “Vibe coding” على أنه تجميع النماذج الأولية بسرعة باستخدام LLMs وبدون أدوات تعليمات برمجية/أكواد منخفضة، والتي يتم تحسينها لتقديم عرض توضيحي مقنع، وهو أمر يتم اعتماده عبر الصناعة، وكذلك في أوقات فراغ الأشخاص، اليوم. إن سهولة القيام بذلك تغذي السرد القائل بأن الفرق الهندسية أصبحت اختيارية.
يمكن للهندسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضغط الجداول الزمنية وتقليل حجم الفريق، ولكنها لا تلغي الحاجة إلى المتخصصين، أو وقت التقويم المطلوب لتلبية متطلبات الاستعداد للإنتاج. في الواقع، إنها حرفة فنية عميقة بحد ذاتها.
تفريغ جاهزية الإنتاج
الاستعداد للإنتاج يعني أشياء مختلفة في كل مؤسسة، ولكن بشكل عام، يجب أن تأخذ قائمة التحقق من الاستعداد للإنتاج في الاعتبار ما يلي:
– الجودة الشاملة
– الأمن والخصوصية والامتثال
– الموثوقية والمرونة والتعافي من الكوارث
– إمكانية الملاحظة
– الأداء وقابلية التوسع
– إمكانية الوصول
– قابلية الصيانة
في الصناعات الخاضعة للتنظيم، يعتبر ما ورد أعلاه، بالإضافة إلى إمكانية التدقيق والحوكمة والتتبع الشامل، بمثابة رهانات ويجب إثبات كل تغيير.
هذه ليست ميزات اختيارية أو تلميع نهائي – فهي المنتج النهائي. إذا لم يتم تحديد هذه المتطلبات واختبارها وتشغيلها آليًا في التعليمات البرمجية المصدر وخطوط الأنابيب ودفاتر التشغيل، فإن الشركات لديها نموذج أولي، وليس نظامًا.
الذكاء الاصطناعي ومكاسب الكفاءة
ضمن هذه الأعمال التي هي في طليعة التبني، رأينا دليلًا واضحًا على أن الذكاء الاصطناعي يعمل على تحسين SDLC الشامل. هناك تحسين أسرع في الاستيعاب والتراكم، وخيارات معمارية أكثر وضوحًا، واستكشاف سريع لتجربة المستخدم، وإنشاء تعليمات برمجية واختبارات مذهلة، ووثائق حية وقيمة.
والنتيجة هي فترات زمنية أقصر وإنتاجية أعلى. مع هذا، صحيح أن الفرق الصغيرة يمكنها شحن المزيد بإشارات أكثر وضوحًا حيث يوجد تركيز متزايد على الجودة. يتغير الإيقاع أيضًا: بدلاً من التجميع في سباقات السرعة لمدة أسبوعين، تتحرك الفرق نحو التسليم المستمر القائم على التدفق مع أعلام الميزات وإصدارات الكناري وإمكانية المراقبة العميقة.
مع هذا التحول، أصبحت هندسة الجودة تخصصًا من الدرجة الأولى لأننا بحاجة إلى خبراء متخصصين يمكنهم تنفيذ الاختبارات القائمة على المخاطر، والاختبارات القائمة على الأمان، والأمان افتراضيًا، واختبار الأداء والمرونة، وبناء تقييمات للتحقق من صحة مطالباتنا ومخرجاتنا النموذجية.
في حين أن المديرين التنفيذيين للتكنولوجيا ورواد الأعمال الطموحين يرون أن البرمجة الحماسية هي وسيلة لخفض التكاليف والفرق بأكملها بسرعة، إلا أن الذكاء الاصطناعي في الواقع يرفع مستوى التميز الهندسي، ولا يقلل منه. إن الأساسيات مهمة أكثر من أي وقت مضى، مثل مبادئ هندسة البرمجيات الأساسية لـ DRY (لا تكرر نفسك) وSOLID، والبنيات النظيفة ذات الواجهات الواضحة، وخطوط البناء والاختبار والنشر المؤتمتة بالكامل.
مواكبة الطريق إلى العيش
إن الاختناقات التقليدية في الطريق إلى الحياة تتحرك. ومع ذلك، مع تسريع المهندسين، لا يمكن لبقية الأعمال والقدرات المحيطة مواكبة ذلك. تعد دورات UAT الكلاسيكية (اختبار قبول المستخدم) وSIT (اختبار تكامل النظام) بطيئة، ولا يتم إعداد فرق العمليات في كثير من الحالات لدعم التغيير خلال اليوم، وليس جهدًا بسيطًا للوصول إلى هناك.
إذًا، ما الذي يمكن فعله إذا كنت تسمع مقاطع صوتية تبعث على البهجة من القادة أو العملاء؟ لمواءمة السرعة مع السلامة، هناك دليل قواعد من ثلاثة مسارات لمساعدة الفرق في توجيه عملية البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي:
1. التجربة (أيام) للتحقق من الجدوى
2. التجربة (أسابيع) لتقوية البنية وإنشاء SLOs (أهداف مستوى الخدمة) الأولية وخطوط النشر والفحص الأمني وإمكانية المراقبة
3. الإنتاج (سباقات السرعة المتعددة) لتلبية معايير المؤسسة
يمكن للفرق تحديد توقعات جاهزة للإنتاج وأتمتة جمع الأدلة بحيث تكون بوابات الإصدار مدفوعة بالبيانات. على سبيل المثال، سيساعد استخدام مقاييس DORA (زمن التسليم، وتكرار النشر، ومعدل فشل التغيير، ومتوسط وقت الاسترداد) في إدارة التدفق والموثوقية أثناء إنشائها.
من المهم إعادة ضبط توقعات العمل بشكل عام وتذكر أن النموذج الأولي هو إشارة وليس جدولًا زمنيًا. احتفل بالزخم الذي توفره أدوات الذكاء الاصطناعي ولكن تجنب الالتزام بتواريخ الإنتاج خارج العرض التوضيحي.
ثم تأكد من وجود مساحة لتمويل عوامل التمكين التي تجعل السرعة آمنة. تحتاج الشركات إلى مواصلة التدريب أو التوظيف في هندسة الجودة، وهندسة المنصات،
مهارات DevSecOps وSRE (مهندسو موثوقية الموقع). إن تحسين مهارات الفرق في مجال الهندسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، واختبار UAT القائم على المخاطر، والتسليم القائم على التدفق، قبل توفير الأمن والامتثال والدعم القانوني والتمويل، يوفر الدعم اللازم لإجراء تغييرات صغيرة ومتكررة.
قم بالتسريع باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن حافظ على الجودة العالية
يعد الذكاء الاصطناعي عامل تسريع حقيقي، ومن المحتمل أن يضغط وقت البناء بشكل كبير، ولكن لا يزال يتم اكتساب جاهزية الإنتاج من خلال الجودة والأمان والعمليات والحوكمة. إن الطريق إلى الأمام لا يتمثل في الإبطاء، بل في إعادة التنظيم حول ممرات واضحة مع وجود أدلة آلية عند كل بوابة – مع تقدم السرعة والسلامة معًا.
يجب أن تتذكر الشركات الاستمرار في الاستثمار حيثما يكون ذلك ضروريًا، في هندسة المنصات وSRE وDevSecOps ونظام هندسة الجودة. سيساعدك اتباع هذا النهج على تفعيل الموثوقية بوتيرة سريعة بحيث تصبح طاقة العرض التوضيحي هي موثوقية المنتج. البناء بسرعة، والانتهاء بمسؤولية.
تحقق من قائمتنا لأفضل أدوات DevOps.
التعليقات