การใช้ประโยชน์จาก AI อย่างเป็นรูปธรรมในโรงงานซอฟต์แวร์

@dexhorthy
อังกฤษ1 วันที่ผ่านมา · 29 ก.ค. 2569
117K
626
48
14
1.5K

TL;DR

บทความนี้สำรวจวิธีเพิ่มความเร็วในรอบการส่งมอบงานขึ้น 2-3 เท่า โดยการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในขั้นตอนการวางแผนและการปรับทิศทางของการพัฒนาซอฟต์แวร์ แทนที่จะเน้นไปที่การสร้างโค้ดเพียงอย่างเดียว

อันนี้เป็นส่วนเพิ่มเติม / เส้นทางเสริมของซีรีส์ล่าสุด มันไม่เข้ากับโพสต์หลักพอดีเลยเผยแพร่แยกต่างหาก มันถูกอ้างถึงสั้นๆ ใน ทำไม Software Factories ถึงล้มเหลว ตอนที่ 2: เปิดไฟกลับมาอีกครั้ง.

การแสวงหา Leverage

แม้ก่อนจะมี AI มีเพียง 25-50% ของเวลาที่ใช้ในการส่งมอบฟีเจอร์เท่านั้นที่ใช้เขียนโค้ด ส่วนที่เหลือคือการปรับแนว / วางแผน, การตรวจสอบโค้ด / ปรับปรุงใหม่, และการทดสอบ / ตรวจสอบโซลูชัน

dex - inline image

ถ้าคุณใช้ AI แค่เขียนโค้ด คุณก็ลดเวลาการเขียนโค้ดจาก 2-4 ชั่วโมงเหลือ 10-20 นาที แต่คุณไม่ได้เร่งอะไรอื่นเลย

dex - inline image

แต่ถ้าคุณใช้ AI ช่วยวางแผนและปรับแนว คุณจะได้ความเร็วที่ใกล้เคียง 2-3 เท่า

dex - inline image

กฎ 80/20 ของ Leverage ในการเขียนโค้ดด้วย AI

สมมติว่าคุณ yolo ใส่ prompt สองประโยคเข้าไปใน factory ของคุณ โอกาสที่คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ merge ได้สมบูรณ์คือ ~50% โอกาสที่คุณต้องปรับปรุงคือ 50%

dex - inline image

ทีนี้สมมติว่าคุณเป็น principal engineer ที่มีประสบการณ์ 10 ปี คุณมี codebase ทั้งหมดใน 100 repo อยู่ในหัวแล้ว คุณใช้เวลาทั้งบ่ายเขียน spec ที่ละเอียดสมบูรณ์แบบด้วยมือ ตอนนี้โอกาสของคุณดีขึ้น แต่คุณยังมีโอกาสประมาณ 10% ที่คุณจะต้องทำ บางอย่าง ที่สำคัญซ้ำอีกครั้ง

dex - inline image

และในกรณีสุดท้าย: เขียนทุกบรรทัดด้วยตัวเอง ไม่มีอะไรให้ agent ทำผิด โอกาสในการปรับปรุงกลายเป็นศูนย์

dex - inline image

หมายเหตุ สำหรับตัวอย่างนี้ ผมจะเบลอ

"โอกาสที่คุณจะต้องเปลี่ยนแปลงบางอย่าง" ถ่วงน้ำหนักด้วย "ความเจ็บปวดจากการเปลี่ยนแปลงนั้น"

เป็นตัวเลขเปอร์เซ็นต์เดียว แต่แน่นอนว่ามันเป็นตัวแปรสองตัวแปรที่แยกกัน ถ้าโมเดลมีโอกาส 50% ที่จะทำให้สไตล์ปุ่มผิด แต่การแก้ไขคือ prompt ราคาถูกหนึ่งอัน ดังนั้น "ความเจ็บปวดที่คาดหวัง" รวมของเราก็ต่ำ

ความเจ็บปวดที่คาดหวัง = P(คุณจะต้องเปลี่ยนแปลงมัน) × ความเจ็บปวดจากการเปลี่ยนแปลงนั้น

ถ้าคุณวาดกราฟออกมา จะมีความสัมพันธ์แบบผกผันระหว่างความพยายามที่ลงทุนล่วงหน้ากับความเจ็บปวดที่คาดหวัง

dex - inline image

สิ่งที่คุณไม่ควรทำคือใช้เวลา 6 ชั่วโมงวางแผนงานที่คุณสามารถกำจัด 80% ของความเจ็บปวดที่คาดหวังได้ใน 10 นาทีแรก

คุณต้องทำเช่นนี้โดยไม่ลงน้ำกับคำถามที่คุณไม่สามารถตอบได้โดยไม่ลงไปในระดับลึก ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณทำงานบางอย่างในระดับ "Product" และยังไม่ได้ตอบคำถามที่เปิดอยู่ทั้งหมด อาจเป็นไปได้ว่าคุณต้องหยุดตรงนั้นและซูมลงไปยังรายละเอียดทางเทคนิคเพื่อทำความเข้าใจว่าอะไรเป็นไปได้ ไม่มีกระบวนการที่สมบูรณ์แบบสำหรับสิ่งนี้

นี่คือสิ่งที่เราหมายถึง Leverage - และมันต้องใช้ความ pragmatic ถ้าคุณกำลังวางแผนหลายเฟส ซูมจากมุมมอง 50kft ลงไปถึง 10kft คุณต้องการทำการปรับทิศทางเล็กน้อยในแต่ละเฟสเพื่อให้แน่ใจว่าคุณ กำจัดความเจ็บปวดที่คาดหวังให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้

ขอให้โชคดี.

บันทึกในคลิกเดียว

อ่านบทความไวรัลเชิงลึกด้วย AI ใน YouMind

บันทึกแหล่งที่มา ถามคำถามที่ตรงประเด็น สรุปข้อโต้แย้ง และเปลี่ยนบทความไวรัลให้เป็นโน้ตที่นำกลับมาใช้ได้ใน AI เวิร์กสเปซเดียว

สำรวจ YouMind
สำหรับครีเอเตอร์

เปลี่ยน Markdown ของคุณให้เป็นบทความ 𝕏 ที่สะอาดตา

เวลาคุณเผยแพร่งานเขียนยาวของตัวเอง การจัดรูปแบบรูปภาพ ตาราง และบล็อกโค้ดให้เข้ากับ 𝕏 นั้นน่าปวดหัว YouMind เปลี่ยนร่าง Markdown ทั้งฉบับให้เป็นบทความ 𝕏 ที่สะอาดตาและพร้อมโพสต์ทันที

ลอง Markdown เป็น 𝕏

แพตเทิร์นให้ถอดรหัสเพิ่มเติม

บทความไวรัลล่าสุด

สำรวจบทความไวรัลเพิ่มเติม