Yazılım Geliştirici Üretkenliğini Artırmak – Yeterince üretken ve yetkin olmak için, yazılım uygulamalarında yeni olan geliştiriciler, sistemleri riske atan tehlikeli hatalar yapmaktan kaçınmak için genellikle aylarca hatta yıllarca iş başında eğitime ihtiyaç duyarlar. Koddaki işlevselliğin gerçek amacını anlamak kolay bir iş değildir ve günümüzde geliştiriciler, değiştirilmesi veya modernize edilmesi gereken işlevselliği temsil eden kodu belirlemek için zamanlarının yaklaşık %75’ini kaynak kodu arayarak geçirmektedir.
Kod arama araçları, linterler ve statik ve dinamik analiz araçlarının tümü, geliştiricilerin verimliliklerini ve etkililiklerini önemli ölçüde artırmalarına yardımcı olabilirken, bu araçların tamamıyla çok fazla bir kısmı, dikkat gerektiren belirli kod satırlarını gerçekten tanımlamaya geldiğinde, özellikle de nasıl yapıldığıyla ilgili olarak yetersizdir.
Günümüzün yapay zekası tarafından kullanılan mevcut yaklaşımlar, bu zorluğun hafifletilmesine yardımcı oluyor, ancak birçok önemli yönden yetersiz kalıyorlar. Neyse ki, yapay zekaya yeni bir yaklaşım uygulamak, bir geliştiricinin her gün çok büyük miktarda zaman harcadıkları görevlerle ilgili belirli kod satırlarını verimli bir şekilde belirleme yeteneğini büyük ölçüde geliştirir.
Yazılım Geliştirici Üretkenliğini Artırmak
Günümüz Araçlarının Eksiklikleri
Yazılım havuzları kontrolsüz bir şekilde benzeri görülmemiş boyutlara doğru büyümeye devam ettikçe, bir sistemin işlevselliğini sürdürmekten ve korumaktan sorumlu olanlar , makine yardımı olmadan koddaki hataları bulmanın daha zor hale geldiğini söylüyor . Daha da kötüsü, hata ayıklama bir geliştiricinin zamanının yaklaşık yarısını tüketir ve tek bir hatanın düzeltilmesi ve ardından düzeltmenin doğrulanması günler, haftalar veya daha uzun sürebilir.
Hata yerelleştirmeden program onarımına ve kod sentezine kadar, bugünün araçları milyonlarca kod satırını analiz etmek, hataları işaretlemek ve düzeltmeler veya en iyi uygulamalar önermek için yardımcı olabilir, ancak mevcut kod arama araçlarında bir takım zorluklar devam etmektedir. Sourcegraph gibi bir araçta kod gezintisi, geliştiricilerin kodun zihinsel bir modelini oluşturma hızını hızlandırarak, kod evreninin en alakalı ve önemli kısımlarını anlamalarına yardımcı olur, ancak araç aslında zihinsel modeli oluşturmaz. Araç, geliştiriciyi yalnızca aranan davranışla ilgili olabilecek koda yaklaştırır, ancak geliştirici bu zihinsel modeli bir araya getirmeye bırakılır. Bu çabanın ne kadar zaman alıcı, zihinsel olarak zorlayıcı ve hatalarla dolu olabileceği göz önüne alındığında, insanlar kendilerine yardım etmek için mevcut en iyi araçları kullanıyor olsalar bile nihayetinde yanılabilirler.
Örneğin, güvenlik açıkları mevcut araçlarla tespit edilebilecek kadar basittir, ancak düzeltilmesi için ilgili tüm kodu sıfırlamak zor ve zaman alıcıdır – ilk etapta programı yazmaktan çok daha fazla. Çoğu zaman, ilgili kod birçok dosyaya dağılarak görevin karmaşıklığını artırır. Bilinmeyen programlarda hata ayıklarken, geliştiriciler genellikle sürece programlarının davranışı hakkında bir “neden” sorusuyla başlarlar, ancak eldeki sorunu ele almak için bu soruyu bir dizi eylem ve sorguya kavramsallaştırmaları gerekir. Sonuç olarak, programcılar programın ayrıntılı yürütme yolunun çeşitli yönlerini eşzamanlı olarak takip etmelidir, ancak bunu yapabilme yeteneği en deneyimli geliştiriciler için bile inanılmaz derecede zordur.
Bir programcı, kodun bir alanındaki kodun değiştirilmesinin sistemi bir bütün olarak nasıl etkilediğini anlayamazsa, küçük bir ince ayar bile tüm sistemi bozabilir. Geliştiricilerin bir uygulamanın gerçekte ne yaptığını anlamaları önemli olduğundan, hata ayıklayıcılar , özellikle işlevsel programlama ortamlarında beklendiği kadar yaygın olarak kullanılmaz .
Ne yazık ki, en gelişmiş statik ve dinamik analiz araçları, arama araçları ve linterler bile bu bilgiyi iletmede son derece yetersizdir. Güzel resimler çizmek, kodun izini sürmek, kodun girdi olarak belirli verilerle nasıl davrandığını görmek veya karmaşık değişikliklerin ardından aranan kelimelerin bir özetini sağlamak olsun, bu araçlar geliştiricilerin ilgili kodu farklı şekillerde tanımlamasına yardımcı olur, ancak geliştiricilerin yine de yazılımda kodlanmış önceki geliştiricilerin niyetini ortaya çıkarmak için kavramsallaştırın ve düzeltmeye çalıştıkları hatayı ortaya çıkarın. Günün sonunda, en gelişmiş araçlarla bile, insan yazılım geliştiricileri, karmaşık ve etkili bir şekilde değiştirebilmeleri için değiştirmeye çalıştıkları davranışla eşleştirmek için kodu doğrudan deşifre ederek kodun ne yaptığına dair zihinsel bir model oluşturmak zorundadır.
Eksikliklerin Üstesinden Gelmek için Yapay Zekanın Gücünden Yararlanmak
Intel’den Amazon’a ve Microsoft’a, dünyanın önde gelen teknoloji şirketlerinden bazıları, geliştiricilere kod yazarken kod parçacıkları öneren yapay zeka tabanlı araçlara yöneliyor ve yaratıyor. Geliştiriciler, yapay zekadan yararlanarak üretkenlik artışlarına, kod yazmak için harcanan zamanın azalmasına ve risklerin azaltılmasına tanık oluyorlar.
Bununla birlikte, AI’yı yeni bir şekilde kullanarak, kod deposu, bir insanın dünya hakkında neden ve sonuç olarak düşündüğü şekilde kaynak kodunu temsil eden bir bilgi deposu haline gelebilir. Yapay zeka destekli araçlar, kaynak koddaki davranışların her birini bildiğinde, araçlar, çevresindeki tüm kodu aramadan ve anlamadan değişmesi gereken kodu daraltmak için geliştiricilerle “işbirliği yapabilir“. AI’yı bu şekilde kullanmak, geliştirici üretkenliğini büyüklük sıralarına göre artırmak anlamına gelir.
Geliştiricilerin bu bilgi havuzundan bir davranışın belirli kodunu istemesini sağlayan yapay zeka, geliştiricilerin yalnızca ilgili kodla ilgilenmesine yardımcı olur ve böylece geliştiricilerin tüm sistemi bozmayacaklarından emin bir şekilde değişiklikler yapmalarını sağlar. Daha da iyisi, geliştiriciler, kod yazarken kodu yeniden derlemeden veya kontrol etmeden bir değişiklik “önerebilir“, bu nedenle AI kullanımı, değişikliğin izole olup olmadığını doğrulayarak riski azaltır. Bu yetenek, davranışın gelecekte asla değişmeyeceğini garanti etmek için her derlemeden sonra AI’nın kodu kontrol etmesini sağlayarak CI/CD ardışık düzenine de genişletilir.
Yapay zekayı bu şekilde kullanmak, bir geliştiriciyi, eldeki görevle ilgisi olmayan aşırı bilişsel kodu anlama yükü olmadan yalnızca önemli olan koda odaklar. Kod arama araçları, linterler ve statik ve dinamik analiz araçlarının aksine, AI nihai olarak geliştiricilerin gerekli değişiklikleri güvenli, verimli ve etkili bir şekilde yapmalarını sağlar.
Yazılım Geliştirici Üretkenliğini Artırmak için Yapay Zekadan Yararlanma konusunda fikir ve görüşlerinizi yorum olarak iletebilirsiniz. Ayrıca LinkedIN ağıma katılmayı UNUTMAYIN.
