AI ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಜ್ಞಾನ

AI ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅಥವಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕುರಿತಾದ ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು AI ಅನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ. ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಮತ್ತು ನಾನ್-ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿವರದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.

ಅಗ್ಗದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಅವು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ನೀವು ನಂತರ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ, Opus ಅಥವಾ GPT ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ (high-reasoning) ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ನೀವು ಬಳಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಹಾರ್ನೆಸ್ (harness) ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Opus ಗಾಗಿ Claude Code ಬಳಸಿ. ಉತ್ತಮ ಪರಿಕರಗಳು ಒಂದೇ ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತವೆ.

ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ಲಾನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಅಗ್ಗದ ಪ್ಲಾನ್‌ಗಳು ಹವ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತವೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯ ಮಿತಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೂ CLAUDE.md ಅಥವಾ AGENTS.md ಫೈಲ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿಡಿ. ಅದನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ. ಕೇವಲ ಅಗತ್ಯವಾದ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಿ.

ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

  • ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ದಾಖಲೆಯನ್ನು (analysis document) ರಚಿಸಿ.
  • ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು (execution plan) ರಚಿಸಿ.
  • ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
  • ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು (implementation) ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಅಕ್ಸೆಪ್ಟೆನ್ಸ್ ಕ್ರೈಟೀರಿಯಾ (acceptance criteria) ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು (automated tests) ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಸಂಶಯಾಸ್ಪದವಾಗಿರಿ. AI ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ ಲೋಪದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕೇಳಿ.

AI ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಅದು ವಿಫಲವಾಗಬೇಕು. ನೀವು ಯೋಜನಾ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಅದು ಎಂದಿಗೂ ವಿಫಲವಾಗಬಾರದು.

ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ (Human review) ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋಡ್ ಸಾಲಿಗೂ ನೀವೇ ಜವಾಬ್ದಾರರು. ಕೋಡ್ ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನೀವು ಕೇವಲ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುವವರಿಂದ (task implementer) ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ ಲೀಡ್ ಆಗಿ ಬದಲಾಗಬೇಕು. AI ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ನೀವು ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ.

ಸಂದರ್ಭ (Context) ಎಲ್ಲವೂ ಮುಖ್ಯ. ಒಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಿಸಿನೆಸ್ ರೂಲ್ಸ್, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (constraints) ಒದಗಿಸಿ.

ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಎಂದಿಗೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ಪ್ರತಿ ಸೈಕಲ್ ನಂತರ ಯಾವಾಗಲೂ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಬಿಲ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು (linters) ರನ್ ಮಾಡಿ.

AI ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು (judgment) ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಈಗ ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.

ಕೋಡ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಓದುವಿಕೆ (readability), ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಯನ್ನು ಬಯಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು (standardize) ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡುತ್ತದೆ.

ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅತಿಯಾದ ಕೆಲಸ ಎಂದು ಅನಿಸಿದರೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಈ ಹಂತಗಳಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲವನ್ನು (technical debt) ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಜವಾಬ್ದಾರಿ ನಿಮ್ಮ ಮೇಲೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಕೆಟ್ಟ ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ AI ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ದೂಷಿಸಬೇಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೂಲ: https://dev.to/andredarcie/o-minimo-que-voce-precisa-saber-para-desenvolver-software-com-ia-1dc9

ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi