మీ కోర్ ప్రొడక్ట్ పనుల కోసం AIని నమ్మే ముందు, ఇది చదవండి
డెమో అనేది ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్ కంటే భిన్నంగా పనిచేస్తుంది. అనేక AI సాధనాలు డెమోల విషయంలో అద్భుతంగా పనిచేస్తాయి. ఈ రెండింటి మధ్య తేడాను గుర్తించలేని వ్యవస్థాపకులు (Founders) తరచుగా వేగంగా ప్రోటోటైప్లను నిర్మిస్తారు, కానీ తర్వాత వాటిని మళ్లీ నిర్మించడంలో (rebuilds) చాలా సమయం వృధా అవుతుంది.
AI కోడింగ్ వినియోగం పెరుగుతోంది. 78% కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు తమ ప్రధాన వ్యాపార విధులలో AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి. చిన్న స్టార్టప్లలో, ఈ వినియోగం 60% కంటే ఎక్కువగా ఉంది.
అయితే, నాణ్యమైన డేటా కొన్ని ప్రమాదాలను చూపుతోంది. CodeRabbit పరిశోధన ప్రకారం, మానవ కోడ్ కంటే AI రాసిన కోడ్లో లాజిక్ సమస్యలు 1.75 రెట్లు ఎక్కువగా ఉన్నాయి. సెక్యూరిటీ లోపాలు (Security vulnerabilities) 2.74 రెట్లు ఎక్కువగా ఉన్నాయి. కొన్ని అధ్యయనాల ప్రకారం, AI ద్వారా రూపొందించబడిన Java కోడ్ 70% కంటే ఎక్కువ సార్లు సెక్యూరిటీ బెంచ్మార్క్లలో విఫలమవుతోంది.
సమస్య నిర్మాణాత్మకమైనది (structural). మీరు అస్పష్టమైన ప్రాంప్ట్ను (vague prompt) ఉపయోగించినప్పుడు, AI ఆర్కిటెక్చర్ను మరియు కోడ్ను ఒకే సమయంలో సృష్టిస్తుంది. ఇది తప్పు పద్ధతి.
Spec-Driven Development (SDD) దీనికి పరిష్కారం చూపుతుంది. మీరు మొదట సిస్టమ్ నియమాలను నిర్వచిస్తారు. కోడ్ రాయకముందే మీరు API ఆకృతులు (shapes), డేటాబేస్ స్కీమాలు (schemas) మరియు పరిమితులను (boundaries) నిర్ణయిస్తారు. ఆ తర్వాత, ఆ నియమాలకు అనుగుణంగా కోడ్ నిర్మించడానికి AIని ఉపయోగిస్తారు.
ఈ విధానం పనిచేస్తుంది ఎందుకంటే AI ఊహించడమే కాకుండా, నిర్దిష్ట పరిమితులతో (constraints) పనిచేస్తుంది.
ప్రొడక్షన్ రెడీనెస్ (Production readiness) అనేది అదనంగా చేర్చే అంశం కాదు. అది మీ ఆర్కిటెక్చర్లో ఒక భాగం. ఒక బ్యాకెండ్తో పాటు రూపొందించబడిన ఫ్రంటెండ్ అనేది ఒక ఉపయోగకరమైన సాధనం మాత్రమే. అది ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్ కాదు. ఒక నిజమైన సిస్టమ్కు ఇవి అవసరం:
- Containerized deployment
- Infrastructure-as-code
- Orchestration
- Health checks
- CI/CD pipelines
- Test coverage
- Observability
ప్రొడక్షన్ కోసం AI సాధనాలను అంచనా వేసేటప్పుడు, ఈ ఐదు ప్రశ్నలను అడగండి:
- కోడ్ రాయకముందు ఆ సాధనం ఏమి చేస్తుంది? అది ఏమీ చేయకపోతే, మీరు ఆర్కిటెక్చరల్ డెట్ (architectural debt) సృష్టిస్తున్నారు.
- కోడ్ కాకుండా అవుట్పుట్లో ఇంకా ఏముంది? ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు టెస్ట్లు అవుట్పుట్లో భాగంగా ఉండాలి, అవి తర్వాత ఆలోచించే అంశాలుగా ఉండకూడదు.
- మీరు తీసుకున్న నిర్ణయాలను పరిశీలించగలరా? ఒక 'బ్లాక్ బాక్స్'ను నిర్వహించకుండా ఉండటానికి, AI ఎలా పనిచేస్తుందో మీరు చూడాలి.
- సిస్టమ్ వైఫల్యాలను (failure) ఎలా ఎదుర్కొంటుంది? ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు అలర్టింగ్ సిస్టమ్లోనే అంతర్భాగంగా ఉండాలి.
- మీరు మీ కోడ్ను మార్చగలరా? ఒక ప్రొప్రైటరీ ప్లాట్ఫామ్తో ముడిపడి ఉన్న కోడ్ అనేది ఒక డిపెండెన్సీ మాత్రమే, అది ఆస్తి (asset) కాదు.
డెమో అవుట్పుట్ను చూడటం ఆపండి. డెమోను నిర్మించడానికి ముందు జరిగిన నిర్మాణాత్మక ఆలోచనను (structured thinking) గమనించండి.
ఉత్తమమైన బృందాలు ఆర్కిటెక్చర్ను విస్మరించవు. వారు ఆర్కిటెక్చర్ను వేగంగా చేయడానికి మెరుగైన సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు. వారు ఇంజనీరింగ్ నిర్ణయాలను (engineering judgment) అమలు చేయడానికి AIని ఉపయోగిస్తారు, దానిని భర్తీ చేయడానికి కాదు.
మూలం: https://dev.to/8080_ai/before-you-trust-ai-with-core-product-work-read-this-2go3