AI سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لیے کم از کم ضروری معلومات

AI ایک ٹول ہے۔ یہ آرکیٹیکچر یا انجینئرنگ کے بارے میں آپ کے علم کا متبادل نہیں ہے۔

AI کو اپنے لیے فیصلے کرنے نہ دیں۔ آپ کو تمام فنکشنل (functional) اور نان-فنکشنل (non-functional) ضروریات خود طے کرنی ہوں گی۔ واضح رہیں۔ ہر تفصیل پر توجہ دیں۔

سستے ماڈلز اکثر کام بڑھا دیتے ہیں۔ وہ ایسی غلطیاں پیدا کرتے ہیں جنہیں آپ کو بعد میں ٹھیک کرنا پڑتا ہے۔ اس سے آپ کا اور آپ کی ٹیم کا وقت ضائع ہوتا ہے۔ پیشہ ورانہ کام کے لیے، Opus یا GPT جیسے اعلیٰ استدلال (high-reasoning) والے ماڈلز استعمال کریں۔

آپ جو ٹولز استعمال کرتے ہیں وہ اہمیت رکھتے ہیں۔ ایسے AI ایجنٹس استعمال کریں جو آپ کے کمپیوٹر پر چلتے ہوں۔ ہارس (harness) آؤٹ پٹ کے معیار پر اثر انداز ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، Opus کے لیے Claude Code استعمال کریں۔ بہتر ٹولز ایک ہی ماڈل سے بہتر نتائج حاصل کرتے ہیں۔

پروفیشنل پلانز میں سرمایہ کاری کریں۔ سستے پلانز صرف مشاغل (hobbies) کے لیے ہوتے ہیں۔ پیشہ ورانہ منصوبوں کے لیے بہترین ماڈلز اور استعمال کی زیادہ حد (high usage limits) کی ضرورت ہوتی ہے۔

ہر پروجیکٹ کے لیے ایک CLAUDE.md یا AGENTS.md فائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسے مختصر رکھیں۔ اسے انگریزی میں لکھیں۔ اس میں صرف پروجیکٹ کی ضروری معلومات شامل کریں۔

غلطیوں سے بچنے کے لیے اس ورک فلو (workflow) پر عمل کریں:

  • ایک تجزیاتی دستاویز (analysis document) بنائیں۔
  • ایک ایگزیکیوشن پلان (execution plan) بنائیں۔
  • پلان کا جائزہ لیں۔
  • عمل درآمد (implementation) شروع کریں۔

آپ کے پلان میں آرکیٹیکچر، قبولیت کے معیار (acceptance criteria) اور خودکار ٹیسٹ (automated tests) شامل ہونے چاہئیں۔ شک و شبہ سے کام لیں۔ کوڈ لکھنے سے پہلے AI سے کہیں کہ وہ پلان میں موجود خامیوں (gaps) کو تلاش کرے۔

AI کو صرف اس صورت میں ناکام ہونا چاہیے اگر وہ پلان کو نظر انداز کر دے۔ اسے کبھی بھی اس لیے ناکام نہیں ہونا چاہیے کہ آپ نے منصوبہ بندی کا مرحلہ چھوڑ دیا۔

انسانی جائزہ (human review) لازمی ہے۔ پروڈکشن میں موجود کوڈ کی ہر لائن کے ذمہ دار آپ ہیں۔ اگر کوڈ غیر محفوظ یا بے ترتیب ہے، تو یہ آپ کی غلطی ہے۔

آپ کا کردار بدل رہا ہے۔ آپ کو ایک ٹاسک امپلی مینٹر (task implementer) سے ایک آرکیٹیکٹ اور ٹیک لیڈ (tech lead) بننا ہوگا۔ جب AI تکراری کام سنبھال رہا ہو، تو آپ پورے سسٹم کے بارے میں سوچیں۔

سیاق و سباق (context) ہی سب کچھ ہے۔ ایک پرامپٹ (prompt) کافی نہیں ہے۔ بہتر نتائج حاصل کرنے کے لیے کاروباری اصول (business rules)، آرکیٹیکچر اور حدود (constraints) فراہم کریں۔

ٹیسٹ کے بغیر کبھی کام نہ کریں۔ AI سے کہیں کہ وہ کوڈ کے ساتھ ساتھ ٹیسٹ بھی لکھے۔ ہر سائیکل کے بعد ہمیشہ ٹیسٹ، بلڈز (builds) اور لنٹرز (linters) چلائیں۔

AI عمل درآمد کی رفتار بڑھاتا ہے، لیکن یہ فیصلے کرنے کی صلاحیت (judgment) کا متبادل نہیں ہے۔ اب آپ کا اصل کام بہتر انجینئرنگ کے فیصلے کرنا ہے۔

کوڈ کو صرف اس لیے قبول نہ کریں کہ وہ کام کر رہا ہے۔ پڑھنے میں آسانی (readability)، سیکیورٹی اور سادگی کا مطالبہ کریں۔

اپنی کمپنی میں پرامپٹس کو معیاری بنانے کے لیے مہارتوں کا استعمال کریں۔ اس سے تمام پروجیکٹس میں معیار اور آرکیٹیکچر میں یکسانیت برقرار رہتی ہے۔

اگر منصوبہ بندی اور ٹیسٹنگ بہت زیادہ کام محسوس ہو، تو ڈویلپمنٹ کے لیے AI استعمال نہ کریں۔ ان مراحل کے بغیر، آپ کم معیار کا کوڈ اور تکنیکی قرض (technical debt) پیدا کریں گے۔

ذمہ داری آپ پر ہی رہتی ہے۔ خراب کوڈ کے لیے AI یا ٹولز کو موردِ الزام نہ ٹھہرائیں۔ آپ کی کمپنی آپ کو جوابدہ ٹھہراتی ہے۔

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi