कोड जो खुद को लिखा: कैसे एआई डेवलपर्स उत्पादकता को फिर से परिभाषित कर रहा है Gangumolu Satyasri

यह देर रात थी, और आर सिस्टम में एक वरिष्ठ डेवलपर्स स्टीया अपने डेस्क पर बैठ गया, एक हाथ में एक भाप कप चिया और दूसरे हाथ में अपने लैपटॉप का संतुलन कर रहा था। काम और पारिवारिक जिम्मेदारीओं के साथ लंबे दिन के पछतावा के बाद-अपनी बेटी को घर के कामों में मदद करने, खाना पकाने और सुनिश्चित करने के लिए सब कुछ ठीक था-उसने अंततः एक जटिल माइक्रोसेस आर्किटेक्चर में एक जटिल कार्य को संबोधित करने के लिए तय किया।

उसने एक टिप्पणी दर्ज की: "उपयोगकर्ता इनपुट की पुष्टि करने और विशेष चरित्रों को स्वच्छ करने के लिए एक फ़ंक्शन लागू करें." लगभग जादुई रूप से, कॉपीलोट ने कुछ सेकंड में फ़ंक्शन को भर दिया।"उपयोगकर्ता इनपुट की पुष्टि करने और विशेष वर्णों को स्वच्छ करने के लिए एक कार्य को लागू करें."

AI-Powered Development की वृद्धि

जा चुके हैं उन दिनों जब डेवलपर्स स्टैक ओवरफ्लू खोजने या पुराने दस्तावेज़ों के माध्यम से खोदने के लिए घंटों बिताते थे।

आर सिस्टम में, जहां डिजिटल परिवर्तन हमारे नैतिकता के केंद्र में है, हम लगातार एआई-आधारित समाधानों का पता लगाते हैं जो डेवलपर्स के उत्पादकता को बढ़ाते हैं. एआई केवल स्वचालन के बारे में नहीं है - यह मानव क्षमताओं को बढ़ाने के बारे में है, इंजीनियरों को वास्तविक व्यापार समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है बजाय सिंटाक्स और बॉयलरप्लेट कोड की जड़ों में फंस जाता है।

AI एक जोड़े प्रोग्रामर के रूप में

पारंपरिक रूप से, युग्म प्रोग्रामिंग में दो डेवलपर्स एक साथ काम करते थे-एक कोड लिखता है जबकि दूसरा समीक्षा करता है। GitHub Copilot, एक एआई युग्म प्रोग्रामर, इस अवधारणा को एक पूरी तरह से नए स्तर पर ले जाता है।

आर सिस्टम के इंजीनियरिंग टीमों ने व्यावहारिक लाभ देखे हैं. एक हालिया परियोजना में एक पुरानी सिस्टम माइग्रेशन शामिल था, कॉपीलोट ने अनुकूलित एसक्यूएल पूछताछ और कुशल एपीआई एकीकरण का सुझाव दिया, जो विकास समय को काफी कम करता है. पूछताछ को परिष्कृत करने के लिए घंटों बिताने के बजाय, हमारे डेवलपर्स प्रदर्शन अनुकूलन और व्यापार तर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं.

संपादक थकान को कम करना & संदर्भ स्विचिंग

सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता की सबसे बड़ी हत्यारों में से एक संदर्भ स्विच है. जब डेवलपर्स लगातार आईडीई, दस्तावेज, और मंचों के बीच स्विच करते हैं, तो वे मूल्यवान ध्यान समय खो देते हैं. एआई-आधारित उपकरण विकास वातावरण के भीतर सीधे ज्ञान को एकीकृत करके इसे कम करते हैं.

Take, for example, AI-powered code explanations. If a developer encounters a complex regex pattern they didn’t write, instead of manually dissecting it, they can ask an AI tool to explain it in plain English. This not only saves time but also fosters knowledge-sharing across teams.

गुणवत्ता और सुरक्षा: एआई के सुरक्षित कोड लिखने में भूमिका

आईआई केवल गति के बारे में नहीं है - यह बेहतर, अधिक सुरक्षित कोड लिखने के बारे में भी है।

उदाहरण के लिए, सत्यापन तर्क को लागू करते समय, Copilot SQL इंजेक्शन और XSS हमलों को रोकने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का सुझाव देता है।

The Human-AI Synergy

इसके शक्ति के बावजूद, एआई मानव डेवलपर्स के लिए एक प्रतिस्थापन नहीं है. यह रचनात्मकता, वास्तुकला निर्णय लेने, या गहरी समस्या समाधान को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है. यह डेवलपर्स को अधिक उत्पादक, रचनात्मक और कुशल बनाने में सक्षम बनाता है.

आर सिस्टम में, हम इस सहकारिता को स्वीकार करते हैं. हमारे टीम एआई-आधारित उपकरणों का उपयोग करते हैं, जबकि मानव पर्यवेक्षण को बनाए रखते हैं ताकि कोड की गुणवत्ता, नवाचार और रणनीतिक निर्णय लेने का प्राथमिकता रहे. भविष्य में एआई डेवलपर्स को बदलने के बारे में नहीं है - यह उन डेवलपर्स के बारे में है जो एआई का उपयोग करते हैं जो उन लोगों को बढ़ाते हैं जो नहीं करते हैं।

सॉफ्टवेयर विकास में एआई का भविष्य

आर सिस्टम जैसे डिजिटल परिवर्तन का सामना कर रहे संगठनों के लिए, एआई-आधारित विकास को स्वीकार करना अनिवार्य नहीं है - यह आगे रहने की आवश्यकता है।

संपादित करें

जब स्टीया ने अपने कोड को प्रतिबद्ध किया और इसे रिकॉर्डर में धकेल दिया, तो वह इस बात पर प्रतिबिंबित कर रही थी कि सॉफ्टवेयर विकास कितनी दूर पहुंच गया था।

आर सिस्टम में, हम केवल इस परिवर्तन को अनुकूलित नहीं कर रहे हैं - हम इसे नेतृत्व कर रहे हैं. एआई डेवलपर्स उत्पादकता को फिर से परिभाषित कर रहा है, और जो लोग इसे स्वीकार करेंगे, वे सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य को आकार देंगे।

कोड खुद को पूरी तरह से नहीं लिख सकता है, लेकिन एआई के साथ, यह काफी करीब हो रहा है।