વિકાસલક્ષી વિકાસ અને રિફેક્ટરિંગ-ડ્રિવન ટેસ્ટિંગ

વિકાસ એ કંઈક નવું અને ઉપયોગીનું પુનરાવર્તિત સર્જન છે.

જ્યારે આપણે વિકાસ વિશે વિચારીએ છીએ, ત્યારે ઘણીવાર નવા ઉત્પાદનનો વિકાસ ધ્યાનમાં આવે છે. આ ઉત્પાદનથી અલગ છે, જે વ્યક્તિગત ઉત્પાદનો બનાવે છે; તેના બદલે, તેમાં ઉત્પાદનો માટે ડિઝાઇન સ્પષ્ટીકરણો અથવા મોલ્ડ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે.

આમ, નવા ઉત્પાદન વિકાસ દ્વારા બનાવવામાં આવેલા બ્લુપ્રિન્ટ્સ અથવા મોલ્ડનો કારખાનાઓમાં વારંવાર ઉપયોગ કરીને અસંખ્ય સમાન ઉત્પાદનોનું નિર્માણ થાય છે.

વ્યક્તિગત ક્ષમતાઓ વિકસાવવા અથવા સમાજ અને રાષ્ટ્રોનો વિકાસ કરવા જેવા ઉપયોગો પણ છે. આનો અર્થ માત્ર કોઈની પાસે જે છે તેમાં વધારો થવો એટલો જ નથી, પરંતુ વિકસિત ક્ષમતાઓનો વારંવાર ઉપયોગ કરવાની અને તેનાથી લાભ મેળવવાની ક્ષમતા પણ છે.

વ્યક્તિઓ અને સમાજોની આર્થિક શક્તિ આર્થિક પરિસ્થિતિઓને કારણે વધઘટ કરી શકે છે, પરંતુ વિકસિત ક્ષમતાઓ મૂળભૂત રીતે કાયમી હોય છે.

જો તેમાં ઘટાડો થાય તો પણ, તેને આર્થિક સમૃદ્ધિના ઉતાર-ચઢાવને બદલે પતન માનવામાં આવે છે.

આ ઉપરાંત, ટેકનોલોજી અને જ્ઞાનનો પણ વિકાસ થાય છે. વ્યક્તિઓ અથવા ચોક્કસ સમાજોની ક્ષમતાઓથી વિપરીત, આ સરળતાથી વહેંચી શકાય તેવી લાક્ષણિકતા ધરાવે છે.

અને આ વિકાસના પરિણામો જેવા કે ઉત્પાદનો, ક્ષમતાઓ, જ્ઞાન અને તકનીકોમાં, કેટલાક અનુગામી વિકાસમાં યોગદાન આપી શકે છે.

આવા ઉપયોગી આઉટપુટ વિકસાવવાથી, વિકાસનો વ્યાપ વિસ્તરે છે, અને કાર્યક્ષમતા અને ગુણવત્તા સુધરે છે.

AI-ડ્રિવન સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ

સામાન્ય રીતે, વિકાસ માટે નોંધપાત્ર સમય અને પ્રયત્નોની જરૂર પડે છે. ખાસ કરીને જેમ જેમ સમાજ આગળ વધે છે અને વિવિધ વસ્તુઓ વધુ જટિલ બને છે, તેમ તેમ નવી વસ્તુઓ બનાવવી વધુ મુશ્કેલ બને છે.

જોકે, જનરેટિવ AI ના આગમન સાથે, આ પરિસ્થિતિ બદલાઈ રહી છે. હાલમાં, જનરેટિવ AI ની ઉચ્ચ પ્રોગ્રામિંગ ક્ષમતાઓને કારણે સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં નાટકીય ફેરફારો થઈ રહ્યા છે.

આ પરિદૃશ્યમાં, એક ભવિષ્યનું વિઝન જ્યાં જનરેટિવ AI પર આધારિત સ્વાયત્ત એજન્ટો સૉફ્ટવેર એન્જિનિયરો તરીકે સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટના કેન્દ્રમાં આવે છે તે પહેલેથી જ વાસ્તવિકતા બની રહ્યું છે.

આપણે હાલમાં સંક્રમણકાળમાં છીએ. જ્યારે આપણે જનરેટિવ AI ને સંપૂર્ણપણે વિકાસ સોંપી શકતા નથી, ત્યારે જનરેટિવ AI નો કુશળતાપૂર્વક ઉપયોગ સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટને શક્તિશાળી રીતે આગળ વધારી શકે છે.

આને AI-ડ્રિવન સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.

વિકાસલક્ષી વિકાસ

જ્યારે જનરેટિવ AI સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે, ત્યારે તે માત્ર અંતિમ લક્ષ્ય સૉફ્ટવેરના વિકાસને જ નહીં, પરંતુ વિકાસમાં મદદરૂપ થતા સૉફ્ટવેરના વિકાસને પણ સુવ્યવસ્થિત કરી શકે છે.

ઉપર જણાવ્યા મુજબ, વિકાસને સરળ બનાવતા આઉટપુટ તેનો વ્યાપ વિસ્તૃત કરે છે, અને કાર્યક્ષમતા અને ગુણવત્તા સુધારવામાં મદદ કરે છે. વધુમાં, જો અસરકારક રીતે બનાવવામાં આવે, તો તેનો અન્ય વિકાસ પ્રોજેક્ટ્સમાં ફરીથી ઉપયોગ કરી શકાય છે.

તેથી, સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ પ્રક્રિયા દરમિયાન વિકાસમાં મદદરૂપ થતા સૉફ્ટવેરનો વિકાસ કરવાથી, એકંદર કાર્યક્ષમતા વધારી શકાય છે, અને આ સંપત્તિનો ભવિષ્યના વિકાસ માટે લાભ લઈ શકાય છે.

પરંપરાગત રીતે, આવા સહાયક સૉફ્ટવેરનો વિકાસ સામાન્ય પ્રથા હતી, પરંતુ તેમાં તેનો પોતાનો વિકાસ સમય અને પ્રયત્નોની જરૂર પડતી હતી, જેના માટે સાવચેતીપૂર્વક વિચારણા અને કેન્દ્રિત અમલીકરણ જરૂરી હતું.

જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરીને, વ્યક્તિ મગજમાં આવતા નાના કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે ઝડપથી સરળ સૉફ્ટવેર બનાવી શકે છે. જો કાર્યમાં સ્પષ્ટ પ્રક્રિયા શામેલ હોય, તો જનરેટિવ AI લગભગ કોઈ ભૂલો વિના સચોટ રીતે પ્રોગ્રામ જનરેટ કરી શકે છે.

પરિણામે, સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ પ્રક્રિયા દરમિયાન વિકાસમાં મદદ કરવા માટે સૉફ્ટવેરનો વિકાસ કરવો પહેલા કરતાં વધુ સરળ બન્યો છે.

અને, આ વિશે ઊંડાણપૂર્વક વિચાર કરવાથી, એક વિકાસ શૈલી ઉભરી આવે છે જ્યાં પ્રક્રિયા દરમિયાન વિકાસ માટે ઉપયોગી સાધનો સતત બનાવવામાં આવે છે, જેનાથી વિકાસ પદ્ધતિ પોતે જ પરિવર્તિત થાય છે.

આને આપણે "વિકાસલક્ષી વિકાસ" કહીશું.

વિકાસલક્ષી વિકાસનો અભ્યાસ કરવા માટે, વ્યક્તિને તેમના પોતાના સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટનું ઉદ્દેશ્યપૂર્વક અવલોકન કરવાની આદતની જરૂર છે, કયા ભાગો સૉફ્ટવેર દ્વારા સંભાળી શકાય છે અને કયા ભાગો ફક્ત મનુષ્યો દ્વારા જ સંભાળી શકાય છે તે ધ્યાનમાં લેવાની, તેમજ આવા સહાયક સૉફ્ટવેરનો વિકાસ કરવાની કુશળતાની પણ જરૂર છે.

વધુમાં, જનરેટિવ AI ને આ સૉફ્ટવેર ટૂલ્સમાં સમાવી શકાય છે. તેને સૉફ્ટવેરમાં એમ્બેડ કરવાથી, જનરેટિવ AI એજન્ટોથી વિપરીત, પ્રક્રિયાનો વ્યાપ અમુક અંશે સંકુચિત કરી શકાય છે, અને માર્ગો વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે.

જ્યારે AI એજન્ટો પ્રોમ્પ્ટ્સ દ્વારા સમાન પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકે છે, ત્યારે જનરેટિવ AI સાથે એમ્બેડેડ સૉફ્ટવેર પ્રોગ્રામ્સ અને પ્રોમ્પ્ટ્સ બંનેને જોડીને ચોકસાઈને વધુ સરળતાથી વધારી શકે છે.

જો આવા વિકાસલક્ષી વિકાસનો અભ્યાસ કરી શકાય, તો બીજો પ્રોજેક્ટ પ્રથમની સરખામણીમાં ગુણવત્તા અને ખર્ચ બંનેમાં સુધારા દર્શાવશે. વધુમાં, દરેક અનુગામી પ્રોજેક્ટ - ત્રીજા, ચોથા અને તેથી વધુ - સાથે સુધારાઓ સતત વધતા રહેશે.

આ માત્ર સૉફ્ટવેર વિકસાવવા માટે જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરવાથી સંપૂર્ણપણે અલગ છે. ફક્ત જનરેટિવ AI ટૂલ્સમાં નિપુણતા મેળવનારી ટીમો અને વિકાસલક્ષી વિકાસનો અભ્યાસ કરનારી ટીમો વચ્ચે સમય જતાં નોંધપાત્ર અંતર ઊભું થશે.

રિફેક્ટરિંગ-ડ્રિવન ટેસ્ટિંગ

ટેસ્ટ-ડ્રિવન ડેવલપમેન્ટ (TDD) નામનો એક ખ્યાલ છે, જેમાં સ્પષ્ટીકરણોના આધારે પહેલા ટેસ્ટ ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે, અને પછી તે ટેસ્ટ પાસ કરવા માટે સૉફ્ટવેર વિકસાવવામાં આવે છે.

શરૂઆતમાં, મેં પણ વિચાર્યું હતું કે જનરેટિવ AI નો લાભ લઈને, સ્વચાલિત ટેસ્ટિંગ માટે ટેસ્ટ પ્રોગ્રામ્સ વિકસાવવા સરળ બનશે, જેનાથી TDD શક્ય બનશે.

જોકે, મેં જ્યારે વિકાસલક્ષી વિકાસનો અભ્યાસ કરવાનું શરૂ કર્યું, ત્યારે મને લાગ્યું કે અમલીકરણ પહેલાં ટેસ્ટ વિશે વિચારવું એ હંમેશા સૌથી યોગ્ય અભિગમ નથી.

ખાસ કરીને વેબ એપ્લિકેશન્સ જેવા સૉફ્ટવેર માટે કે જેમાં ઉપયોગીતા અને વિઝ્યુઅલ ડિઝાઇન જેવા વ્યક્તિલક્ષી પાસાઓ શામેલ હોય, જેની સાથે સીધો સંવાદ થાય છે, ત્યારે મને સમજાયું કે સૉફ્ટવેરને ખરેખર ચલાવવું અને તેની સાથે સંવાદ કરવો એ વિગતવાર ટેસ્ટ કરતાં વધુ પ્રાધાન્ય ધરાવે છે.

આ એટલા માટે છે કારણ કે જો તેની સાથે સંવાદ કર્યા પછી UI/UX સ્તરે નોંધપાત્ર અસંતોષ હોય, તો ફ્રેમવર્ક, મૂળભૂત આર્કિટેક્ચર, ડેટા મોડેલ અથવા યુઝ કેસ જેવા મૂળભૂત ભાગોને બદલવાની સંભાવના રહે છે.

મારા વર્તમાન વ્યક્તિગત સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ પ્રોજેક્ટમાં, મેં સુવિધાની સુગમતા અને પ્રદર્શન સાથેની સમસ્યાઓ નોંધી અને બે ફ્રેમવર્કને અલગ-અલગ ફ્રેમવર્કમાં બદલી નાખ્યા.

અનિશ્ચિત મેમરી ઉપયોગને કારણે મારે કેટલાક ક્ષેત્રોમાં પ્રક્રિયાની સંપૂર્ણ સમીક્ષા પણ કરવી પડી હતી.

રિફેક્ટરિંગના આ ક્ષણોમાં જ ટેસ્ટિંગ સૌપ્રથમ સભાન વિચારણા બને છે.

જો આ વિકાસના પ્રારંભિક તબક્કે હોય, અથવા જો કાર્યો અને સ્પષ્ટીકરણો નોંધપાત્ર રીતે બદલાવાના હોય, તો ટેસ્ટિંગ બિનજરૂરી હોઈ શકે છે.

જોકે, જો વિકાસ પહેલેથી જ ઘણો આગળ વધ્યો હોય અને તપાસ કરવા માટે ઘણી વસ્તુઓ હોય, તો રિફેક્ટરિંગથી કાર્યાત્મક ખામીઓ અથવા ભૂલો દાખલ થઈ નથી તેની પુષ્ટિ કરવા માટે ટેસ્ટિંગ જરૂરી બનશે.

તેથી, જ્યારે વિકાસ અમુક હદ સુધી આગળ વધ્યો હોય અને રિફેક્ટરિંગ જરૂરી બને ત્યારે ટેસ્ટ પ્રોગ્રામ્સ બનાવવાનો અભિગમ ખરાબ વિચાર નથી.

આ સમયે, મુખ્ય બાબત એ છે કે બધા કોડ માટે ટેસ્ટ બનાવવા નહીં, પરંતુ ભવિષ્યમાં વધુ બદલાવની શક્યતા ન હોય તેવા પરિપક્વ ભાગોના ટેસ્ટિંગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું, જ્યારે પ્રવાહી ભાગોને સ્વચાલિત ટેસ્ટ વિના છોડી દેવા.

આને રિફેક્ટરિંગ-ડ્રિવન ટેસ્ટિંગ કહી શકાય.

નિષ્કર્ષ

જનરેટિવ AI સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટને નાટકીય રીતે બદલી રહ્યું છે.

અગાઉના એક લેખમાં, મેં "ઓમ્ની-ડાયરેક્શનલ એન્જિનિયર" બનવાના મહત્વ વિશે લખ્યું હતું, જે વિવિધ ડોમેન્સ, ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર્સ અને એક્ઝિક્યુશન એન્વાયર્નમેન્ટ્સને સંયોજિત કરતી સિસ્ટમ્સ વિકસાવવામાં સક્ષમ હોય, જે પરંપરાગત ફુલ-સ્ટેક એન્જિનિયરથી આગળ વધે છે.

મેં એક લેખ પણ લખ્યો હતો જેમાં સૂચવવામાં આવ્યું હતું કે આપણે "એક્સપિરિયન્સ અને બિહેવિયર-સેન્ટ્રિક ડેવલપમેન્ટ" ના યુગમાં પ્રવેશી રહ્યા છીએ, જ્યાં ધ્યાન સ્પષ્ટીકરણોને અમલીકરણ સાથે સંરેખિત કરવા પર નહીં, પરંતુ સૉફ્ટવેરના વર્તન દ્વારા વપરાશકર્તા અનુભવ સુધારવા પર છે.

વિકાસલક્ષી વિકાસ અને રિફેક્ટરિંગ-ડ્રિવન ટેસ્ટિંગ એ જ છે જે સૉફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં આ નવા ક્ષિતિજો તરફ દોરી જાય છે.