વિકાસ-સંચાલિત વિકાસ અને રિફેક્ટરિંગ-સંચાલિત પરીક્ષણ

વિકાસ એટલે વારંવાર કંઈક નવું અને ઉપયોગી બનાવવું.

જ્યારે આપણે "વિકાસ" શબ્દ સાંભળીએ છીએ, ત્યારે ઘણીવાર નવા ઉત્પાદનનો વિકાસ મનમાં આવે છે. આ વ્યક્તિગત ઉત્પાદનોના ઉત્પાદનથી અલગ છે; તેનો અર્થ ઉત્પાદનના બ્લુપ્રિન્ટ્સ અથવા મોલ્ડ બનાવવાનો છે, એમ કહી શકાય.

તેથી, નવા ઉત્પાદન વિકાસ દ્વારા બનાવેલા ડિઝાઇન અને મોલ્ડનો ફેક્ટરીઓમાં વારંવાર ઉપયોગ કરીને સમાન ઉત્પાદનોનું મોટા પાયે ઉત્પાદન કરવામાં આવે છે.

"વિકાસ" શબ્દના અન્ય ઉપયોગો પણ છે, જેમ કે વ્યક્તિગત ક્ષમતાઓનો વિકાસ કરવો, અથવા સમાજ અને રાષ્ટ્રનો વિકાસ કરવો. આનો અર્થ માત્ર જે કંઈ ધરાવો છો તેમાં વધારો કરવો તે નથી, પરંતુ વિકસિત ક્ષમતાઓનો વારંવાર ઉપયોગ કરીને તેમાંથી લાભ મેળવવાની ક્ષમતા પણ છે.

જ્યારે વ્યક્તિઓ અને સમાજોની આર્થિક શક્તિ આર્થિક પરિસ્થિતિઓ સાથે વધઘટ થઈ શકે છે, ત્યારે વિકસિત ક્ષમતાઓ સામાન્ય રીતે કાયમી હોય છે.

જો તે ઘટે પણ, તો તેને આર્થિક સમૃદ્ધિ જેવી વધઘટ નહીં, પરંતુ પતન તરીકે જોવામાં આવે છે.

વધુમાં, 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 — ઉત્પાદનો, ક્ષમતાઓ, જ્ઞાન અને તકનીકો — માંથી કેટલાક અનુગામી વિકાસ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે.

આવા ઉપયોગી પરિણામોનો વિકાસ કરવાથી, વિકાસનો અવકાશ વિસ્તરે છે, અને કાર્યક્ષમતા અને ગુણવત્તા પણ સુધરે છે.

AI-સંચાલિત સોફ્ટવેર વિકાસ

સામાન્ય રીતે, વિકાસ માટે નોંધપાત્ર સમય અને પ્રયત્નોની જરૂર પડતી હતી. ખાસ કરીને જેમ જેમ સમાજ આગળ વધે છે અને વિવિધ વસ્તુઓ વધુ અત્યાધુનિક 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 ક્ષમતાઓના લાભને કારણે સોફ્ટવેર વિકાસમાં નાટકીય પરિવર્તન આવી રહ્યું છે.

એક ભવિષ્યની દ્રષ્ટિ જ્યાં જનરેટિવ AI પર આધારિત સ્વાયત્ત એજન્ટો સોફ્ટવેર ઇજનેરો તરીકે સોફ્ટવેર વિકાસના કેન્દ્રમાં બનશે, તે પહેલેથી જ વાસ્તવિકતા બની રહી છે.

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

આને AI-સંચાલિત સોફ્ટવેર વિકાસ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.

વિકાસ-સંચાલિત વિકાસ

જ્યારે જનરેટિવ AI સોફ્ટવેર વિકાસને સુવ્યવસ્થિત કરે છે, ત્યારે તે અંતિમ લક્ષ્ય સોફ્ટવેરના વિકાસને જ નહીં, પરંતુ વિકાસમાં મદદરૂપ સોફ્ટવેરના વિકાસને પણ વધુ કાર્યક્ષમ બનાવી શકે છે.

ઉપર જણાવ્યા મુજબ, વિકાસ-સહાયક પરિણામો વિકાસના અવકાશને વિસ્તૃત કરે છે અને કાર્યક્ષમતા અને ગુણવત્તામાં વધારો કરવામાં ફાળો આપે છે. વધુમાં, જો અસરકારક રીતે બનાવવામાં આવે તો, તેનો અન્ય વિકાસ પ્રોજેક્ટ્સમાં પણ ફરીથી ઉપયોગ કરી શકાય છે.

તેથી, સોફ્ટવેર વિકાસના સમયગાળા દરમિયાન ઉપયોગી સોફ્ટવેર વિકસાવવાથી, એકંદર કાર્યક્ષમતા આખરે વધી શકે છે, અને આ અસ્કયામતો ભવિષ્યના વિકાસ માટે પણ ઉપયોગમાં લઈ શકાય છે.

પરંપરાગત રીતે, આવા વિકાસ-સહાયક સોફ્ટવેરનો વિકાસ ક્ષેત્રમાં સામાન્ય પ્રથા હતી, પરંતુ તેને તેના પોતાના વિકાસ સમય અને પ્રયત્નોની જરૂર પડતી હતી, જેના માટે સાવચેતીપૂર્વક મૂલ્યાંકન અને લક્ષિત અમલીકરણ જરૂરી હતું.

જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરીને, નાના, અસ્થાયી કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે સરળ સોફ્ટવેર ઝડપથી બનાવી શકાય છે. સ્પષ્ટ પ્રક્રિયાઓવાળા કાર્યો માટે, જનરેટિવ AI લગભગ કોઈ ભૂલ વિના સચોટ પ્રોગ્રામ્સ જનરેટ કરી શકે છે.

આનાથી સોફ્ટવેર વિકાસ દરમિયાન વિકાસમાં મદદરૂપ સોફ્ટવેર બનાવવાનું પહેલા કરતા વધુ સરળ બને છે.

અને ઊંડાણપૂર્વક વિચારણા કર્યા પછી, એક વિકાસ શૈલી ઉભરી આવે છે જ્યાં વિકાસ પ્રક્રિયા દરમિયાન ઉપયોગી સાધનો સતત વિકસાવવામાં આવે છે, જેનાથી વિકાસની પદ્ધતિમાં જ પરિવર્તન આવે છે.

આને આપણે વિકાસ-સંચાલિત વિકાસ કહીશું.

વિકાસ-સંચાલિત વિકાસનો અભ્યાસ કરવા માટે, વ્યક્તિના પોતાના સોફ્ટવેર વિકાસને ઉદ્દેશ્યપૂર્વક અવલોકન કરવાની આદતની જરૂર પડે છે જેથી કયા ભાગો સોફ્ટવેરને સોંપી શકાય અને કયા ભાગો ફક્ત મનુષ્ય જ કરી શકે તે ધ્યાનમાં લઈ શકાય, સાથે સાથે આવા વિકાસ-સહાયક સોફ્ટવેર વિકસાવવાની કુશળતા પણ જરૂરી છે.

વધુમાં, જનરેટિવ AI ને આ સોફ્ટવેર ટૂલ્સમાં સંકલિત કરી શકાય છે. તેને સોફ્ટવેરમાં એમ્બેડ કરવાથી, એકલા જનરેટિવ AI એજન્ટથી વિપરીત, પ્રક્રિયાના અવકાશને મર્યાદિત કરી શકાય છે અને અમુક અંશે સ્પષ્ટ માર્ગ વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે.

જ્યારે AI એજન્ટો પ્રોમ્પ્ટિંગ દ્વારા સમાન પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકે છે, ત્યારે જનરેટિવ AI ને સંકલિત કરતું સોફ્ટવેર પ્રોગ્રામ્સ અને પ્રોમ્પ્ટ્સ બંનેને જોડીને ચોકસાઈ વધુ સરળતાથી વધારી શકે છે.

જો વિકાસ-સંચાલિત વિકાસનો અભ્યાસ કરી શકાય, તો બીજા પ્રોજેક્ટમાં પ્રથમ પ્રોજેક્ટની તુલનામાં ગુણવત્તા અને ખર્ચ બંનેમાં સુધારા જોવા મળશે. વધુમાં, દરેક અનુગામી પ્રોજેક્ટ — ત્રીજો, ચોથો, અને તેથી વધુ — સાથે સુધારાઓ સતત વધતા રહેશે.

આ માત્ર જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરીને સોફ્ટવેર વિકસાવવાથી સંપૂર્ણપણે અલગ છે. જનરેટિવ AI ટૂલ્સને ફક્ત નિપુણ બનાવતી ટીમો અને વિકાસ-સંચાલિત વિકાસનો અભ્યાસ કરતી ટીમો વચ્ચે સમય જતાં નોંધપાત્ર અંતર ઊભું થશે.

રિફેક્ટરિંગ-સંચાલિત પરીક્ષણ

ટેસ્ટ-ડ્રિવન ડેવલપમેન્ટ (TDD) નામનો એક ખ્યાલ છે, જેમાં સૌપ્રથમ સ્પષ્ટીકરણોના આધારે ટેસ્ટ ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે અને પછી તે ટેસ્ટ પાસ થાય તેવું સોફ્ટવેર વિકસાવવામાં આવે છે.

શરૂઆતમાં, મેં પણ વિચાર્યું હતું કે જનરેટિવ AI સ્વચાલિત પરીક્ષણ માટે ટેસ્ટ પ્રોગ્રામ્સ વિકસાવવાનું સરળ બનાવે છે, તેથી ટેસ્ટ-ડ્રિવન ડેવલપમેન્ટ વ્યવહારુ હોઈ શકે છે.

જોકે, જેમ જેમ મેં વિકાસ-સંચાલિત વિકાસનો અભ્યાસ કરવાનું શરૂ કર્યું, તેમ તેમ મને લાગ્યું કે અમલીકરણ પહેલાં ટેસ્ટ ડિઝાઇન કરવાનો અભિગમ હંમેશા યોગ્ય ન હતો.

ખાસ કરીને વેબ એપ્લિકેશન્સ જેવા સોફ્ટવેર માટે, જેમાં ઉપયોગિતા અને વિઝ્યુઅલ ડિઝાઇન જેવા વ્યક્તિલક્ષી પાસાઓ શામેલ હોય છે, જેની સાથે કોઈ વ્યક્તિ ઇન્ટરકટેક્ટ કરીને અનુભવ કરી શકે છે, ત્યારે મને સમજાયું કે વિગતવાર પરીક્ષણ કરતાં સોફ્ટવેરને ખરેખર ચલાવવું અને તેની સાથે ઇન્ટરકટેક્ટ કરવું વધુ મહત્વનું છે.

આ એટલા માટે છે કારણ કે જો ઇન્ટરકટેક્ટ કર્યા પછી UI/UX સ્તરે નોંધપાત્ર અસંતોષ હોય, તો ફ્રેમવર્ક, મૂળભૂત આર્કિટેક્ચર, ડેટા મોડેલ અથવા ઉપયોગના કિસ્સાઓ જેવા મૂળભૂત ભાગોને બદલવાની સંભાવના હોય છે.

મારા વર્તમાન વ્યક્તિગત સોફ્ટવેર વિકાસ પ્રોજેક્ટમાં, મેં કાર્યાત્મક સુગમતા અને પ્રદર્શન સાથે પણ સમસ્યાઓ નોંધી હતી, જેના કારણે મારે બે ફ્રેમવર્કને અલગ-અલગ ફ્રેમવર્ક માટે બદલવા પડ્યા.

મેમરી વપરાશ કાર્યક્ષમતા નબળી હોય તેવો એક ભાગ પણ હતો, જેના માટે પ્રક્રિયામાં સંપૂર્ણ સુધારાની જરૂર પડી.

આ રિફેક્ટરિંગના તબક્કે જ પરીક્ષણ પ્રથમ સભાન વિચારણા બને છે.

જો આ વિકાસના પ્રારંભિક તબક્કા દરમિયાન હોય, અથવા જો સુવિધાઓ અને સ્પષ્ટીકરણો નોંધપાત્ર રીતે બદલાવાના હોય, તો ટેસ્ટની જરૂર ન પણ પડે.

જોકે, જો વિકાસ પહેલેથી જ સારી રીતે ચાલી રહ્યો હોય અને તપાસ કરવા માટે ઘણા મુદ્દાઓ હોય, તો કાર્યાત્મક ખામીઓ કે ભૂલો ન હોય તેની ખાતરી કરવા માટે રિફેક્ટરિંગ દરમિયાન ટેસ્ટની જરૂર પડશે.

તેથી, વિકાસ અમુક અંશે આગળ વધે અને રિફેક્ટરિંગ જરૂરી બને ત્યારે ટેસ્ટ પ્રોગ્રામ્સ બનાવવાનો વિચાર ખરાબ નથી.

આ તબક્કે, મુખ્ય બાબત એ છે કે બધા કોડ માટે ટેસ્ટ બનાવવી નહીં, પરંતુ એવા પરિપક્વ ભાગો પર ટેસ્ટ કેન્દ્રિત કરવી જે ભવિષ્યમાં વધુ બદલાવની શક્યતા નથી, અને હજુ પણ પ્રવાહી હોય તેવા ભાગોને સ્વચાલિત ટેસ્ટ વિના છોડી દેવા.

આને રિફેક્ટરિંગ-સંચાલિત પરીક્ષણ કહી શકાય.

નિષ્કર્ષ

જનરેટિવ AI સોફ્ટવેર વિકાસમાં નાટકીય પરિવર્તન લાવી રહ્યું છે.

અગાઉના લેખોમાં, મેં સર્વદિશાત્મક ઇજનેર બનવાના મહત્વ વિશે લખ્યું હતું, જે પરંપરાગત ફુલ-સ્ટેક ઇજનેરની ભૂમિકાથી આગળ વધીને વિવિધ ડોમેન્સ, ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને એક્ઝિક્યુશન વાતાવરણને જોડતી સર્વદિશાત્મક સિસ્ટમ્સ વિકસાવી શકે.

મેં એક લેખ પણ લખ્યો હતો જેમાં સૂચવ્યું હતું કે આપણે અનુભવ અને વર્તન-સંચાલિત વિકાસના યુગમાં પ્રવેશી રહ્યા છીએ, જે અમલીકરણ સાથે સ્પષ્ટીકરણોને સંરેખિત કરવાના પરંપરાગત સોફ્ટવેર વિકાસ અભિગમ કરતાં સોફ્ટવેર વર્તન દ્વારા વપરાશકર્તા અનુભવને વધારવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.

વિકાસ-સંચાલિત વિકાસ અને રિફેક્ટરિંગ-સંચાલિત પરીક્ષણ એ બરાબર એવા અભિગમો છે જે આપણને સોફ્ટવેર વિકાસના આ નવા ક્ષિતિજો તરફ દોરી જશે.