Pangembangan iku babagan bola-bali nggawe soko anyar lan migunani.
Nalika kita krungu "pangembangan," pangembangan produk anyar asring mlebu ing pikiran. Iki beda karo nggawe produk individu; iki nyiratakake nggawe cetak biru utawa cetakan produk, bisa diarani.
Mula, desain lan cetakan sing digawe liwat pangembangan produk anyar digunakake bola-bali ing pabrik kanggo produksi massal produk sing padha.
Ana uga panggunaan tembung "pangembangan" kayata ngembangake kemampuan individu, utawa ngembangake masyarakat lan negara. Iki nyiratakake ora mung nambah apa sing diduweni, nanging uga kemampuan kanggo bola-bali nggunakake lan entuk manfaat saka kemampuan sing dikembangake.
Sanajan kekuwatan ekonomi individu lan masyarakat bisa fluktuasi karo kahanan ekonomi, kemampuan sing dikembangake umume permanen.
Sanajan suda, iku dianggep minangka kemunduran, dudu fluktuasi kaya kemakmuran ekonomi.
Salajengipun, ana pangembangan teknologi lan kawruh. Beda karo kemampuan individu utawa masyarakat tartamtu, iki nduweni ciri gampang dienggo bareng.
Lan ing antarane asil saka pangembangan kasebut—produk, kemampuan, kawruh, lan teknologi—sawetara bisa migunani kanggo pangembangan sabanjure.
Kanthi ngembangake asil sing migunani kasebut, ruang lingkup pangembangan saya jembar, lan efisiensi lan kualitas uga saya apik.
Pangembangan Piranti Lunak Berbasis AI
Umumé, pangembangan mbutuhake wektu lan upaya sing gedhe. Utamane nalika masyarakat maju lan macem-macem bab dadi luwih canggih, nggawe barang anyar dadi saya angel.
Nanging, kanthi tekane AI generatif, kahanan iki saya owah. Saiki, pangembangan piranti lunak ngalami transformasi dramatis, entuk manfaat saka kapabilitas pemrograman AI generatif sing dhuwur.
Visi masa depan ing ngendi agen otonom adhedhasar AI generatif dadi pusat pangembangan piranti lunak minangka insinyur piranti lunak wis dadi kasunyatan.
Kita saiki ana ing mangsa transisi. Sanajan kita ora bisa sepenuhnya masrahake pangembangan marang AI generatif, nanging kanthi trampil nggunakake AI generatif bisa kanthi kuat majokake pangembangan piranti lunak.
Iki diarani Pangembangan Piranti Lunak Berbasis AI.
Pangembangan Berbasis Pangembangan
Nalika AI generatif nyepetake pangembangan piranti lunak, ora mung bisa nggawe pangembangan piranti lunak target pungkasan luwih efisien, nanging uga pangembangan piranti lunak sing mbantu pangembangan kasebut dhewe.
Kaya sing wis kasebut sadurunge, asil sing mbantu pangembangan ngembangake ruang lingkup pangembangan lan nyumbang kanggo nambah efisiensi lan kualitas. Salajengipun, yen digawe kanthi efektif, bisa digunakake maneh ing proyek pangembangan liyane.
Mula, kanthi ngembangake piranti lunak sing migunani sajrone pangembangan piranti lunak, efisiensi sakabèhé pungkasane bisa ditingkatake, lan aset kasebut uga bisa digunakake kanggo pangembangan ing mangsa ngarep.
Sacara tradisional, ngembangake piranti lunak sing mbantu pangembangan kasebut minangka praktik umum ing lapangan, nanging mbutuhake wektu lan upaya pangembangan dhewe, mbutuhake pambiji sing ati-ati lan implementasi sing ditargetake.
Kanthi nggunakake AI generatif, piranti lunak prasaja kanggo ngotomatisasi tugas cilik sing dadakan bisa digawe kanthi cepet. Kanggo tugas kanthi proses sing jelas, AI generatif bisa ngasilake program sing akurat kanthi meh tanpa kesalahan.
Iki nggawe luwih gampang tinimbang sadurunge kanggo ngembangake piranti lunak sing mbantu pangembangan sajrone pangembangan piranti lunak.
Lan sawise refleksi sing luwih jero, muncul gaya pangembangan ing ngendi piranti sing migunani terus dikembangake sajrone proses pangembangan, saéngga ngowahi metode pangembangan kasebut dhewe.
Kita bakal nyebut iki Pangembangan Berbasis Pangembangan.
Kanggo nindakake Pangembangan Berbasis Pangembangan, mbutuhake pakulinan kanthi obyektif ngamati pangembangan piranti lunak dhewe kanggo nimbang bagean endi sing bisa didelegasikan menyang piranti lunak lan bagean endi sing mung bisa ditindakake manungsa, bebarengan karo katrampilan ngembangake piranti lunak sing mbantu pangembangan kasebut.
Salajengipun, AI generatif bisa diintegrasiake menyang piranti lunak kasebut. Kanthi dilebokake ing piranti lunak, beda karo agen AI generatif mandiri, ruang lingkup pangolahan bisa diwatesi lan jalur sing jelas bisa ditetepake nganti sawetara.
Sanajan agen AI bisa entuk asil sing padha liwat pituduh, piranti lunak sing nggabungake AI generatif bisa luwih gampang nambah akurasi kanthi nggabungake program lan pituduh.
Yen Pangembangan Berbasis Pangembangan bisa ditindakake, proyek kaping pindho bakal ngalami perbaikan ing kualitas lan biaya dibandhingake karo sing pertama. Salajengipun, kanthi saben proyek sabanjure—katelu, kaping papat, lan sateruse—perbaikan bakal terus nglumpuk.
Iki beda banget karo mung ngembangake piranti lunak nggunakake AI generatif. Kesenjangan sing signifikan bakal muncul sajrone wektu antarane tim sing mung nguwasani alat AI generatif lan tim sing nindakake Pangembangan Berbasis Pangembangan.
Tes Berbasis Refactoring
Ana konsep sing diarani Test-Driven Development (TDD), sing kalebu ngrancang tes adhedhasar spesifikasi banjur ngembangake piranti lunak kanggo ngliwati tes kasebut.
Wiwitane, aku uga mikir yen kanthi AI generatif nggawe gampang ngembangake program tes kanggo tes otomatis, Test-Driven Development bisa uga bisa ditindakake.
Nanging, nalika aku miwiti nindakake Pangembangan Berbasis Pangembangan, aku dadi yakin manawa pendekatan ngrancang tes sadurunge implementasi ora mesthi cocok.
Utamane kanggo piranti lunak kaya aplikasi web, sing nglibatake aspek subjektif kayata kegunaan lan desain visual sing bisa dialami kanthi interaksi, aku ngerti yen bener-bener mbukak lan interaksi karo piranti lunak luwih utama tinimbang tes rinci.
Iki amarga yen ana rasa ora puas sing signifikan ing tingkat UI/UX nalika interaksi, ana kemungkinan bagean dhasar kayata kerangka kerja, arsitektur dhasar, model data, utawa kasus panggunaan bisa uga kudu diowahi.
Ing proyek pangembangan piranti lunak pribadiku saiki, aku uga ngerteni masalah karo keluwesan fungsional lan kinerja, sing nyebabake aku ngganti rong kerangka kerja karo sing beda.
Ana uga bagean kanthi efisiensi panggunaan memori sing kurang, sing mbutuhake perbaikan lengkap saka pangolahan.
Ing persimpangan refactoring iki, tes pisanan dadi pertimbangan sadar.
Yen iki nalika tahap awal pangembangan, utawa yen fitur lan spesifikasi bakal owah sacara signifikan, tes bisa uga ora perlu.
Nanging, yen pangembangan wis lumaku kanthi apik lan ana akeh item sing kudu dipriksa, tes bakal dibutuhake sajrone refactoring kanggo mesthekake ora ana kekurangan utawa kelalaian fungsional.
Mula, gagasan nggawe program tes ing titik nalika pangembangan wis maju nganti sawetara lan refactoring dadi perlu dudu gagasan sing ala.
Ing titik iki, kuncine ora nggawe tes kanggo kabeh kode, nanging fokus tes ing bagean diwasa sing ora mungkin owah akeh ing mangsa ngarep, ninggalake bagean sing isih cair tanpa tes otomatis.
Iki bisa diarani Tes Berbasis Refactoring.
Kesimpulan
AI generatif kanthi dramatis ngowahi pangembangan piranti lunak.
Ing artikel sadurunge, aku nulis babagan pentinge ngarahake dadi Insinyur Omnidirectional, sing bisa ngluwihi peran insinyur full-stack tradisional kanggo ngembangake sistem omnidirectional sing nggabungake macem-macem domain, infrastruktur, lan lingkungan eksekusi.
Aku uga nulis artikel sing nyaranake yen kita mlebu ing jaman Pengembangan Adhedhasar Pengalaman & Prilaku, sing fokus ing ningkatake pengalaman pangguna liwat prilaku piranti lunak, tinimbang pendekatan pangembangan piranti lunak tradisional sing nyelarasake spesifikasi karo implementasi.
Pangembangan Berbasis Pangembangan lan Tes Berbasis Refactoring minangka pendekatan sing bakal nggawa kita menyang cakrawala anyar ing pangembangan piranti lunak.