అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధి మరియు రీఫాక్టరింగ్-ఆధారిత టెస్టింగ్

అభివృద్ధి అంటే పునరావృతంగా కొత్త మరియు ఉపయోగకరమైన వాటిని సృష్టించడం.

"అభివృద్ధి" అని వినగానే, కొత్త ఉత్పత్తి అభివృద్ధి తరచుగా గుర్తుకు వస్తుంది. ఇది వ్యక్తిగత ఉత్పత్తుల తయారీకి భిన్నంగా ఉంటుంది; ఇది ఉత్పత్తి యొక్క బ్లూప్రింట్‌లు లేదా అచ్చులను సృష్టించడం, చెప్పాలంటే.

కాబట్టి, కొత్త ఉత్పత్తి అభివృద్ధి ద్వారా సృష్టించబడిన నమూనాలు మరియు అచ్చులు కర్మాగారాల్లో పునరావృతంగా ఉపయోగించబడతాయి, ఒకే రకమైన ఉత్పత్తులను పెద్ద సంఖ్యలో ఉత్పత్తి చేయడానికి.

వ్యక్తిగత సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేయడం లేదా సమాజాన్ని మరియు దేశాన్ని అభివృద్ధి చేయడం వంటి "అభివృద్ధి" అనే పదం యొక్క ఇతర ఉపయోగాలు కూడా ఉన్నాయి. ఇవి కేవలం కలిగి ఉన్నవి పెరగడం మాత్రమే కాదు, అభివృద్ధి చేయబడిన సామర్థ్యాలను పునరావృతంగా ఉపయోగించుకోవడం మరియు వాటి నుండి ప్రయోజనం పొందడం అనే అర్థాన్ని సూచిస్తాయి.

వ్యక్తులు మరియు సమాజాల ఆర్థిక శక్తి ఆర్థిక పరిస్థితులతో హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతుంది, అయితే అభివృద్ధి చేయబడిన సామర్థ్యాలు సాధారణంగా శాశ్వతంగా ఉంటాయి.

అవి తగ్గినప్పటికీ, అది ఆర్థిక శ్రేయస్సు వంటి హెచ్చుతగ్గులు కాకుండా క్షీణతగా పరిగణించబడుతుంది.

ఇంకా, సాంకేతికత మరియు జ్ఞానం యొక్క అభివృద్ధి కూడా ఉంది. వ్యక్తులు లేదా నిర్దిష్ట సమాజాల సామర్థ్యాలకు భిన్నంగా, వీటిని సులభంగా పంచుకోగలగడం ఒక ప్రత్యేక లక్షణం.

మరియు ఈ అభివృద్ధిల ఫలితాలలో—ఉత్పత్తులు, సామర్థ్యాలు, జ్ఞానం మరియు సాంకేతికతలు—కొన్ని తదుపరి అభివృద్ధికి ఉపయోగపడతాయి.

అటువంటి ఉపయోగకరమైన ఫలితాలను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, అభివృద్ధి యొక్క పరిధి విస్తరిస్తుంది, మరియు సామర్థ్యం మరియు నాణ్యత కూడా మెరుగుపడతాయి.

AI-ఆధారిత సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి

సాధారణంగా, అభివృద్ధికి గణనీయమైన సమయం మరియు కృషి అవసరం. ప్రత్యేకించి సమాజం అభివృద్ధి చెంది, వివిధ విషయాలు మరింత అధునాతనంగా మారినప్పుడు, కొత్త విషయాలను సృష్టించడం మరింత కష్టతరం అవుతుంది.

అయితే, జనరేటివ్ AI ఆగమనంతో, ఈ పరిస్థితి మారుతోంది. ప్రస్తుతం, జనరేటివ్ AI యొక్క అధిక ప్రోగ్రామింగ్ సామర్థ్యాల నుండి ప్రయోజనం పొందుతూ, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి నాటకీయ పరివర్తనకు గురవుతోంది.

జనరేటివ్ AI ఆధారిత స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్లు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లుగా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధికి కేంద్రంగా మారే భవిష్యత్ దృష్టి ఇప్పటికే వాస్తవంగా మారుతోంది.

మేము ప్రస్తుతం పరివర్తన కాలంలో ఉన్నాము. జనరేటివ్ AIకి అభివృద్ధిని పూర్తిగా అప్పగించలేనప్పటికీ, జనరేటివ్ AIని నైపుణ్యంగా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని శక్తివంతంగా ముందుకు తీసుకెళ్లవచ్చు.

దీనిని AI-ఆధారిత సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి అని అంటారు.

అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధి

జనరేటివ్ AI సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని క్రమబద్ధీకరించినప్పుడు, అది తుది లక్ష్య సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని సమర్థవంతం చేయడమే కాకుండా, అభివృద్ధికి సహాయపడే సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని కూడా సమర్థవంతం చేస్తుంది.

ముందు చెప్పినట్లుగా, అభివృద్ధికి సహాయపడే ఫలితాలు అభివృద్ధి పరిధిని విస్తరిస్తాయి మరియు సామర్థ్యాన్ని, నాణ్యతను పెంచడానికి దోహదపడతాయి. అంతేకాకుండా, సమర్థవంతంగా సృష్టించబడితే, వాటిని ఇతర అభివృద్ధి ప్రాజెక్టులలో కూడా తిరిగి ఉపయోగించవచ్చు.

కాబట్టి, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి సమయంలో ఉపయోగకరమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, మొత్తం సామర్థ్యాన్ని చివరికి పెంచవచ్చు మరియు ఈ ఆస్తులను భవిష్యత్ అభివృద్ధికి కూడా ఉపయోగించుకోవచ్చు.

సాంప్రదాయకంగా, అటువంటి అభివృద్ధికి సహాయపడే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడం ఈ రంగంలో సాధారణ పద్ధతే, కానీ దానికి దాని స్వంత అభివృద్ధి సమయం మరియు కృషి అవసరం, కాబట్టి జాగ్రత్తగా అంచనా వేసి లక్షిత అమలు అవసరం.

జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం ద్వారా, చిన్న, తాత్కాలిక పనులను స్వయంచాలకం చేయడానికి సులభమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను త్వరగా సృష్టించవచ్చు. స్పష్టమైన ప్రక్రియలు ఉన్న పనుల కోసం, జనరేటివ్ AI దాదాపు ఎటువంటి లోపాలు లేకుండా ఖచ్చితమైన ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించగలదు.

ఇది సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి సమయంలో అభివృద్ధికి సహాయపడే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడాన్ని గతంలో కంటే సులభతరం చేస్తుంది.

మరియు లోతుగా ఆలోచించినప్పుడు, అభివృద్ధి ప్రక్రియలో ఉపయోగకరమైన సాధనాలను నిరంతరం అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, అభివృద్ధి పద్ధతిని పూర్తిగా మార్చే ఒక అభివృద్ధి శైలి ఉద్భవిస్తుంది.

దీనిని మనం అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధి అని పిలుస్తాము.

అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధిని ఆచరించడానికి, తన స్వంత సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని వస్తుగతంగా పరిశీలించి, ఏ భాగాలను సాఫ్ట్‌వేర్‌కు అప్పగించవచ్చు మరియు ఏ భాగాలను మానవులు మాత్రమే చేయగలరు అని ఆలోచించే అలవాటు, అలాగే అటువంటి అభివృద్ధికి సహాయపడే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేసే నైపుణ్యం అవసరం.

అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AIని ఈ సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాలలో ఏకీకృతం చేయవచ్చు. సాఫ్ట్‌వేర్‌లో దానిని పొందుపరచడం ద్వారా, స్వతంత్ర జనరేటివ్ AI ఏజెంట్‌కు భిన్నంగా, ప్రాసెసింగ్ పరిధిని తగ్గించి, కొంతవరకు స్పష్టమైన మార్గాన్ని నిర్వచించవచ్చు.

AI ఏజెంట్లు ప్రాంప్టింగ్ ద్వారా ఇలాంటి ఫలితాలను సాధించగలిగినప్పటికీ, జనరేటివ్ AIని ఏకీకృతం చేసే సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు ప్రాంప్ట్‌లు రెండింటినీ కలపడం ద్వారా ఖచ్చితత్వాన్ని మరింత సులభంగా పెంచుతుంది.

అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధిని ఆచరించగలిగితే, మొదటి ప్రాజెక్ట్‌తో పోలిస్తే రెండవ ప్రాజెక్ట్ నాణ్యత మరియు ఖర్చు రెండింటిలోనూ మెరుగుదలలను చూస్తుంది. అంతేకాకుండా, ప్రతి తదుపరి ప్రాజెక్ట్‌తో—మూడవ, నాల్గవ, మరియు మొదలైనవి—మెరుగుదలలు కొనసాగుతాయి.

ఇది కేవలం జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడం కంటే పూర్తిగా భిన్నమైనది. జనరేటివ్ AI సాధనాలను కేవలం నైపుణ్యం పొందే బృందాలకు మరియు అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధిని ఆచరించే బృందాలకు మధ్య కాలక్రమేణా గణనీయమైన అంతరం ఏర్పడుతుంది.

రీఫాక్టరింగ్-ఆధారిత టెస్ట్

టెస్ట్-డ్రైవెన్ డెవలప్‌మెంట్ (TDD) అనే ఒక భావన ఉంది, దీనిలో మొదట స్పెసిఫికేషన్ల ఆధారంగా టెస్ట్‌లను రూపొందించి, ఆపై ఆ టెస్ట్‌లను పాస్ చేయడానికి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేస్తారు.

మొదట, జనరేటివ్ AI స్వయంచాలక టెస్టింగ్ కోసం టెస్ట్ ప్రోగ్రామ్‌లను అభివృద్ధి చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది కాబట్టి, టెస్ట్-డ్రైవెన్ డెవలప్‌మెంట్ ఆచరణ సాధ్యమవుతుందని నేను కూడా భావించాను.

అయితే, నేను అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధిని ఆచరించడం ప్రారంభించగా, అమలుకు ముందు టెస్ట్‌లను రూపొందించే విధానం ఎల్లప్పుడూ సరైనది కాదని నేను నమ్మడం మొదలుపెట్టాను.

ముఖ్యంగా వెబ్ అప్లికేషన్‌ల వంటి సాఫ్ట్‌వేర్ కోసం, వినియోగం మరియు దృశ్య రూపకల్పన వంటి ఆత్మాశ్రయ అంశాలను కలిగి ఉంటుంది, దీనితో ఒకరు పరస్పరం వ్యవహరించడం ద్వారా అనుభవించగలరు, సాఫ్ట్‌వేర్‌ను వాస్తవంగా అమలు చేయడం మరియు దానితో పరస్పరం వ్యవహరించడం వివరణాత్మక టెస్టింగ్‌కు మించి ప్రాధాన్యతనిస్తుందని నేను గ్రహించాను.

ఎందుకంటే, పరస్పర చర్యపై UI/UX స్థాయిలో గణనీయమైన అసంతృప్తులు ఉంటే, ఫ్రేమ్‌వర్క్, ప్రాథమిక నిర్మాణ నమూనా, డేటా మోడల్ లేదా వినియోగ సందర్భాలు వంటి ప్రాథమిక భాగాలను మార్చవలసి వచ్చే అవకాశం ఉంది.

నా ప్రస్తుత వ్యక్తిగత సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రాజెక్ట్‌లో, నేను ఫంక్షనల్ సౌలభ్యం మరియు పనితీరుతో సమస్యలను కూడా గమనించాను, ఇది నాకు రెండు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను వేర్వేరు వాటితో మార్చుకోవడానికి దారితీసింది.

పేలవమైన మెమరీ వినియోగ సామర్థ్యం గల ఒక భాగం కూడా ఉంది, దీనికి ప్రాసెసింగ్‌ను పూర్తిగా పునరుద్ధరించడం అవసరం.

ఈ రీఫాక్టరింగ్ జంక్చర్లలోనే టెస్టింగ్ మొదట స్పృహతో కూడిన పరిశీలనగా మారుతుంది.

ఇది అభివృద్ధి యొక్క ప్రారంభ దశలలో ఉంటే, లేదా ఫీచర్లు మరియు స్పెసిఫికేషన్లు ఏమైనప్పటికీ గణనీయంగా మారబోతుంటే, టెస్ట్‌లు అవసరం కాకపోవచ్చు.

అయితే, అభివృద్ధి ఇప్పటికే బాగా జరుగుతుంటే మరియు తనిఖీ చేయవలసిన అంశాలు చాలా ఉంటే, ఎటువంటి ఫంక్షనల్ లోపాలు లేదా లోపాలు లేవని నిర్ధారించడానికి రీఫాక్టరింగ్ సమయంలో టెస్ట్‌లు అవసరం కావచ్చు.

కాబట్టి, అభివృద్ధి కొంతవరకు పురోగమించి, రీఫాక్టరింగ్ అవసరమైనప్పుడు టెస్ట్ ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టించే ఆలోచన మంచిదే.

ఈ దశలో, అన్ని కోడ్‌కు టెస్ట్‌లను సృష్టించకుండా, భవిష్యత్తులో పెద్దగా మారే అవకాశం లేని పరిపక్వ భాగాలపై టెస్ట్‌లను కేంద్రీకరించడం, ఇంకా అస్థిరమైన భాగాలను స్వయంచాలక టెస్ట్‌లు లేకుండా వదిలివేయడం ముఖ్యం.

దీనిని రీఫాక్టరింగ్-ఆధారిత టెస్ట్ అని పిలవవచ్చు.

ముగింపు

జనరేటివ్ AI సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని నాటకీయంగా మారుస్తోంది.

మునుపటి వ్యాసాలలో, సాంప్రదాయ పూర్తి-స్టాక్ ఇంజనీర్ పాత్రకు మించి, వివిధ డొమైన్‌లు, మౌలిక సదుపాయాలు మరియు అమలు వాతావరణాలను కలిపి ఓమ్నిడైరెక్షనల్ సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేయగల ఓమ్నిడైరెక్షనల్ ఇంజనీర్‌గా మారడం యొక్క ప్రాముఖ్యత గురించి నేను వ్రాశాను.

స్పెసిఫికేషన్‌లను అమలుతో సమలేఖనం చేసే సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి విధానానికి బదులుగా, సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రవర్తన ద్వారా వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడంపై దృష్టి సారించే అనుభవం & ప్రవర్తన-ఆధారిత అభివృద్ధి యుగంలోకి మనం ప్రవేశిస్తున్నామని సూచిస్తూ నేను ఒక వ్యాసం కూడా వ్రాశాను.

అభివృద్ధి-ఆధారిత అభివృద్ధి మరియు రీఫాక్టరింగ్-ఆధారిత టెస్ట్ అనేవి సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఈ కొత్త క్షితిజాల వైపు మనల్ని నడిపించే విధానాలు.