Продуктивність | Тарас Лукавий | 5 старих інженерних принципів, які в епоху AI стали ще ціннішимиДля: п...

5 старих інженерних принципів, які в епоху AI стали ще ціннішимиДля: програмістівПодивився виступ Matt Pocock, і там не про абстрактне "AI змінює все".Там дуже конкретна думка:щоб AI реально прискорював, треба не менше інженерії, а більше.Ось 5 фішок, які він підсвітив.1. Grill meЗамість одразу просити AI щось будувати, змусити його довго тебе допитувати.Ідея в тому, щоб спочатку дійти спільного розуміння задачі, а не генерити код по напівсирому промпту.2. Ubiquitous languageЗробити спільний словник термінів для себе, команди і AI.Коли всі однаково називають сутності, AI менше "ллє воду" і точніше попадає в домен.3. TDD як обмежувач хаосуAI любить робити забагато за раз.TDD змушує йти маленькими кроками:• написав тест• зробив щоб пройшов• потім рефакторингПо суті, це спосіб не дати агенту outrun your headlights.4. Deep modules замість купи дрібного шумуНайсильніша частина виступу.Хороша кодова база для AI - це не сотня мікроабстракцій, а глибокі модулі з простими інтерфейсами.Тоді AI легше зрозуміти систему, а тобі легше її тестувати і тримати під контролем.5. Design the interface, delegate the implementationЛюдина має думати про межі, дизайн системи і архітектуру.AI може писати реалізацію всередині модуля, але хтось все одно має тримати в голові карту системи.І в цьому головний меседж виступу:code is not cheap.Дешевим стало написання коду.А от поганий код став ще дорожчим, бо тепер його можна масштабувати дуже швидко.Виступ:https://youtu.be/v4F1gFy-hqg?is=2leIKbTu6aXrLzVQСкіли Matt Pocock:https://github.com/mattpocock/skillsЯкий із цих пунктів, як на вас, найсильніше змінює підхід до AI coding вже зараз?