تولید کد درست اولین بار: بهترین روشهای دقیق برای تیم های توسعه AI به کمک AI

نویسنده (ها): mishtert t

در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر

به عنوان کسی که ساعتهای بی شماری را صرف اشکال زدایی کد کرده است که در نگاه اول عالی به نظر می رسید ، من آموخته ام که ابزارهای برنامه نویسی هوش مصنوعی می توانند هم یک نعمت باشند و هم یک نفرین.

سوال این نیست که آیا این ابزارها ما را سریعتر می کنند. آنها انجام می دهند

سوال واقعی این است که آیا آنها ما را بهتر می کنند یا خیر.

CURSOR و GITHUB COPILOT دو نمونه از کمک های کدگذاری هوش مصنوعی معاصر هستند که می توانند چرخه توسعه را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. با این حال ، مطالعات تجربی نشان می دهد که 25-50 ٪ از پیشنهادات اولیه AI حاوی نقص عملکردی یا امنیتی هستند.

دستیابی به کد اولین بار راست (FTR) ، کدی که تدوین می کند ، تست ها را پشت سر می گذارد ، استانداردها را رعایت می کند و در اولین تعهد آماده تولید است ، نیاز به شیوه های منضبط دارد که صرفاً پذیرش خروجی هوش مصنوعی است.

این کتاب پخش فنی ، که از دیدگاه من نوشته شده است ، یافته ها و تجربه های تحقیق را به عادات ، نگهبانان و الگوهای اتوماسیون ترجمه می کند. این عناصر اطمینان حاصل می کنند که هر مهندس ضمن حفظ بهره وری ، به طور مداوم کد FTR را حمل می کند.

چرا برای اولین بار به سمت راست اهمیت دارد

اولین بار از ساخت و ساز از طبقه های تولیدی پدیدار شد ، جایی که کشف نقص پس از تولید به معنای خراش دادن کل دسته ها یا فراخوان های پر هزینه بود. اما صبر کنید ، آیا نرم افزار واقعاً یکسان است؟ من فکر می کنم نرم افزار ممکن است بدتر باشد.

در تجربه من ، من دیده ام که چگونه یک آسیب پذیری نادیده گرفته می تواند سالها ادامه یابد. نقص تولید بر محصولات فردی تأثیر می گذارد ، اما نقص کد می تواند بر هر کاربر ، هر معامله ، به طور نامحدود تأثیر بگذارد.

بگذارید من تجزیه کنم که چرا این کار در عمل بسیار مهم است:

• چرخه های اشکال زدایی حرکت را از بین می برد: من آنجا بوده ام – شما در حالت جریان هستید ، سپس رونق می گیرید ، به کدی که هفته گذشته نوشتید باز می گردید. تحقیقات نشان می دهد که این وقفه ها 30 تا 45 دقیقه در هر رفع مصرف می کنند ، اما راستش ، این احساس محافظه کارانه است هنگامی که شما در تعویض زمینه ذهنی عامل هستید
• سوراخ های امنیتی با گذشت زمان: این همان چیزی است که واقعاً مرا در شب نگه می دارد. نقص تولید موجود است ، اما آسیب پذیری های کد؟ مطالعات نشان می دهد که تقریبا نیمی از قطعه کد تولید شده توسط AI حاوی نقاط ضعف در لیست CWE است
• اعتماد فرسایش باعث ایجاد اصطکاک تیمی می شود: من این اتفاق دست اول را تماشا کرده ام. هنگامی که پیشنهادات هوش مصنوعی به طور مداوم شکست می خورند ، توسعه دهندگان شروع به حدس زدن دوم می کنند. احتقان خط لوله توهین به آسیب را می افزاید. هر دور CI شکست خورده 12 دقیقه دیگر از جریان تیم دزدی می کند

من باید چیز مهمی را روشن کنم. FTR در مورد دستیابی به کمال در اولین تلاش نیست. این غیرممکن و صریح و فلج کننده خواهد بود. این در مورد ایجاد فرایندهایی است که قبل از فرار به تولید ، مشکلات را به خود جلب می کند.

هزینه پنهان کد “به اندازه کافی خوب”

یکی از اعضای تیم از GitHub Copilot برای تولید یک عملکرد احراز هویت استفاده کرد. کد گردآوری شده ، حرفه ای به نظر می رسید و تست های اساسی را پشت سر می گذارد. دو هفته بعد ، کشف شد که دارای آسیب پذیری است که می تواند داده های کاربر را افشا کند. 15 دقیقه ذخیره شده در طول برنامه نویسی تا 6 ساعت وصله اضطراری کشیده شد.

این الگوی در سراسر صنعت تکرار می شود. این یک مسئله جزئی نیست ؛ این یک مشکل سیستماتیک است که نیاز به راه حل های سیستماتیک دارد.

آناتومی اولین بار راست در جریان کار AI-Enhed

تجربه من با ابزارهای برنامه نویسی هوش مصنوعی به من آموخته است که موفقیت به نظم و انضباط نیاز دارد ، نه فقط پیشرفت های بهتر. این فقط تا حدی درست است. بهتر است موضوع را بسیار زیاد می کند ، اما آنها فقط یک قطعه از معما هستند.

مؤثرترین رویکردی که پیدا کردم چهار عنصر را با هم ترکیب می کند:

• اعلان: به جای درخواست عملکردهای کامل ، ویژگی های پیچیده را به افزایش خط 15-20 بشکنید
• توضیح اجباری: هرگز کد تولید شده AI را مرتکب نشوید تا زمانی که بتوانید منطق و موارد لبه آن را توضیح دهید
• تأیید خودکار: از ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک و آزمایش جهش برای جلب مسائل قبل از بررسی انسان استفاده کنید
• پالایش مکرر: از هوش مصنوعی بخواهید که کد آن را توضیح دهد ، سپس بر اساس آن توضیحات بهینه سازی کنید

تیم هایی که با ابزارهای برنامه نویسی AI موفق می شوند ، آنها را به عنوان توسعه دهندگان جوان که به نظارت نیاز دارند ، رفتار می کنند ، نه به عنوان ژنراتور فوق العاده کد.

1. مهندسی سریع دقیق

1.1 پیام های سیستم نقش آنالیز را اتخاذ کنید

هر جلسه چت یا مکان نما را با یک سیستم قابل استفاده مجدد شروع کنید که کنوانسیون های سازمانی را اجرا می کند:

You are a Senior LANG> engineer in ORG>. 
Generate secure, idiomatic, unit-tested code that follows STYLE_GUIDE_URL>. 
Never expose secrets; prefer dependency injection; include docstring and 
pytest-style tests.

یک مطالعه داخلی مایکروسافت نشان می دهد که قاب بندی نقش صریح نرخ پاسخ صحیح را با 18-24 امتیاز افزایش می دهد.

1.2 کار را در اعلان های اتمی تجزیه کنید

درخواست های بزرگ “یک شات” درخواست های توهم و رانش سبک را به همراه دارد. بررسی 2025 Qodo نشان داد که 65 ٪ از پاسخ های کم کیفیت از زمینه های مفقود شده ناشی می شوند.

ویژگی های شکستن به افزایش خط 15-20:

1. سریع استیجم امضاء: تعریف API ، انواع ، اسکلت Docstring.
2. اجرای سریع: امضای عرضه ، نظرات منطق شعبه پیچیده.
3. اعلان آزمون: درخواست تست های واحد پارامتر شده که موارد لبه را اجرا می کند.

1.3 نکات مربوط به پذیرش

سناریوهای به سبک Gherkin یا نمونه هایی را مستقیماً در قسمت سریع وصل کنید:

# Examples
# add(2,3) -> 5
# add(-4,4) -> 0

LLMS مشروط بر پیشبردهای نمونه محور به حداکثر 1.9 ٪ پاس اول بالاتر (پاس@1) و 74.8 ٪ کمتر از نشانه در Humaneval

1.4 حلقه پالایش تکراری

بعد از نسل اولیه:

• توضیح دادن: از مدل بخواهید که کد آن را به نقص های پنهان سطح منتقل کند.
• محدود کردن: درخواست بهینه سازی (“o (n) نه o (n²)”) یا سفت شدن امنیت.
• بازسازی: برای جلوگیری از کاهش بازده و زباله های نشانه ، تکرارها را به 3 محدود کنید.

ترتیب

2.1 قانون “توضیح قبل از پذیرش”

هیچ پیشنهادی نباید انجام شود تا زمانی که توسعه دهنده بتواند به طور کلامی موارد جریان و لبه خود را در طول توضیحات PR توضیح دهد.

این باعث بهبود شکافهای درک شده در مطالعات تجربی می شود ، جایی که 44 ٪ از کد AI رد شده به دلیل هدف نامشخص شکست خورد.

2.2 سه گانه تست سه گانه اجباری

بلوک های CI بر روی هرگونه خرابی ادغام می شوند و از سطح گسل ها قبل از بررسی اطمینان حاصل می کنند.

2.3 کتابخانه قطعه قطعه امن

یک مخزن قطعه داخلی و مورد استفاده را حفظ کنید (الگوهای AUTH ، دسترسی DB ، رسیدگی به خطا)بشر توسعه دهندگان می توانند این موارد را در اعلان ها ارجاع دهند.

Use company::auth::jwt.verify_token() for user validation.

استفاده مجدد از قطعه تراکم آسیب پذیری را 38 ٪ در یک خلبان 6 ماهه Jetbrains کاهش داد

3. دروازه های با کیفیت خودکار

3.1 قلاب قبل از برچسب AI

GIT قلاب خطوط تولید شده توسط Copilot (`# ai-gen`) را از طریق اکتشافی متفاوت نشان می دهد. خط لوله SAST سپس آستانه های سختگیرانه تری را برای مناطق برچسب خورده اعمال می کند (به عنوان مثال ، مسدود کننده های CWE با شدت بالا).

3.2 سیاست به عنوان کد

قوانین YAML را در `/ai-policies/` ذخیره کنید.

ai:
allow_public_code_match: false
require_tests: true
secret_scans: true

خطوط لوله به سرعت در نقض خط مشی شکست می خورند و حاکمیت یکنواخت را در بین repos ها اجرا می کنند.

3.3 موازی سازی CI هوشمند

برای صرفه جویی در دقیقه CI ، با خطوط سبک وزن شروع کنید و از پایین دست استفاده کنید کار اگر آنها کار نکنند. این امر به مشاغل بزرگ اجازه می دهد تا 19 ٪ از زمان خط لوله را بازیابی کنند.

4. بازخورد مداوم و یادگیری

4.1 معیارهای برچسب PR

PR های ادغام شده با `ai-ftr-pass` یا `ai-ftr-fail` مصالح اسکریپت هفتگی:

Trend Dashboards Teams Spotlight که نیاز به مربیگری دارند.

4.2 بررسی تله متری Chatbot

برای بهبود الگوهای سریع ، جفت های تکمیل سریع ، آنها را ناشناس کنید و آنها را یک بار در ماه ارزیابی کنید. تحقیقات Google Cloud نشان می دهد که میزان مصرف سریع در کتابخانه 31 ٪ کاهش در آینده را کاهش می دهد

4.3 میزهای دور قهرمان

نامزد یکی “قهرمان هوش مصنوعی“در هر تیم. جلسات ماهانه خرابی و رفع مشکلات را به اشتراک می گذارد (به عنوان مثال ، هک های اندازه متن ، بندهای آزمایش بهتر). یادگیری همسالان کیفیت کد درک شده را 81 ٪ در جایی که تصویب شده بهبود بخشد.

5. لیست چک سریع مرجع برای مهندسان

• استفاده/مراجعه به سریع سیستم مبتنی بر نقش نقش.
• دامنه سریع را به هدف LOC 20.
• نمونه ها و موارد لبه را درج کنید.
• از مدل بخواهید که سریع را توضیح و بهینه کند.
• فقط وقتی توضیحات روشن است اضافه یا قبول کنید.
• اطمینان حاصل کنید که تست های واحد تولید شده و به صورت محلی منتقل می شوند.
• فشار به CI اجازه دهید تا SAST ، پوشش و شباهت را تأیید کند.
• بررسی PR Diff ؛ بررسی کننده برچسب در بلوک های تولید شده AI.

6. اندازه گیری موفقیت

افکار نهایی

بگذارید در این مورد کاملاً صادق باشم. اجرای شیوه های FTR نیاز به سرمایه گذاری مقدم دارد. تیم ها باید گردش کار جدیدی را ایجاد کنند ، توسعه دهندگان را در زمینه مهندسی سریع آموزش دهند و دروازه های با کیفیت خودکار را راه اندازی کنند.

برخی از سازمان ها ممکن است در برابر این سربار اضافی مقاومت کنند. اما جایگزین ادامه درمان کد تولید شده توسط AI به عنوان بلافاصله آماده تولید در نهایت گرانتر و خطرناک تر است.

با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفته تر و گسترده تر ، حجم کد بالقوه مشکل ساز به صورت نمایی افزایش می یابد.

راه حل این نیست که ابزارهای کدگذاری هوش مصنوعی را رها کنید. استفاده از آنها هوشمندانه تر است. شیوه های راست اول ، چارچوبی را برای انجام دقیقاً همین کار فراهم می کند ، و ضمن حفظ نظارت و استانداردهای نظارت انسانی ، سرعت AI را مهار می کند.

هدف این نیست که قضاوت انسانی را با کارآیی هوش مصنوعی جایگزین کنیم. این برای تقویت توانایی های انسانی با کمک هوش مصنوعی ، ایجاد یک فرآیند توسعه است که هم سریعتر و هم قابل اطمینان تر از هر دو رویکرد است.

درباره نویسنده:

تحول و معمار AI | وکیل مدافع | واسطه و داور

یک رهبر تحلیلی و تحول با بیش از 24 سال تجربه ، مشاوره در مورد تغییر ، مدیریت ریسک و پذیرش فناوری ضمن تأکید بر حاکمیت شرکت. به عنوان یک مربی ، Mistert به سازمان های تعالی در بین مناظر در حال تحول کمک می کند.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی