Dług technologiczny na sterydach: co AI robi z kodem, którego nie sprawdzasz

Raz, że będą większe możliwości. Pod tym kątem, a dwa, że ten tooling będzie się poprawiał i dobre praktyki pracy z AI, które też są wciąż wypracowywane. Różne są podejścia. Spec-driven development, o którym tu mówiliśmy, na razie do mnie najbardziej przemawia. I wydaje mi się, że jeżeli będziemy pamiętać tego, żeby w projekcie były te ADR-y, zanim przystąpimy do implementacji jakiegoś większego feature'a, To też tymi plikami później możemy się posługiwać, żeby implementować konkretne taski, zmniejszając przy tym kontekst. No dobra, bo tutaj np. użyłaś takiego słowowego klucza, które cieszę się, że padło, np. garbage collector. Czasy, kiedy sami sobie malokowaliśmy pamięć i zarządzaliśmy wskaźnikami już chyba dawno minęły.

Wydaje mi się, że to nie do końca jest prawda i jeżeli Są takie tendencje, to ja bym je ukrócał. Ale to jest perspektywa dewelopera, który by nie chciał zostać bez pracy. Też nie? Okej, ale czy to nie jest też trochę tak, jeszcze pozwolę sobie to naprezentować zanim zamkniemy odcinek, czy pojawienie się YOLO Moda nie jest trochę rezultatem tego, że Poprawienie feature'a, znalezienie błędu można pozostawić w trybie autonomicznym i to najczęściej jeszcze w miarę szybkim. Ta statyczna analiza kodu, która jest wykonywana przez tego elema jest zazwyczaj na tyle trafna, że on często potrafi sam przepisać, naprawić nawet to, co napisał dość idiotycznie wcześniej.