Nel complesso, esiste una chiara indicazione della direzione in cui si sta muovendo l’ingegneria del software e anche l’intelligenza artificiale in senso più ampio. Dopo anni in cui il settore ha creduto che il progresso nell’intelligenza artificiale fosse una questione di scala e velocità, stiamo iniziando a vedere che ciò che conta è la capacità di gestire efficacemente il contesto.
Vibrazioni, antipattern e nuove invenzioni
Nel febbraio 2025, Andrej Carpathy ha coniato il termine Codifica delle vibrazioni. Ha preso d’assalto il settore. Ciò ha certamente scatenato il dibattito in ThoughtWorks; Molti di noi erano scettici. su uno Episodio di aprile del nostro podcast sulla tecnologiaAbbiamo parlato delle nostre preoccupazioni e siamo stati cauti su come potrebbe evolversi la codifica delle vibrazioni.
Non sorprende che, data l’imprecisione intrinseca della codifica basata sulle vibrazioni, gli antipattern si stiano diffondendo. Notiamo, ad esempio, ancora una volta Soddisfazione per il codice generato dall’intelligenza artificiale Sull’ultimo volume del radar tecnologico, Ma vale anche la pena sottolineare che le prime iniziative nel campo della codifica delle vibrazioni hanno rivelato anche un certo grado di compiacenza su ciò che i modelli di intelligenza artificiale potevano effettivamente gestire: gli utenti chiedevano di più e i segnali diventavano più grandi, ma l’affidabilità dei modelli cominciava a vacillare.
Sperimentare l’intelligenza artificiale generativa
Questo è uno dei motivi alla base del crescente interesse per l’ingegneria. Lavorare con assistenti di codifica come codice nuvola E codice promozionale, Fornire il contesto necessario, o trasmettere la conoscenza, è importante. Ciò garantisce che gli output siano più coerenti e affidabili, il che alla fine porterà a un software migliore che richiede meno lavoro, riducendo la riscrittura e potenzialmente aumentando la produttività.
Se preparati in modo efficace, abbiamo visto buoni risultati Utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per comprendere le basi di codice legacyIn effetti, fatto in modo efficace con il contesto appropriato, può persino aiutare Non abbiamo pieno accesso al codice sorgente,
È importante ricordare che il contesto non riguarda solo più dati e più dettagli. Questa è una delle lezioni che abbiamo imparato utilizzando IA generica per l’ingegneria avanzataPuò sembrare controintuitivo, ma in questo scenario abbiamo scoperto che l’intelligenza artificiale è più efficace quando è disaccoppiata dal sistema sottostante o, in altre parole, rimossa dalle specificità del codice legacy. Questo perché lo spazio delle soluzioni diventa molto più ampio, permettendoci di sfruttare al meglio le capacità creative e creative dei modelli di AI che utilizziamo.
Il contesto conta nell’era degli agenti
Lo sfondo dei cambiamenti degli ultimi mesi è la crescita degli agenti e dei sistemi di agenti: sia i prodotti che le organizzazioni vogliono sviluppare sia la tecnologia che vogliono sfruttare. Ciò ha costretto l’industria a considerare adeguatamente il contesto e ad abbandonare un approccio puramente basato sulle vibrazioni.
Infatti, per non parlare del completamento dei compiti per cui sono programmati, gli agenti richiedono un significativo intervento umano per garantire che siano attrezzati per rispondere a contesti complessi e dinamici.
