ຂ້ອຍສ້າງ Scheme Compiler ກັບ AI ໃນ 4 ມື້

ຄວາມເປັນຈິງໃໝ່: AI ກຳລັງປ່ຽນອາທິດຂອງການພັດທະນາໄປເປັນມື້

ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ຜູ້ພັດທະນາໄດ້ແບ່ງປັນຜົນງານທີ່ໂດດເດັ່ນ — ການສ້າງຕົວສັງລວມ Scheme ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ໃນເວລາພຽງສີ່ມື້, ໂດຍມີ AI ເປັນຄູ່ຮ່ວມງານການເຂົ້າລະຫັດ. ບໍ່ແມ່ນໂຄງການຂອງຫຼິ້ນ. ບໍ່ແມ່ນຕົ້ນແບບເຄິ່ງອົບ. ການລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈັດການການເພີ່ມປະສິດທິພາບການໂທຫາງ, ການປິດແລະການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອ. ປະເພດຂອງໂຄງການທີ່ເຄີຍຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຮັດວຽກຫຼາຍເດືອນ, ຄວາມຊໍານານເລິກໃນທິດສະດີພາສາ, ແລະຄວາມອົດທົນຂອງພະສົງ debugging ການຈັດສັນຄວາມຊົງຈໍາໃນເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ. ມີຫຍັງປ່ຽນແປງ? AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຕື່ມລະຫັດສອງສາມແຖວໂດຍອັດຕະໂນມັດ — ມັນມີການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຂອງຄວາມໄວຂອງຜູ້ສ້າງ, ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ຮ່ວມມືທີ່ສາມາດໃຫ້ເຫດຜົນກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ຈັບຂອບຂອງກໍລະນີ, ແລະສ້າງ boilerplate ດ້ວຍຄວາມໄວຂອງເຄື່ອງຈັກ.

ເລື່ອງນີ້ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງນອກເໜືອໄປກວ່ານີ້. ໃນທົ່ວທຸກມຸມຂອງການພັດທະນາຊອບແວ - ຈາກແຮກເກີ indie ສົ່ງຜະລິດຕະພັນ SaaS ໃນທ້າຍອາທິດໄປຫາທີມງານວິສາຫະກິດທີ່ເລື່ອນເວລາ sprint - ການພັດທະນາທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ກໍາລັງຂຽນໃຫມ່ກົດລະບຽບຂອງສິ່ງທີ່ຄົນຫນຶ່ງສາມາດສ້າງໄດ້ແລະໄວປານໃດທີ່ເຂົາເຈົ້າສາມາດສ້າງມັນໄດ້. ແຕ່ການສົນທະນາປະມານການປ່ຽນແປງນີ້ແມ່ນ nuanced ຫຼາຍກ່ວາ "AI ຂຽນລະຫັດສໍາລັບທ່ານ." ນັກພັດທະນາໄດ້ຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈແລ້ວວ່າພວກເຂົາກໍາລັງສ້າງຫຍັງ. AI ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດ; ມັນ​ບໍ່​ໄດ້​ແທນ​ທີ່​ມັນ.

ເປັນຫຍັງການລວບລວມຂໍ້ມູນໃນ 4 ມື້ຈຶ່ງສຳຄັນຫຼາຍ

ຜູ້ລວບລວມຂໍ້ມູນນັ່ງຢູ່ປາຍເລິກຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ. ພວກເຂົາຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບການແຍກວິເຄາະ, ຕົ້ນ syntax ທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ, ການສ້າງລະຫັດ, ລະບົບແລ່ນເວລາ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ - ລະບຽບວິໄນທີ່ຫຼັກສູດມະຫາວິທະຍາໄລທັງຫມົດເກືອບຈະຂູດພື້ນຜິວ. ໃນປະຫວັດສາດ, ການກໍ່ສ້າງເຖິງແມ່ນ compiler ງ່າຍດາຍແມ່ນ rite ຂອງ passage ທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດຫຼືຫຼາຍເດືອນ. ຄວາມ​ຈິງ​ທີ່​ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ຮູ້​ສາ​ມາດ​ບີບ​ອັດ​ອັນ​ນີ້​ອອກ​ເປັນ​ສີ່​ມື້​ເປັນ​ສັນ​ຍານ​ອັນ​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ກ່ຽວ​ກັບ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ໃນ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​ຊອບ​ແວ.

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ທີ່​ຄົນ​ສ່ວນ​ໃຫຍ່​ພາດ: ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ​ບໍ່​ໄດ້​ເປັນ​ຜູ້​ເລີ່ມ​ການ​ກະ​ຕຸ້ນ AI ຕາ​ບອດ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີຄວາມຮູ້ໂດເມນພຽງພໍທີ່ຈະປະເມີນຜົນຜະລິດຂອງ AI, ປ່ຽນເສັ້ນທາງມັນໃນເວລາທີ່ມັນຫມົດໄປ, ແລະສະຖາປະນິກລະບົບລວມ. AI ຈັດການກັບລາຍລະອຽດການປະຕິບັດທີ່ຫນ້າເບື່ອ - ການສ້າງກົດລະບຽບ parser, ກໍລະນີການທົດສອບ scaffolding, ການຂຽນເຫດຜົນການສ້າງລະຫັດຊ້ໍາຊ້ອນ - ໃນຂະນະທີ່ມະນຸດຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດ. ຮູບ​ແບບ​ການ​ຮ່ວມ​ມື​ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ເຄື່ອງ​ມື​ພັດ​ທະ​ນາ AI ໃຫ້​ຄຸນ​ຄ່າ​ທີ່​ສຸດ.

ສິ່ງ​ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ສິ່ງ​ນີ້​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ນອກ​ເໜືອ​ຈາກ​ໂລກ​ຂອງ​ຕົວ​ສັງ​ລວມ​ແມ່ນ​ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ມັນ​ເປີດ​ເຜີຍ. ທຸກໆໂຄງການທີ່ຊັບຊ້ອນ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນການສ້າງເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດພາຍໃນ, ຂະບວນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, ຫຼືການສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ປະເຊີນກັບລູກຄ້າ - ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການເຄື່ອນໄຫວດຽວກັນນີ້. ຄໍຂວດແມ່ນບໍ່ມີຄວາມໄວໃນການພິມ ຫຼືຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດ. ມັນເປັນຄວາມຊັດເຈນຂອງຄວາມຄິດ ແລະຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດສິ່ງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການແທ້ໆ.

5 ຮູບແບບທີ່ເຮັດໃຫ້ AI-Assisted Development ເຮັດວຽກ

ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ສຶກ​ສາ​ຫຼາຍ​ສິບ​ບົດ​ເລື່ອງ "ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ສ້າງ X ກັບ AI" ເຫຼົ່າ​ນີ້​ແລະ​ການ​ສົນ​ທະ​ນາ​ທີ່​ຮ້ອນ​ທີ່​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ສ້າງ, ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ຈະ​ແຈ້ງ​ໄດ້​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ທີ່​ແຍກ​ຕ່າງ​ຫາກ​ສໍາ​ເລັດ​ໂຄງ​ການ​ການ​ຊ່ວຍ AI ຈາກ​ການ​ຕາຍ​ທີ່​ອຸກ​ອັ່ງ. ການເຂົ້າໃຈຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສຳຄັນບໍ່ວ່າເຈົ້າເປັນນັກພັດທະນາເຄື່ອງມືກໍ່ສ້າງ ຫຼືຜູ້ປະກອບການທຸລະກິດທີ່ປະເມີນສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນປັດຈຸບັນ.

• ຄວາມຮູ້ຂອງໂດເມນແມ່ນຕົວຄູນ. ຜູ້ພັດທະນາທີ່ເຂົ້າໃຈພື້ນທີ່ບັນຫາໃຊ້ AI 3-5x ໄດ້ປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້. AI ສ້າງທາງເລືອກ; ຜູ້ຊ່ຽວຊານເລືອກອັນທີ່ຖືກຕ້ອງທັນທີ.
• ຂັ້ນ​ຕອນ​ນ້ອຍ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ກວດ​ສອບ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ກະ​ຕຸ້ນ​ໃຫຍ່. ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ບໍ່​ໄດ້​ຂໍ​ໃຫ້ AI "ສ້າງ compiler​. ເຂົາເຈົ້າເຮັດວຽກຕາມໂມດູນ — lexer, parser, code generator — ກວດສອບແຕ່ລະຊິ້ນວຽກກ່ອນທີ່ຈະກ້າວຕໍ່ໄປ.
• ການ​ທົດ​ສອບ​ກາຍ​ເປັນ​ທີ່​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ຕໍ່​ລອງ​ໄດ້. ລະ​ຫັດ​ທີ່​ສ້າງ​ໂດຍ AI ຕ້ອງ​ການ guardrails. ໂຄງ​ການ​ທີ່​ສົບ​ຜົນ​ສໍາ​ເລັດ​ທີ່​ສຸດ​ຈັບ​ຄູ່​ການ​ເຂົ້າ​ລະ​ຫັດ AI ກັບ​ການ​ທົດ​ສອບ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ຢ່າງ​ເຂັ້ມ​ງວດ​, ການ​ຈັບ​ຂໍ້​ບົກ​ຜ່ອງ​ທີ່​ອ່ອນ​ໂຍນ​ທີ່​ເບິ່ງ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ໃນ glance ຄັ້ງ​ທໍາ​ອິດ​.
• ການຕັດສິນໃຈສະຖາປັດຕະຍະກຳຍັງຄົງເປັນມະນຸດ. AI ສາມາດປະຕິບັດຕົວເກັບຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້, ແຕ່ການເລືອກລະຫວ່າງການນັບອ້າງອີງ ແລະເຄື່ອງໝາຍ ແລະກວາດຕາມຂໍ້ຈຳກັດສະເພາະຂອງທ່ານນັ້ນ ຕ້ອງມີການພິຈາລະນາຂອງມະນຸດ.
• ທາດປະສົມຄວາມໄວຊໍ້າກັນ. ປະໂຫຍດທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນການຂຽນລະຫັດໄດ້ໄວຂຶ້ນ — ມັນເປັນຄວາມສາມາດໃນການທົດລອງສາມວິທີໃນເວລາທີ່ມັນໃຊ້ເພື່ອທົດລອງຫນຶ່ງ, ຈາກນັ້ນເລືອກຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ໄດ້ໄກເກີນກວ່າການສ້າງ compiler. ພວກເຂົາເປັນຫຼັກການດຽວກັນທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການກໍ່ສ້າງອັດຕະໂນມັດທຸລະກິດ, dashboards ພາຍໃນ, ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງລູກຄ້າ, ແລະເຄື່ອງມືການດໍາເນີນງານ. ຄໍາຖາມສໍາລັບຜູ້ປະກອບການທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ແມ່ນ "AI ສາມາດສ້າງສິ່ງນີ້ໄດ້ບໍ?" — ມັນ​ແມ່ນ "ຂ້ອຍ​ມີ​ຄວາມ​ກະ​ຈ່າງ​ແຈ້ງ​ພຽງ​ພໍ​ກ່ຽວ​ກັບ​ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຕ້ອງ​ການ​ເພື່ອ​ຊີ້​ນໍາ AI ຢ່າງ​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ?"

ການໂຕ້ວາທີ: ພວກເຮົາກໍາລັງສ້າງໄວຂຶ້ນ ຫຼືພຽງແຕ່ກໍ່ສ້າງທີ່ອ່ອນແອກວ່າ?

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນສະເຫຼີມສະຫຼອງ. ພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງຊຸມຊົນນັກພັດທະນາເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການພັດທະນາທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ທີ່ສົມຄວນໄດ້ຮັບການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຊື່ສັດ. ການວິພາກວິຈານທົ່ວໄປທີ່ສຸດ: ຄວາມໄວທີ່ບໍ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈສ້າງຫນີ້ສິນດ້ານວິຊາການ. ເມື່ອຜູ້ພັດທະນາໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງລະຫັດທີ່ເຂົາເຈົ້າບໍ່ເຂົ້າໃຈຢ່າງເຕັມສ່ວນ, ເຂົາເຈົ້າກໍາລັງໃຊ້ເງິນກູ້ທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນອັນສໍາຄັນທີ່ຈະມາເນື່ອງມາຈາກຊ່ວງເວລາທີ່ການຜະລິດແຕກ.

ມີ​ຜົນ​ດີ​ຕໍ່​ຄວາມ​ກັງ​ວົນ​ນີ້. ລະຫັດທີ່ສ້າງໂດຍ AI ສາມາດເບິ່ງໄດ້ຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາບັນຫາເລັກນ້ອຍ - ເງື່ອນໄຂດ້ານເຊື້ອຊາດ, ຄວາມອ່ອນແອດ້ານຄວາມປອດໄພ, ກໍລະນີແຂບທີ່ມີພຽງແຕ່ພາຍໃຕ້ຮູບແບບການໂຫຼດສະເພາະ. ໂຄງການ compiler ເຮັດວຽກເປັນສ່ວນຫນຶ່ງເພາະວ່າ compilers ມີເງື່ອນໄຂທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ກໍານົດໄວ້ດີ: ໂຄງການຜົນຜະລິດເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່. ຊອບ​ແວ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ມັກ​ຈະ​ຂາດ​ຄວາມ​ຊັດ​ເຈນ​ສອງ​ນີ້​, ເຮັດ​ໃຫ້​ຂໍ້​ບົກ​ພ່ອງ​ທີ່​ສ້າງ​ໂດຍ AI ຍາກ​ກວ່າ​ໃນ​ການ​ກວດ​ສອບ​.

"AI ບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການຕັດສິນດ້ານວິສະວະກໍາ — ມັນຍົກສູງບົດບາດ. ໃນປັດຈຸບັນທ່ານສາມາດສ້າງໃນສີ່ມື້ທີ່ເຄີຍໃຊ້ເວລາສີ່ເດືອນ. ແຕ່ຖ້າທ່ານສ້າງສິ່ງທີ່ຜິດພາດ, ຫຼືສ້າງມັນຢູ່ໃນພື້ນຖານທີ່ສັ່ນສະເທືອນ, ທ່ານຍັງໄດ້ເລັ່ງເສັ້ນທາງໄປສູ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວ. ຜູ້ພັດທະນາແລະທຸລະກິດທີ່ຊະນະກັບ AI ແມ່ນຜູ້ທີ່ລົງທຶນເວລາທີ່ພວກເຂົາປະຫຍັດເຂົ້າໃນການທົດສອບທີ່ດີກວ່າ, ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີກວ່າ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງພວກເຂົາ.

ການ​ໂຕ້​ຖຽງ​ກັນ​ແມ່ນ​ມີ​ຜົນ​ບັງຄັບ​ໃຊ້​ຄື​ກັນ: ຄວາມ​ສົມບູນ​ແບບ​ຂ້າ​ໂຄງການ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ໜີ້​ສິນ​ທາງ​ເຕັກນິກ. ສໍາລັບການເລີ່ມຕົ້ນ, ທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະທີມງານທີ່ບໍ່ສະບາຍ, ຄວາມສາມາດໃນການຈັດສົ່ງຜະລິດຕະພັນທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ໄວແລະເຮັດຊ້ໍາໂດຍອີງໃສ່ຄໍາຕິຊົມທີ່ແທ້ຈິງມັກຈະມີຄຸນຄ່າຫຼາຍກ່ວາຄວາມບໍລິສຸດຂອງຖາປັດຕະຍະ. ນັກພັດທະນາ compiler ສົ່ງລະບົບການເຮັດວຽກໃນສີ່ມື້. ເຂົາເຈົ້າສາມາດປັບປຸງມັນໄດ້ໃນອາທິດຕໍ່ໄປໂດຍມີຂໍ້ມູນການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງທີ່ຊີ້ບອກຄວາມສໍາຄັນຂອງເຂົາເຈົ້າ — ເປັນຄວາມຫຼູຫຼາທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນເວລາທີ່ການກໍ່ສ້າງເບື້ອງຕົ້ນໃຊ້ເວລາຫຼາຍເດືອນ.

ອັນນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບຜູ້ປະກອບການທຸລະກິດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜູ້ພັດທະນາ

ຜົນກະທົບຂອງການພັດທະນາທີ່ເລັ່ງລັດ AI ຂະຫຍາຍອອກໄປໄກກວ່າຊັ້ນວິສະວະກຳ ເມື່ອຊອບແວທີ່ຊັບຊ້ອນສາມາດສ້າງໄດ້ໃນມື້ແທນທີ່ຈະເປັນເດືອນ, ເສດຖະກິດຂອງເຄື່ອງມືທີ່ກໍາຫນົດເອງມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ກ່ອນໜ້ານີ້ຕ້ອງເລືອກລະຫວ່າງການແກ້ໄຂລາຄາບໍ່ແພງ ແລະ ການພັດທະນາແບບກຳນົດເອງທີ່ຕ້ອງຫ້າມ ຕອນນີ້ມີທາງເລືອກທີ 3: AI- ຊ່ວຍພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ປັບແຕ່ງຢ່າງໄວວາ.

ແຕ່ນີ້ແມ່ນຄວາມເປັນຈິງຂອງການປະຕິບັດທີ່ຜູ້ປະກອບການທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ປະເຊີນ - ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການສ້າງຕົວລວບລວມຂໍ້ມູນ, ຫຼື CRM, ຫຼືລະບົບໃບແຈ້ງຫນີ້, ຫຼືເວທີການຈອງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ເຮັດໃຫ້ມັນໄວຂຶ້ນ. ທ່ານຕ້ອງການຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ອອກຈາກຫ້ອງ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດສຸມໃສ່ການດໍາເນີນທຸລະກິດຂອງທ່ານ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ເຫມາະກັບຮູບ. ດ້ວຍ 207 ໂມດູນທີ່ສ້າງມາກ່ອນກວມເອົາ CRM, ໃບແຈ້ງໜີ້, ເງິນເດືອນ, HR, ການຈັດການເຮືອ, ການວິເຄາະ, link-in-bio, ແລະການຈອງ, Mewayz ໃຫ້ທຸລະກິດມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນການດໍາເນີນງານທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດກັບຜູ້ພັດທະນາທີ່ AI ຊ່ວຍເຫຼືອເພື່ອເຮັດຊ້ຳ — ແລະມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ທັນທີດ້ວຍແຜນຟຣີຕະຫຼອດໄປ.

ວິທີການທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດສຳລັບທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ລວມທັງສອງຍຸດທະສາດ: ໃຊ້ແພລະຕະຟອມທີ່ສົມບູນແບບເຊັ່ນ Mewayz ສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການໃນການດໍາເນີນງານຫຼັກຂອງເຈົ້າ, ແລະພັດທະນາການຊ່ວຍ AI ໃຫ້ກັບເຄື່ອງມືທີ່ກໍານົດເອງຢ່າງແທ້ຈິງ, ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້. ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຮ້ານອາຫານອາດຈະໃຊ້ Mewayz ສໍາລັບການອອກໃບແຈ້ງໜີ້, HR, ແລະການຈັດການລູກຄ້າໃນຂະນະທີ່ສ້າງເຄື່ອງມືການເພີ່ມປະສິດທິພາບເມນູທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແບບກຳນົດເອງ. ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາອາດຈະດໍາເນີນການຫ້ອງການກັບຄືນໄປບ່ອນທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາໃນ Mewayz ໃນຂະນະທີ່ພັດທະນາການວິເຄາະລູກຄ້າທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ. ແພລະຕະຟອມຈັດການກັບ 90% ທີ່ພົບເລື້ອຍໃນທົ່ວທຸລະກິດ; ການພັດທະນາທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ຈັດການກັບ 10% ທີ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າເປັນເອກະລັກ.

ທັກສະທີ່ສຳຄັນໃນຕອນນີ້: ສິ່ງທີ່ຄວນຮຽນຮູ້ໃນໂລກ AI-First Development World

ຖ້າ AI ສາມາດສ້າງລະຫັດການເຮັດວຽກດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ນັກພັດທະນາ ແລະຜູ້ປະກອບການທຸລະກິດທີ່ມີຈິດໃຈທາງດ້ານວິຊາການຄວນສຸມໃສ່ການຮຽນຮູ້ອັນໃດ? ໂຄງ​ການ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ໃຫ້​ຄໍາ​ຕອບ​ທີ່​ຈະ​ແຈ້ງ​: ທັກ​ສະ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ທີ່​ສຸດ​ແມ່ນ​ການ​ທີ່ AI ຮັບ​ມື​ທີ່​ຮ້າຍ​ແຮງ​ທີ່​ສຸດ​.

ການຄິດລະບົບ — ຄວາມເຂົ້າໃຈວ່າອົງປະກອບຕ່າງໆມີປະຕິກິລິຍາແນວໃດ, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງຕ່າງໆຈະເກີດຂຶ້ນ, ແລະການຕັດສິນໃຈທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງມື້ນີ້ຈຳກັດທາງເລືອກຂອງມື້ອື່ນແນວໃດ — ກາຍເປັນທັກສະທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ. AI ສາມາດຂຽນຟັງຊັນໄດ້ຢ່າງສົມບູນແບບ, ແຕ່ພະຍາຍາມຫາເຫດຜົນກ່ຽວກັບວິທີການ 50 ຫນ້າທີ່ພົວພັນກັນພາຍໃຕ້ການໂຫຼດ. ບັນຫາການຍ່ອຍສະຫຼາຍ — ຄວາມສາມາດໃນການທໍາລາຍເປົ້າໝາຍທີ່ບໍ່ຊັດເຈນເຂົ້າໄປໃນວຽກຍ່ອຍທີ່ຊັດເຈນ, ສາມາດກວດສອບໄດ້ — ແມ່ນສິ່ງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາຄອມພີວເຕີໃຊ້ AI ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ລະໂມດູນມີປັດໄຈນໍາເຂົ້າ, ຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະເງື່ອນໄຂຜົນສໍາເລັດທີ່ຊັດເຈນ. ຖ້າບໍ່ມີການເສື່ອມໂຊມນັ້ນ, AI ຈະປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.

ທັກສະການປະເມີນ ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າທຽມກັນ. ຄວາມສາມາດໃນການອ່ານລະຫັດທີ່ສ້າງໂດຍ AI ແລະປະເມີນຢ່າງໄວວາວ່າມັນຖືກຕ້ອງ, ມີປະສິດທິພາບ, ປອດໄພ, ແລະຮັກສາໄດ້ແມ່ນທັກສະ meta ທີ່ຄູນຄວາມສາມາດອື່ນໆ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍເຖິງການຈື່ຈໍາ syntax - ມັນຫມາຍຄວາມວ່າຄວາມເຂົ້າໃຈຮູບແບບ, ຮັບຮູ້ຮູບແບບການຕ້ານການ, ແລະຮູ້ພຽງພໍກ່ຽວກັບໂດເມນບັນຫາທີ່ຈະສັງເກດເຫັນໃນເວລາທີ່ AI ຜິດພາດຢ່າງຫມັ້ນໃຈ. ສຳລັບຜູ້ດຳເນີນທຸລະກິດ, ທັກສະທີ່ທຽບເທົ່າແມ່ນສາມາດບອກໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ສຳເລັດ, ຂໍ້ມູນສຳຄັນແນວໃດ, ແລະສິ່ງທີ່ "ເຮັດແລ້ວ" ມີລັກສະນະແນວໃດ — ບໍ່ວ່າຈະເປັນນັກພັດທະນາ ຫຼື ແພລດຟອມ AI ກໍາລັງປະຕິບັດ.

ເບິ່ງໄປຂ້າງໜ້າ: ຂອບຟ້າ 12 ເດືອນ

ຖ້າຜູ້ພັດທະນາຄົນດຽວສາມາດສ້າງ Scheme compiler ໃນສີ່ມື້ໃນມື້ນີ້, ສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນ 12 ເດືອນຍ້ອນວ່າເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI ສືບຕໍ່ປັບປຸງ? ເສັ້ນທາງແນະນຳການພັດທະນາຫຼາຍຢ່າງທີ່ຜູ້ນຳທຸລະກິດ ແລະນັກພັດທະນາຄວນກະກຽມສຳລັບຕອນນີ້.

ທຳອິດ, ຄຳນິຍາມຂອງ "ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງດ້ານວິຊາການ" ຈະຂະຫຍາຍອອກໄປ. ຄົນທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນໂດເມນເລິກໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການຂົນສົ່ງ, ການເງິນ, ຫຼືການຂາຍຍ່ອຍ - ແຕ່ປະສົບການການຂຽນລະຫັດທີ່ຈໍາກັດ - ຈະສາມາດສ້າງຕົວແບບທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງແນວຄວາມຄິດຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າທັກສະການຂຽນລະຫັດບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ; ມັນຫມາຍຄວາມວ່າອຸປະສັກລະຫວ່າງ "ຂ້ອຍມີຄວາມຄິດ" ແລະ "ຂ້ອຍມີຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກ" ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ອັນທີສອງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຊອບແວ custom ຈະສືບຕໍ່ຫຼຸດລົງ, ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈ build-vs-buyd ຫຼາຍ nuanced. ການຄິດໄລ່ປ່ຽນຈາກ "ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດທີ່ຈະສ້າງມັນ" ເປັນ "ມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ທີມງານຂອງພວກເຮົາຈະສ້າງແລະຮັກສາມັນ, ຫຼືພວກເຮົາຄວນໃຊ້ແພລະຕະຟອມທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ?"

ສຳ​ລັບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ສ່ວນ​ໃຫຍ່, ຄໍາ​ຕອບ​ຈະ​ຍັງ​ຄົງ​ຢູ່: ໃຊ້​ເວ​ທີ​ພິ​ສູດ​ສໍາ​ລັບ​ພື້ນ​ຖານ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ແລະ​ສະ​ຫງວນ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ custom ສໍາ​ລັບ​ການ​ແຕກ​ຕ່າງ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ. ແພລະຕະຟອມເຊັ່ນ Mewayz, ໃຫ້ບໍລິການຫຼາຍກວ່າ 138,000 ຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີລະບົບນິເວດໂມດູນທີ່ສົມບູນແບບ, ເປັນຕົວແທນຂອງຫລາຍພັນຊົ່ວໂມງຂອງນັກພັດທະນາຊົ່ວໂມງຂອງການປະຕິບັດການສູ້ຮົບທີ່ບໍ່ມີ AI sprint ສີ່ມື້ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້ - ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນລະຫັດຕົວມັນເອງ, ແຕ່ຍ້ອນຄໍາຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຈັດການກໍລະນີ, ແລະການເຊື່ອມໂລຫະທີ່ມີພຽງແຕ່ມາຈາກການນໍາໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງໃນໂລກເທົ່ານັ້ນ. ອະນາຄົດເປັນຂອງຜູ້ປະກອບການທີ່ປະສົມປະສານການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແພລະຕະຟອມທີ່ສົມບູນແບບດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງການພັດທະນາແບບກໍານົດເອງທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ AI, ນໍາໃຊ້ແຕ່ລະເຄື່ອງມືທີ່ມັນໃຫ້ມູນຄ່າຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

AI ສາມາດ​ຊ່ວຍ​ສ້າງ​ບາງ​ສິ່ງ​ບາງ​ຢ່າງ​ທີ່​ຊັບຊ້ອນ​ເທົ່າ​ກັບ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ໄດ້​ບໍ?

ແມ່ນ — ແລະໂຄງການນີ້ພິສູດມັນ. ນັກພັດທະນາໄດ້ໃຊ້ AI ເປັນຄູ່ຮ່ວມງານການເຂົ້າລະຫັດເພື່ອປະຕິບັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບການໂທຫາງ, ການປິດແລະການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອໃນເວລາພຽງສີ່ມື້. AI ຈັດການການຜະລິດແຜ່ນ boilerplate, ຂໍ້ສະເຫນີແນະ debugging, ແລະການປະຕິບັດຮູບແບບໃນຂະນະທີ່ນັກພັດທະນາໄດ້ສຸມໃສ່ການຕັດສິນໃຈສະຖາປັດຕະ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນກໍຄື AI ບໍ່ໄດ້ແທນທີ່ຄວາມຊ່ຽວຊານ — ມັນຂະຫຍາຍມັນຂຶ້ນ, ໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາທີ່ມີປະສົບການເຄື່ອນທີ່ດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນໂຄງການທີ່ຕ້ອງການທາງດ້ານເຕັກນິກ.

ທ່ານຍັງຕ້ອງການທັກສະອັນໃດໃນເວລາສ້າງດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອ AI?

AI ເລັ່ງການປະຕິບັດ, ແຕ່ທ່ານຍັງຕ້ອງການພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບທິດສະດີການລວບລວມ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມຊົງຈໍາ, ແລະການອອກແບບພາສາແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການຊີ້ນໍາ AI ປະສິດທິຜົນ. ຄິດວ່າມັນຄືກັບການມີນັກພັດທະນາ junior ທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງ - ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າຈະຖາມຫຍັງ, ວິທີການປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະເວລາທີ່ຈະແກ້ໄຂຫຼັກສູດ. ຄວາມຮູ້ໂດເມນກາຍເປັນຕົວຄູນທີ່ປ່ຽນ AI ຈາກສິ່ງໃໝ່ໆໄປສູ່ເຄື່ອງຈັກຜະລິດຜົນທີ່ແທ້ຈິງ.

ວິ​ສາ​ຫະ​ກິດ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ AI ກັບ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແນວ​ໃດ​?

ຖ້ານັກພັດທະນາຄົນດຽວສາມາດສ້າງຄອມພີວເຕີໄດ້ໃນສີ່ມື້, ຈິນຕະນາການວ່າເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ AI ສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້ໃນການດໍາເນີນທຸລະກິດປະຈໍາວັນ. ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ແລ້ວຝັງ AI ອັດຕະໂນມັດໃນທົ່ວ 207 ໂມດູນ — ຈາກ CRM ແລະການອອກໃບແຈ້ງໜີ້ເຖິງຊ່ອງທາງການຕະຫຼາດ — ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ $19/ເດືອນ. ຫຼັກການດຽວກັນໃຊ້ໄດ້: ໃຫ້ AI ຈັດການການປະຕິບັດຊໍ້າໆ ເພື່ອໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດ ແລະການເຕີບໂຕ.

ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ເຊື່ອຖືໄດ້ພຽງພໍສຳລັບການຜະລິດບໍ?

ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນຂຶ້ນກັບມະນຸດທັງໝົດໃນວົງການ. ໃນໂຄງການ compiler ນີ້, ນັກພັດທະນາໄດ້ທົດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດທຸກໆອົງປະກອບ - ການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອ, ການຈັດການ recursion, ແລະ edge case - ກ່ອນທີ່ຈະພິຈາລະນາມັນສໍາເລັດ. ລະຫັດທີ່ສ້າງໂດຍ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບຽບວິໄນການທົບທວນດຽວກັນກັບລະຫັດອື່ນໆ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບແມ່ນຄວາມໄວຕໍ່ຮ່າງທີ່ເຮັດວຽກ, ບໍ່ຂ້າມການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ. ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດ AI ເປັນຮ່າງທຳອິດທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ.