АИ-пилоты в разработке программного обеспечения: повышение производительности кодирования запуска
18 августа 2025 г.«Со-пилоты» с AI для программистов приобрели значительную популярность, пообещав ускорить разработку программного обеспечения. Такие инструменты, как Github Copilot, Amazon Codewhisperer и другие, в настоящее время используются миллионами разработчиков по всему миру, в том числе не менее 90% компаний Fortune 100. Стартапы, которые всегда находятся под давлением, чтобы отправить функции быстрее с ограниченными ресурсами, особенно стремятся использовать этих помощников по кодированию искусственного интеллекта. Но помимо шумихи и больших утверждений, чтозаметныйРезультаты могут ожидать небольшие команды разработчиков? В этой статье рассматривается, как инструменты программного программирования AI могут выступать в качестве множителей силы для стартапов, опираясь на реальные данные о производительности и лучшие практики. Мы также рассмотрим, как интегрировать ИИ в повседневные рабочие процессы и обсудить ограничения (потому что даже самым умным совместным пилотом все еще нужен пилот человека).
Настоящий рост производительности с помощью совместных пилотов ИИ
Помощники по кодированию ИИ перешли от новизны к обеспечению реальных повышений производительности для разработчиков. Рассмотрим Github Copilot: в контролируемом эксперименте разработчики, которые использовали Copilot, выполнили задачу кодирования на 55% быстрее, чем без него. Такое ускорение может означать, что за 7 дней может означать, что может занять других 10. В другом тематическом исследовании компания -разработчик программного обеспечения обнаружила, что Copilot ускорил написание нового кода на 34%, а написание модульных тестов на 38%, причем 96% их разработчиков сообщили, что он ускорил их ежедневную работу. Это не тривиальные выгоды - они предполагают, что «парной программист» ИИ может справиться с большой частью хрустящей работы, позволяя человеческим программистам сосредоточиться на более сложных или более творческих аспектах.
Наши инженеры наблюдали за аналогичные преимущества из первых рук. В одном недавнем проекте сочетание разработчика с AIS Assistant сократила активное время кодирования примерно на 30% - заметное сокращение, которое позволило команде быстрее доставлять функции без добавления численности головы. Эти выгоды поступают из множественных вариантов использования: ИИ может генерировать код парикматериала, предлагать решения для общих алгоритмов и даже автоматические целые функции на основе простого комментария, описывающего намерение. Для стартапа это означает, что большая часть «занятой работы» кодирования (например, написание повторяющихся геттеров/сеттеров, клейкий код или базовая логика CRUD) может быть выгружена в ИИ.
Не менее важны человеческий фактор. Многие разработчики сообщают, что использование помощника искусственного интеллекта делает кодирование более приятным и менее разочаровывающим. В опросах 60–75% пользователей Fopilot сказали, что этот инструмент помогает им чувствовать себя менее разочарованными и способными сосредоточиться на творческой работе. Автоматируя утомительные части кодирования, ИИ-пилоты освобождают умственную энергию. Разработчики могут потратить больше времени на разработку правильной архитектуры или решение сложных проблем, а также меньше времени на борьбу с помощью котельки. Один старший инженер описал опыт как:«С ИИ я должен меньше думать о скучных вещах, и когда я думаю, это забавное»- По сути, ИИ обрабатывает монотонные кусочки, вызывая больше потока в развитии.
Как стартапы могут интегрировать совместные пилоты в свой рабочий процесс
Поступить на помощников по программированию ИИ требуется нечто большее, чем просто переключение переключения - вам нужно вдумчиво интегрировать эти инструменты в рабочий процесс вашей команды. Вот несколько практических шагов и советов для стартапов, чтобы получить максимальную отдачу от AI-пилота:
Определить повторяющиеся (низкие) задачи: Начните с аудита ваших задач разработки, чтобы обнаружить повторяющуюся или тяжелую работу. Они могут включать в себя написание основных запросов базы данных CRUD, компонентов пользовательского интерфейса Cowerplate, модульных тестовых каркасов или преобразования форматов данных. Такие задачи идеально подходят для делегирования в ИИ. Когда вы знаетечтоВы хотите, чтобы ИИ справился, легче интегрировать его эффективно.
Выберите правильный инструмент для работы: Не все помощники по кодированию ИИ идентичны. Выберите тот, который соответствует вашему стеку и потребностям. Например, если ваш продукт построен на AWS и использует много сервисов AWS, вы можете попробовать Amazon Codewhisperer - он оптимизирован для кода API API AWS и даже включает в себя сканирование безопасности. С другой стороны, Github Copilot поддерживает широкий спектр языков и IDE и имеет проверенный послужной список.
Тренируйся и на борту твоей команды: Помощник искусственного интеллекта наиболее эффективен, когда разработчики знают, как его использовать. Отложите время для ваших инженеров, чтобы познакомиться с инструментом. Поощряйте их писать вдумчивые комментарии и подсказки в коде, а затем позвольте ИИ предложить реализацию функции. Чем лучше описание задачи, тем лучше предложение ИИ.
Отрегулируйте обзоры рабочего процесса и кода: Интегрируйте помощника ИИ в существующие процессы, такие как обзор кода, но установите четкие рекомендации. Хорошая практика-всегда просматривать Code, сгенерированный AI человеком (никаких слепых коммитов того, что предлагает ИИ). Некоторые команды требуют комментария или ярлыка по запросам на привлечение, если код был сгенерирован AI, просто чтобы сигнализировать «Давайте дважды проверим эту часть». Вы даже можете использовать ИИ в самом процессе рассмотрения - например, с помощью инструмента или плагина, который суммирует запрос на вытягивание или проверки на получение очевидных ошибок.
Поддерживать стандарты безопасности и соответствия: При интеграции ИИ, помните, какой код или данные вы делитесь с этими услугами. Большинство облачных инструментов кодирования ИИ отправляют вашу подсказку (которая включает в себя контекст кода) на свои серверы для создания предложений. Никогда не вставляйте конфиденциальные ключи, пароли или проприетарные алгоритмы в подсказку AI. Если ваш стартап имеет дело с очень конфиденциальным кодом, настройте настройки инструмента AI для минимального хранения данных или отказаться от обмена данными, если вариант существует.
Итерация и развитие вашего использования: Наконец, рассматривать развертывание помощи ИИ как итеративный процесс. Соберите отзывы от ваших разработчиков. Какие задачи наиболее полезен ИИ, и где он спотыкается? Возможно, вы обнаружите, что это резко ускоряет кодирование пользовательского интерфейса Frontend, но оно менее полезно в дизайне основных алгоритмов-эта информация может направить вас, куда опираться на него, а когда делать вещи старомодным образом. Следите за новыми функциями: инструменты кодирования искусственного интеллекта быстро развиваются (например, GitHub продолжает добавлять новые возможности, такие как кодирование на основе голоса или улучшенные окна контекста).
Вдумчивая интеграция со-пилота ИИ таким образом, стартап-команда может получить конкурентное преимущество. Вы будете обеспечивать более быстрое кодирование без ущерба для качества, что означает более быстрые выбросы и способность итерации на ваш продукт быстрее. В быстро развивающемся мире стартапа эффективно использование ИИ может быть разницей между первым на рынке и отставанием.
Ограничения и лучшие практики (почему человеческий разработчик все еще имеет значение)
Помощники по кодированию ИИ являются мощными, но они не волшебные. Крайне важно понимать их ограничения и принять лучшие практики, чтобы использование их действительно повышало производительностьбезвызывая новые проблемы. Вот несколько ключевых моментов, которые следует иметь в виду:
- ИИ часто прав, но может быть уверенно неправильно: Эти инструменты генерируют код на основе шаблонов в учебных данных, что означает, что онипредсказыватьЧто может решить вашу проблему - но они действительно непониматьпроблема. Копилот может предложить решение, которое выглядит правдоподобно, но является ошибочным для вашего конкретного варианта использования. Никогда не предполагайте, что код на 100% правильный. Думайте об этом как о том, что младший разработчик помогает вам - квалифицированным и быстрым, но склонным к ошибкам. Вы, как старший разработчик, должен рассмотреть и проверить все.
- Вы окончательные качественные ворота: Документация GitHub напоминает пользователям, что«Вы несете ответственность за обеспечение безопасности и качества вашего кода»При использовании Copilot. Это вежливый способ сказать: не слепо доверяйте ИИ. Продолжайте применять стандарты кодирования вашей команды, выполнять обзоры кода и запустите свои тестовые люксы. Код, сгенерированный AI, может содержать ошибки или даже уязвимости безопасности (например, с использованием устаревшего метода шифрования или не должным образом дезинфицирующего ввода).
- Соображения безопасности и конфиденциальности: Как уже упоминалось, одно ограничение облачных инструментов ИИ заключается в том, что они отправляют код за пределы вашей среды. Даже если сервис не хранит ваш код, всегда существует некоторый риск, когда конфиденциальное код покидает ваш ноутбук. Компании, создающие чувствительные приложения (финансы, здравоохранение и т. Д.), Должны тщательно взвесить это. Одна из лучших практик - избежать введения собственного кода в подсказки; Вместо этого опишите проблему абстрактно. Кроме того, оставайтесь в курсе функций: некоторые инструменты кодирования искусственного интеллекта теперь позволяют отказаться от сбора данных или предлагать самостоятельные версии. Если ваша команда любит повышение производительности, но руководство беспокоит IP, изучение локального решения для искусственного интеллекта может стоить того.
- Не замена для человеческого творчества и дизайна. Со-пилоты ИИ могут помочь написать код, но они не будут разрабатывать вашу системную архитектуру и не придумывать инновационные идеи продукта. Они следуют вашему лидерству, то есть разработчик все еще должен сломать проблему, решать, что нужно построить, и убедиться, что решение соответствует требованиям. Короче говоря, эти инструменты усиливают вашу производительность, как только вы узнаете, что создать - но они не заменяют процесс выяснениячтопостроить илипочемуПолем Стартапы должны быть осторожны, чтобы не стать чрезмерными в предложениях ИИ, не понимая их. Поощряйте культуру, в которой члены команды рассматривают ИИ как полезного помощника, а не с оракулом. Это там, чтобы ускорить вас, но вы все еще находитесь на месте водителя.
Резюме лучших практик: Чтобы эффективно использовать со-пилоты ИИ, помните об этих лучших практиках:
- Используйте ИИ для правильных задач: Используйте его для шаблона, повторяющегося кодирования, переводов между языками (например, преобразование обработки JSON с одного языка в другой), написание тестов и т. Д. Не ожидайте, что она решит новые алгоритмические проблемы или выполняет критическую архитектурную работу для вас.
- Всегда просмотрите и тестируйте код, сгенерированный AI: Относитесь к предложениям ИИ так, как будто они пришли от человеческого стажера. Просмотрите строку кода, запустите ее против ваших тестовых случаев и убедитесь, что он действительно делает то, что вы намеревались.
- Поддерживать гигиену безопасности: Никогда не вставляйте секреты или проприетарную полную код в подсказку AI. Используйте настройки инструмента, чтобы ограничить обмен данными, если это возможно. Если ваш инструмент ИИ может работать локально или в частном облаке, рассмотрите это для конфиденциальных проектов.
- Продолжайте улучшать, как вы используете искусственный интеллект: Поле ИИ в программировании быстро развивается. Появляются новые модели и функции (например, лучшее понимание естественного языка, более крупные окна контекста или специфичные для домена агенты ИИ). Будьте любопытны и поощряйте своих разработчиков экспериментировать с новыми возможностями в безопасной песочнице.
Следуя этим лучшим практикам, стартап может избежать ловушек инструментов кодирования искусственного интеллекта, наслаждаясь значительными подъемами. Помните, что успешная интеграция искусственного интеллекта-это не просто единовременная установка; Это постоянный процесс адаптации, обучения и точной настройки как инструмента, так и привычек вашей команды.
Заключение
Служба ИИ в разработке программного обеспечения быстро переходит от шумиха к основным инструментам. Для стартапов принятие этих помощников по кодированию искусственного интеллекта может быть похоже на добавление в команду супер-заряженного разработчика-того, кто работает молниеносно утомительному и никогда не устает. Команды, которые охватывают помощников искусственного интеллекта, наблюдают измеримые повышения производительности, от более быстрых задач кодирования до большего внимания творческому развитию. И эти улучшения могут привести к реальному конкурентному преимуществу: поставка новых функций быстрее, быстрее, итерационно итерационные отзывы пользователей и больше с меньшей командой.
Однако успех с ИИ не происходит случайно. Это требует стратегического подхода: выбор правильных инструментов, обучение ваших разработчиков и поддержание сильной инженерной практики для поддержания высокого качества. Стартапы, которые получают это право, скорее всего, будут опережать своих конкурентов. С другой стороны, те, кто игнорирует эту тенденцию, могут оказаться в невыгодном положении, поскольку другие в отрасли скорость.
В конце концов, кодирование по -прежнему является человеческим творческим усилием - ИИ является мощным помощником, но не заменой человеческого понимания и инноваций. Ключ состоит в том, чтобы позволить машине делать то, что она делает лучше всего (пробегает много справочного кода, чтобы произвести предложения), в то время как вы делаете то, что люди делают лучше всего (решение проблем, дизайн и вызывание суждений).
Охватив этих новых помощников по кодированию ИИ тщательно и творчески, вы даете возможность своим разработчикам строить и отправлять с более высокой скоростью. В сегодняшнем быстро развивающемся техническом ландшафте это может иметь все значение. Счастливого кодирования-и не забудьте поблагодарить ваш со-пилот ИИ за помощь!
Если вы хотите масштабировать свой стартап и преодолеть кризис талантов, возможно, пришло время расширить свой кругозор - вы можете просто найти, как и я, источник роста, где вы меньше всего ожидали его. Если вам интересно узнать больше или узнать, как технический талант Вьетнама может вписаться в вашу стратегию роста, не стесняйтесь
Оригинал