ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Key Takeaways
- ຜູ້ພັດທະນາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການຊອກຫາຫຼາຍກ່ວາລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແລະກໍາລັງຊອກຫາຄໍາຖາມທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່: ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງສິ່ງທີ່ໄດ້ຖືກຂຽນ?
- ປະເພດຂອງມາດຕະຖານຄອມພິວເຕີໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຊອກຫາຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງແລະຄຸນນະພາບສູງ.
- ການຮູ້ສຶກວ່າຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດໃນ LLMs ສາມາດເປັນຄຸນນະສົມບັດສໍາລັບການກໍ່ສ້າງລະບົບທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດທີ່ບໍ່ມີຄຸນນະສົມບັດ, ຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນນະສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຄຸນສົມບັດ.
- AI ສາມາດສະຫນອງສະຖານທີ່ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ສວຍງາມໂດຍລັກສະນະລະຫັດທີ່ບໍ່ມີຄຸນນະສົມບັດຫຼືສະແດງໃຫ້ເຫັນບັນຫາທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການ distracted ໂດຍ styling ໃນລະດັບພື້ນທີ່.
- ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກວດສອບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຂໍຂອບໃຈກ່ຽວກັບສະຖາບັນທີ່ສໍາຄັນ, ຫຼືບັນຫາພື້ນຖານທີ່ບໍ່ມີ.
ບັນຊີລາຍຊື່: The Hidden Cost of Unaffected Code
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດຂອງພວກເຮົາ, ທ່ານສາມາດຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດຂອງພວກເຮົາ. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດຂອງພວກເຮົາ, ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດຂອງພວກເຮົາ.
ພວກເຮົາມີອຸປະກອນເຊັ່ນ Copilot ທີ່ສາມາດຊອກຫາລະຫັດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະສະຖານທີ່ໃຫມ່ກໍາລັງຊອກຫາຄຸນນະສົມບັດທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະ. ແຕ່ສິ່ງທີ່ວ່າ AI ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບການເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍ slowdown, ດາວໂຫລດສິ່ງທີ່ຍັງມີ, ແລະຊ່ວຍໃຫ້ตัดสินใจສິ່ງທີ່ຄຸນນະສົມບັດທີ່ຈະປິ່ນປົວ?
ລະບົບການຄາດຄະເນດິນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍ scanning ລະບົບລະຫັດທັງຫມົດແລະຊອກຫາເອກະສານທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ສຸດເພື່ອສ້າງບັນຫາໃນໄລຍະເວລາ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍການຮູບແບບຫຼື syntax, ແຕ່ກ່ຽວກັບການຊອກຫາລັກສະນະ fragile, ຮູບແບບທີ່ບໍ່ແມ່ນປົກກະຕິ, ແລະພື້ນຖານທີ່ສິ່ງທີ່ເລີ່ມຕົ້ນເປັນໄປໄດ້.
ໂມງຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ ChatGPT ແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມອາດສາມາດທີ່ແທ້ຈິງໃນການຊອກຫາໄອທີຂອງຄຸນນະພາບລະຫັດ, ທີ່ເປີດຂ້າງຂວາງກັບອຸປະກອນທີ່ທົດລອງບັນຫາທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດສູງແລະສະຫນັບສະຫນູນການເຮັດວຽກການພັດທະນາທີ່ດີເລີດ.
ການພັດທະນາຂອງ AI ໃນ Code Workflows
ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ!
Copilot, ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນຮູບແບບ Codex ຂອງ OpenAI, ສາມາດສ້າງ block codes full ຈາກການເຂົ້າລະຫັດລະຫັດທໍາມະຊາດ, ໂດຍການນໍາໃຊ້ຮູບແບບທີ່ຊອກຫາຈາກ miliards ຂອງຊຸດລະຫັດທໍາມະຊາດ. Tabnine ໃຊ້ວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໂດຍໃຊ້ຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍ, finestuned ທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຫຼືໃນສະພາບແວດລ້ອມສ່ວນບຸກຄົນ, ການເລືອກທີ່ເຫມາະສົມກັບທີມງານທີ່ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
Cody, ຈາກ Sourcegraph, ຍັງເຮັດສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໃນປັດຈຸບັນ, ມັນເຮັດວຽກກັບສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນໂຄງສ້າງໂຄງສ້າງຂອງທ່ານ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເອກະສານຂອງທ່ານ, ຄຸນນະສົມບັດຂອງທ່ານ, ລະບົບປະຫວັດສາດຂອງທ່ານ. ເງື່ອນໄຂທີ່ນີ້ເຮັດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຂອງຕົນຮູ້ສຶກບໍ່ມີຄຸນນະສົມບັດແລະຫຼາຍກ່ວາການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ແທ້ຈິງ. ມັນຮູ້ວ່າທ່ານໄດ້ສ້າງສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ສ້າງແລະວິທີການທີ່ທ່ານໄດ້ສ້າງມັນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຄໍາແນະນໍາທີ່ພວກເຮົາມີຄຸນນະສົມບັດຫຼາຍກ່ວາສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ.
ການທົບທວນຄືນລະຫັດໃຊ້ເວລາ, ໃນຂະນະທີ່ມັນເປັນການເຮັດວຽກຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ດີ, ສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການຊອກຫາ. ເຄື່ອງມືການທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມຊອກຫາບັນຫາທີ່ຮູ້ສຶກວ່າ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍກັບການ priorization.
ເປັນຫຍັງການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບລະຫັດທີ່ມີ AI ມີຄວາມສົນໃຈ
ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະຊອກຫາໃນລະຫັດທີ່ບໍ່ແມ່ນປົກກະຕິ. ໃນລະຫວ່າງການປັບປຸງຄຸນນະພາບ, ການປັບປຸງ bug, ແລະປີຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ກໍານົດໄວ້, ມັນງ່າຍທີ່ຈະຊອກຫາບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງໃນຄວາມຮູ້ສຶກ. ການທົບທວນຄືນແມ່ນປົກກະຕິໄດ້ຮັບການປະຕິບັດໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ, ເບິ່ງພາກສ່ວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ປ້າຍຄືກັບເອກະສານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ບໍ່ວ່າຈະໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍການຊອກຫາບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມປອດໄພຫຼືຄວາມປອດໄພ.
ມັນເປັນປະໂຫຍດຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນລະບົບທີ່ຜ່ານມາ. ໃນໄລຍະເວລາ, ຄວາມສົນທະນາກັບຄຸນນະສົມບັດໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ. ຜູ້ຊາຍຫຼີກເວັ້ນ, ເງື່ອນໄຂຂອງພວກເຮົາມີຄວາມເປັນໄປໄດ້, ແລະອຸປະກອນທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນປົກກະຕິກັບວິທີການທີ່ຜະລິດຕະພັນໄດ້ພັດທະນາ. ໃນກໍລະນີທີ່ນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າກຸ່ມທີ່ມີປະສົບການສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມສົນທະນາກັບຄຸນນະສົມບັດທີ່ຄົ້ນຄວ້າສິ່ງທີ່ຄົ້ນຄວ້າແລະສິ່ງທີ່ຄົ້ນຄວ້າຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ທີ່ລະບົບການຄາດຄະເນສາມາດສະຫນອງຄຸນນະພາບທີ່ແທ້ຈິງ. AI ສາມາດຊ່ວຍສະຫນັບສະຫນູນການຕອບສະຫນອງຄວາມຊ່ຽວຊານໃນສະຖານທີ່ທີ່ຕ້ອງການ - ໃນພາກສ່ວນຂອງລະຫັດທີ່ເລີ່ມຕົ້ນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມອຸດົມສົມບູນ. ມັນອາດຈະເປັນສະຖານທີ່ທີ່ທີ່ບໍ່ສາມາດຕອບສະຫນັບສະຫນູນ, ການກໍ່ສ້າງທີ່ບໍ່ສາມາດຕອບສະຫນັບສະຫນູນ, ຫຼືພາກສ່ວນທີ່ໄດ້ຂ້າງຂວາງຢ່າງງ່າຍດາຍຈາກວິທີການທີ່ລະບົບແມ່ນຄາດວ່າຈະເຮັດວຽກ. ການຄາດຄະເນດຽວກັນແມ່ນບໍ່ເພື່ອຕອບສະຫນັບສະຫນູນການຄາດຄະເນຂອງມະນຸດຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຂ້າງຂວາງຢ່າງງ່າຍດາຍທີ່ການຄາດຄະເນດຽວກັນແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້.
ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ!
ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປິ່ນປົວຢ່າງກວ້າງຂວາງຫຼາຍ, ການ output ຂອງພວກເຂົາຈະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງໃນເວລາທີ່ມີລະຫັດຫຼາຍແລະບໍ່ມີເວລາທີ່ດີທີ່ຈະກວດສອບທັງຫມົດ.
ສິ່ງທີ່ LLM ແມ່ນ "ເບິ່ງ" ໃນຂະນະທີ່ການທົດສອບລະຫັດ
LLMs ບໍ່ຮູ້ລະຫັດເຊັ່ນດຽວກັນກັບມະນຸດ, ພວກເຂົາເຈົ້າຊອກຫາຊຸດຂອງ tokens, embeddings, ແລະ patterns. Here’s how that plays out:
Tokenization, ການກໍ່ສ້າງແລະ Embeddings
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດ, ທ່ານສາມາດເຂົ້າລະຫັດໂດຍຜ່ານການເຂົ້າລະຫັດໂດຍຜ່ານການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດ.
ຫຼັງຈາກການ tokenized ລະຫັດ, ມັນຖືກກວດສອບເປັນການສະບັບ vector ທີ່ເອີ້ນວ່າ embeddings. These capture the structure, meaning, and surrounding context of each piece. ດັ່ງນັ້ນ, ເຊັ່ນດຽວກັນວ່າສອງປະເພດເບິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນອຸປະກອນ, ກະລຸນາ, def add(a, b): return a + b and def sum(x, y): return x + y — ໂມເລດສາມາດຮູ້ວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ສິ່ງທີ່ LLM Pick Up, ແລະສິ່ງທີ່ພວກເຂົາບໍ່
ໂມງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນດີທີ່ສຸດໃນການຊອກຫາການກໍ່ສ້າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຮູບແບບ stylistic, ການກໍ່ສ້າງ loop, conditionals nests, ການກໍ່ສ້າງ modular. They can generalize across codebases and detect anomalies where patterns deviate.
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຮົາ, ທ່ານສາມາດຊອກຫາສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຮົາ.
ດາວນ໌ໂຫລດ Maping Insights Into Ranking
ຖ້າຫາກວ່າມາດຕະຖານສາມາດກວດສອບສິ່ງທີ່ລະຫັດເລີ່ມຕົ້ນ, ຖ້າຫາກວ່າມັນແມ່ນຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ສູງສຸດ, ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ຖືກກວດສອບ, ຫຼືຮູບແບບທີ່ບໍ່ຖືກກວດສອບ, ມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຮັບປະກັນຄວາມເຂັ້ມແຂງເພີ່ມເຕີມກັບສະຖານທີ່ນີ້. ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ໄດ້ກວດສອບສິ່ງທຸກຢ່າງໃນລະດັບเดียวกัน, AI ສາມາດນໍາສະເຫນີສ່ວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈາກມາດຕະຖານ, ສະຫນັບສະຫນູນກັບພາກສ່ວນທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການປົກປັກຮັກສາຢ່າງງ່າຍດາຍຫຼືມີຄຸນນະພາບສູງກວ່າເພື່ອເຮັດໃຫ້ບັນຫາໃນໄລຍະສາຍ.
ການຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ GALLa (Graph-Aligned Language Models for Code) ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເຂົ້າລະຫັດລະຫັດການກໍ່ສ້າງ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເສັ້ນທາງ AST ຫຼືການຄວບຄຸມ flux graphs, ສາມາດປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງມາດຕະຖານການເຂົ້າລະຫັດລະຫັດ.
ຊອບແວທີ່ເປັນ Pushing Toward Code Scoring
ເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນກໍາລັງທົດສອບກັບວິທີການຄາດຄະເນຄຸນນະພາບລະຫັດໂດຍໃຊ້ການກັ່ນຕອງຂອງການທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມ, AI, ແລະການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ໃນຂະນະທີ່ຫຼາຍກ່ວາພວກເຮົາມີການນໍາໃຊ້ термин "ການຕັດສິນໃຈລະຫັດ" ໂດຍສະເພາະ, ພວກເຮົາມີການຂົນສົ່ງໃນປັດຈຸບັນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ພັດທະນາທີ່ປັບປຸງບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງຢ່າງງ່າຍດາຍແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຮ້ອນໃນປັດຈຸບັນ.
Mutable AI ເປັນຕົວຢ່າງຫນຶ່ງ. ມັນເຊື່ອມຕໍ່ການຜະລິດລະຫັດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກສະພາບແວດລ້ອມ, ການອອກແບບເພື່ອ refactor ຫຼືການປິ່ນປົວລະຫັດໃນຂະນະທີ່ທ່ານຂຽນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົນຖືກອອກແບບມາເພື່ອປັບປຸງຄວາມຮູ້ສຶກແລະການປົກປັກຮັກສາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການປິ່ນປົວ syntax. ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການກໍ່ສ້າງໃນໄລຍະ syntax ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປິ່ນປົວທີ່ດີກວ່າທີ່ເກີດຂຶ້ນພາຍໃຕ້ພື້ນທີ່.
ລະບົບ Codacy ມີການປິ່ນປົວຢ່າງງ່າຍດາຍຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງເພີ່ມປະເພດຂອງການອັດຕະໂນມັດ. ມັນປະຕິບັດການປິ່ນປົວການເຂົ້າລະຫັດສະດວກໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງໄອທີ, ປັບປຸງບັນຫາໂດຍລະດັບຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະເຫມາະສົມກັບມາດຕະຖານທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, Cody ຂອງ Sourcegraph ເຮັດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມ. ໂດຍການຕັດສິນໃຈຈາກລະຫັດທີ່ຢູ່, ການຢັ້ງຢືນແລະຮູບແບບການນໍາໃຊ້ຂອງ repository, Cody ຄຸນນະສົມບັດຄວາມຄິດເຫັນຂອງຕົນເພື່ອໂຄງການພິເສດ. ມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີເລີດກັບຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມຫຼາຍ, ລວມທັງໃນລະຫັດລະຫັດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຄຸນນະພາບແຕກຕ່າງກັນໃນເອກະສານແລະຊຸດ, ແລະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສິ່ງທີ່ວ່າການຮູ້ສຶກອົບຮົມທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມແມ່ນປະສິດທິພາບຫຼາຍ.
ໃນຖານະເປັນບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາກໍາລັງເຮັດວຽກຮ່ວມກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາກໍາລັງເຮັດວຽກຮ່ວມກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ Automated Code Judgment
AI ສາມາດສະຫນອງການເຄື່ອນໄຫວທີ່ດີເລີດ, ແຕ່ການນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການຄຸນນະພາບລະຫັດແມ່ນມີປະສິດທິພາບ. ໂມເລກນິຍົມຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຮູບແບບ, ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີ intention, ດັ່ງນັ້ນມັນບໍ່ແມ່ນສະດວກສໍາລັບພວກເຂົາທີ່ຈະຍ້າຍລະຫັດທີ່ຖືກຕ້ອງເປັນບັນຫາພຽງແຕ່ສໍາລັບວ່າມັນບໍ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ພວກເຂົາໄດ້ເບິ່ງຫຼາຍທີ່ສຸດ. ນີ້ສາມາດສ້າງຄວາມຫມັ້ນຄົງກັບການປິ່ນປົວທີ່ບໍ່ແມ່ນປົກກະຕິ, ແຕ່ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ
ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແລະການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ
ຄວາມອາດສາມາດຂອງ over-reliance
ການທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມໄດ້ຖືກປັບປຸງໂດຍ LLM, ແຕ່ການທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມນີ້ບໍ່ແມ່ນບໍ່ເຄື່ອນໄຫວ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນມາດຕະຖານຍັງຄົ້ນຄວ້າກັບມາດຕະຖານທີ່ເຫມາະສົມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຜິດພາດ off-by-one ຫຼື conditionals.
ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດຂອງມະນຸດແມ່ນສໍາຄັນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນການປິ່ນປົວ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ແມ່ນອຸປະກອນທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອປິ່ນປົວມັນ.
ຜະລິດຕະພັນ Feedback Loop
ວິທະຍາໄລແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດ
Projects open-source store detailed signals about what reviewers accept, change, or reject. Mining data helps a model understand which code gets approved and why. Signals like inline comments, approval rates, or request-for-changes notes become training cues.
ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ.
ຈາກ insight ກັບການປັບປຸງ
ການຝຶກອົບຮົມຂອງ Graphite ກ່ຽວກັບອຸປະກອນລະຫັດ AI open-source ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບການທົດສອບແມ່ນອັບໂຫລດກັບມາດຕະຖານການພັດທະນາຂອງໂຄງການ. Teams using these tools report better code consistency and reduced review fatigue, thanks to smarter, context-conscious suggestions.
ປະເພດຂອງ loop ແມ່ນນີ້: model suggests → developer reviews or ignores → model records outcome → model refines outputs. ໃນໄລຍະເວລາ, that loop transforms a generic scorer into a collaborator who understands your team’s style and priorities, reducing mess and directing attention where it counts.
ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະ concentrating
AI ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກວດສອບການທົບທວນຄືນເພື່ອເປັນປະໂຫຍດ, ມັນພຽງແຕ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາຕອບສະຫນັບສະຫນູນ. ຫຼາຍກ່ວາທີມງານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີປະສົບການກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຕອບສະຫນັບສະຫນູນກັບທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ມາດຕະຖານທີ່ດີເລີດຂອງ codebase, ຜູ້ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ຫຼື drifting ຈາກວິທີການທີ່ລະບົບແມ່ນຄາດວ່າຈະເຮັດວຽກ, ມັນສະຫນອງທີມງານວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອ priorize.
ບໍ່ພຽງແຕ່ຮູບແບບ syntax, ແຕ່ການຂອບໃຈທີ່ແທ້ຈິງ: ສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບໃບຢັ້ງຢືນ, ສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວ, ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງການທົບທວນຄືນໃນໄລຍະເວລາ. ໃນໄລຍະເວລາ, ປະເພດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ AI ເພື່ອຮູ້ວ່າລະຫັດທີ່ສວຍງາມ, ມີຄວາມປອດໄພເປັນສິ່ງທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງທີມພິເສດ.
ຖ້າຫາກວ່າມັນໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນອຸປະກອນທີ່ຄອບຄົວໄດ້ນໍາໃຊ້, ຖ້າຫາກວ່າມັນແມ່ນ pipelines IC, dashboards internal, ຫຼືລະດູການທົບທວນຄືນລະດູການ, ການຄອບຄົວສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງການຄຸ້ມຄອງໃນປັດຈຸບັນ. ໃນໄລຍະເວລາ, ມັນສາມາດປັບປຸງການເຊື່ອມຕໍ່, ການຕັດສິນໃຈຂອງການທົບທວນຄືນ, ແລະໃຫ້ການຄອບຄົວໄດ້ດີກວ່າໃນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ.
ປະເພດຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຜູ້ພັດທະນາໃນປັດຈຸບັນ, ມີຄວາມປອດໄພເພີ່ມເຕີມ, ແລະໃຊ້ເວລາຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ.
