Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Когда генеральный директор Anpropic Дарио Амодеэй заявил, что ИИ напишет 90% кода в течение шести месяцев, мир кодирования готовился к массовому вымиранию. Но внутри Salesforce другая реальность уже сформировалась.
«Около 20% всего кодекса Apex, написанного за последние 30 дней, пришло от Agentforce», — сказал мне во время недавнего интервью Jayesh Govindarajan, старший вице -президент Salesforce AI. Его команда отслеживает не только сгенерированный код, но и код фактически развернулся в производстве. Цифры показывают ускорение, которое невозможно игнорировать: 35 000 активных ежемесячных пользователей, 10 миллионов строк принятого кода и внутренних инструментов, сэкономив 30 000 часов разработчика каждый месяц.
Тем не менее, разработчики Salesforce не исчезают. Они развиваются.
«Подавляющее большинство разработчиков — по крайней мере, то, что я называю первым проектом кода — будет написано ИИ», — признал Говиндараджан. «Но то, что разработчики делают с этим первым проектом, принципиально изменилось».
От строк кода до стратегического контроля: как разработчики становятся технологическими пилотами
Программная инженерия всегда смешала творчество с уточнением. Теперь ИИ занимается последним, подталкивая разработчиков к первым.
«Вы переходите от чисто технической роли к более стратегической», — объяснил Говиндараджан. «Не только« у меня есть что построить, поэтому я построю его », но« что мы должны построить? Чего на самом деле хочет клиент? »
Этот сдвиг отражает другие технологические нарушения. Когда калькуляторы заменили ручные вычисления, математики не исчезали — они решали более сложные проблемы. Когда цифровые камеры убили темные комнаты, фотография расширилась, а не сократилась.
Salesforce считает, что код работает так же. Поскольку ИИ сокращает стоимость создания программного обеспечения, разработчики получают то, чего им всегда не хватало: время.
«Если создание работающего прототипа однажды занял недели, теперь это займет часы», — сказал Говиндараджан. «Вместо того, чтобы показывать клиентам документ, описывающий, что вы можете создать, вы просто вручите им рабочее программное обеспечение. Затем вы итерации на основе их реакции».
‘Vibe Coding’ здесь: почему инженеры -программисты теперь организуют ИИ, а не печатают каждую команду
Кодеры начали принимать так называемое «кодирование Vibe»-термин, придуманный соучредителем OpenAI Андреем Карпати. Практика включает в себя давление направлений высокого уровня AI, а не точные инструкции, а затем совершенствование того, что он производит.
Есть новый вид кодирования, который я называю «кодированием вибрации», где вы полностью поддаетесь вибрациям, охватываете экспоненциалы и забываете, что код даже существует. Это возможно, потому что LLMS (EG Cursor Composer W Sonnet) становятся слишком хорошими. Также я просто разговариваю с композитором с супер -протеканием …
— Андрей Карпати (@karpathy) 2 февраля 2025 года
«Вы просто даете ему какое-то направление высокого уровня и позволяете ИИ использовать свое творчество для создания первого проекта»,-сказал Говиндараджан. «Это не сработает точно так, как вы хотите, но это дает вам что -то, с чем можно сыграть. Вы совершенствуете его части, говоря:« Это выглядит хорошо, делайте больше », или« эти кнопки ловко, они мне не нужны ».
Он сравнивает процесс с музыкальным сотрудничеством: «ИИ устанавливает ритм, в то время как разработчик настраивает мелодию».
В то время как ИИ превосходит при создании простых бизнес -приложений, Говиндараджан признает, что у него есть ограничения. «Собираетесь ли вы построить базу данных следующего поколения с кодированием Vibe? Маловероятно. Но не могли бы вы создать действительно крутой пользовательский интерфейс, который делает вызовы базы данных и создает фантастическое деловое приложение? Абсолютно».
Новый императив качества: почему стратегии тестирования должны развиваться, поскольку ИИ генерирует больше производственного кода
ИИ не просто пишет код по -разному — это требует различного контроля качества. Salesforce разработал свой центр тестирования Agentforce после обнаружения, что созданный машиной код потребовал новые подходы к проверке.
«Это стохастические системы», — объяснил Говиндараджан. «Даже с очень высокой точностью, существуют сценарии, когда они могут потерпеть неудачу. Может быть, это не удается на шаге 3, или на шаге 4, или шаг 17 из 17 шагов, которые он выполняет. Без надлежащих инструментов тестирования вы не узнаете».
Недотеринный характер выходов ИИ означает, что разработчики должны стать экспертами при пограничном тестировании и настройке ограждения. Им нужно знать не только как писать код, но и как его оценить.
Помимо генерации кода: как ИИ сжимает весь жизненный цикл разработки программного обеспечения
Преобразование выходит за рамки начального кодирования, чтобы охватить полный жизненный цикл программного обеспечения.
«На этапе сборки инструменты понимают существующий код и разумно расширяют его, что ускоряет все», — сказал Говиндараджан. «Затем приходит тестирование — генерирующие регрессионные тесты, создание тестовых случаев для нового кода — все из которых ИИ может обрабатывать».
Эта всесторонняя автоматизация создает то, что Говиндараджан называет «значительно более плотной петлей» между идеей и реализацией. Чем быстрее разработчики могут проверить и уточнить, тем амбициозным они могут стать.
Алгоритмическое мышление по -прежнему имеет значение: почему основы информатики остаются необходимыми в эпоху ИИ
Говиндараджан часто задает тревожные вопросы о будущем программной инженерии.
«Меня постоянно спрашивают, должны ли люди все еще изучать информатику», — сказал он. «Ответ абсолютно да, потому что алгоритмическое мышление остается необходимым. Разрушение больших проблем на управляемые произведения, понимание того, какое программное обеспечение может решить, какие проблемы, моделирование потребностей пользователей — эти навыки становятся более ценными, а не меньше».
Что меняется, так это то, как проявляются эти навыки. Вместо того, чтобы вводить каждый символ решения по характеру, разработчики направляют инструменты ИИ к оптимальным результатам. Человек дает суждение; Машина обеспечивает скорость.
«Вам все еще нужна хорошая интуиция, чтобы дать правильные инструкции и оценить вывод», — подчеркнул Говиндараджан. «Требуется искренний вкус, чтобы посмотреть на то, что производит ИИ, и распознавать то, что работает, а что нет».
Стратегическое возвышение: как разработчики становятся деловыми партнерами, а не техническими исполнителями
По мере того, как сама кодирование становится коммодитизированным, роли разработчиков более напрямую связываются с бизнес -стратегией.
«Разработчики занимают надзорные должности, направляющие агенты, выполняющие работу от их имени», — объяснил Говиндараджан. «Но они по -прежнему ответственны за то, что развертывается. Доллар до сих пор останавливается с ними».
Это возвышение приближает разработчиков к лицам, принимающим решения, и дальше от деталей реализации-продвижения по службе, а не ликвидации.
Salesforce поддерживает этот переход инструментами, разработанными для каждого этапа: AgentForce для разработчиков обрабатывает генерацию кода, Agent Builder позволяет настраивать, а центр тестирования AgentForce обеспечивает надежность. Вместе они образуют платформу для разработчиков, чтобы вырасти в эти расширенные роли.
Видение компании резко контрастирует с повествованием «разработчики обречен». Вместо того, чтобы кодировать себя в устаревание, инженеры -программисты, которые адаптируются, могут оказаться более важными, чем когда -либо.
В области, где переосмысление является обычным делом, ИИ представляет собой самый мощный компилятор, переводимый не только о том, как написан код, но и кто его пишет и почему. Для разработчиков, желающих обновить свои собственные ментальные модели, будущее не похоже на прекращение, а больше похоже на трансцендентность.
Источник
