Yapay Zeka ile Pair Programming Hızlı. Güvenle Yayına Almak Sıradaki Adım.
Yapay zeka ile pair programming kodun daha erken yazılmasını sağlar. upstreamapi bu kodu aşamalı yayınlar, feature flag'ler ve SLO'da otomatik geri alma ile canlıya taşımanıza yardımcı olur.
Ekipler neden yapay zeka asistanıyla pair programming yapıyor
Aramanın arkasındaki niyet nadiren merak olur. Mühendisler editörden belirli şeyler bekler ve bunların her birinin sonrasında bir maliyeti vardır.
İlk taslaklar saniyeler içinde
Şablon kod, işleyiciler, migrasyonlar ve testler başlangıç noktası olarak gelir. Böylece mühendis zamanını gerçekten zor olan mantığa harcar.
İstediğinde ikinci bir görüş
Bir fonksiyonun neden öyle davrandığını ya da bir refactor'ın neyi bozabileceğini sorun. Cevap koda karşı kontrol edildiği sürece faydalıdır.
Testler kodla birlikte yazılır
Asistan, bir cuma öğleden sonra atlayacağınız senaryoları taslak olarak çıkarabilir. Hangi doğrulamaların önemli olduğuna yine siz karar verirsiniz.
Eski koda daha hızlı adapte olma
Bilen tek kişiyi aramak yerine kod tabanına soru sorabildiğinizde tanımadığınız servisler daha çabuk okunur hale gelir.
Bağlam değişimi azalır
Dokümanlar, kod parçacıkları ve yanıtlar editörün içine gelir. Daha az sekme, daha az kesinti, fikir ile çalışan kod arasında daha sıkı bir döngü.
Mühendis başına daha fazla değişiklik
Kimsenin bütçesine koymadığı yan etki budur. Haftada daha fazla birleştirilmiş değişiklik, canlıya güvenli bir yol gerektiren daha fazla yayın demektir.
Daha fazla kod, aynı yayın süreci
Kod daha hızlı geldiğinde darboğaz yer değiştirir. İnceleme, yayın ve panele bakmak, ilk taslak hızlandı diye hızlanmaz. Yapay zeka asistanıyla pair programming yapan ekipler çoğu zaman kuyruğun birleştirmeden sonra oluştuğunu görür: bir insanın müdahalesini gerektiren bir yayın, hepsi ya da hiçbiri olan bir dağıtım, elle yapılan bir geri alma. Çözüm asistanı yavaşlatmak değildir. Her yayını küçük, gözlemlenebilir ve geri alınabilir hale getirmektir. Böylece değişiklik hacmi arttığında olay hacmi de artmaz.
- Trafiğin yüzde 100'üne tek seferde dağıtmak, her hatayı bir olaya dönüştürür
- Üretilen kod; yük, veri yapısı veya sıralama hakkında gizli varsayımlar barındırabilir
- Elle yapılan bir geri alma, birinin fark edip müdahale etmesine bağlıdır ve bu genellikle en kötü saatte olur
- İnceleme, diff içindeki şeyleri yakalar; canlı trafik altında neyin olacağını değil
Yapay zekanın yazdığı kod için daha güvenli bir yol
Dört aşama. Asistan en fazla birincisine sahiptir. Gerisi yayın sürecidir.
-
1
Yaz ve incele
Asistanınızla pair programming yapın, sonra değişikliği herhangi bir pull request gibi inceleyin. Testler geçer, bir insan onaylar, değişiklik birleştirilir.
-
2
Yayını simüle et
Hiçbir şeyi açmadan önce aşamalı yayının ve trafik etkisinin nasıl ilerleyeceğini modelleyin. Plan önce kâğıt üzerinde kontrol edilmiş olur.
-
3
Kademeli olarak aç
Bir feature flag arkasında yayınlayın ve maruziyeti adım adım genişletin. Değişikliği herkesten önce küçük bir trafik payı görür.
-
4
Karar SLO'ya bırakılsın
Yayın sırasında hata ya da gecikme hedefiniz ihlal edilirse pilot otomatik olarak geri alınır. Geri almayı başlatmak için nöbet çağrısına gerek yoktur.
Yayın kontrolleri, kod asistanı değil
upstreamapi, asistanınızın bittiği yerde başlar. Kod yazmaz ve kodu incelemez. Değişikliklerin kullanıcılara nasıl ulaştığını yönetir.
Aşamalı yayınlar
Her şeyi sıfırdan herkese tek hamlede açmak yerine, yayını giderek artan bir trafik payına aşamalar halinde gönderin.
Feature flag'ler
Üretilen kodu kapalı olarak birleştirin, sonra bir segment için açıp yeniden dağıtım yapmadan saniyeler içinde tekrar kapatın.
SLO'da otomatik geri alma
Önemli hedefi tanımlayın. Bir yayın bu hedefi limitin ötesine ittiğinde değişiklik kendiliğinden geri alınır.
Yayın simülasyonu
Değişiklik gerçek bir kullanıcıyla karşılaşmadan önce aşamalı planı ve olası trafik etkisini test edin.
Editörünüzden bağımsız
Yalnızca yayınladığınız şeyi görür; ilk taslağı hangi asistanın yazdığı fark etmeksizin aynı şekilde çalışır.
Daha sakin nöbet
Kendi kendini geri alan kötü bir yayın, gece 3'te gelen bir çağrı değil, ertesi sabah bir log kaydıdır.
SLO tetiklendiğinde yayın geri alınır
İncelemeden ve her birim testinden geçmiş üretilmiş bir değişiklik düşünün. Küçük bir trafik dilimine ulaşır ve hata oranı yükselmeye başlar. Elle yürüyen bir süreçte birinin uyarıyı görmesi, yayını bulması, karar vermesi ve elle geri alması gerekir. SLO kapısıyla çalışan bir sistemde ise hedef aşıldığı anda yayın geri adım atar ve etki alanı başladığı küçük dilimde kalır. Olay sonrası incelemede de uzun bir zaman çizelgesi yerine kısa ve okunabilir bir zaman çizelgesi olur.
- Etki alanı, yayının ulaştığı aşamayla sınırlı kalır
- Geri alma, o an kimin izlediğine bağlı değil, metriğe göre tetiklenir
- Tam geri alma gerekmediğinde flag'ler hedefli bir kapatma imkânı sağlar
Asistan ya da yayın katmanı: farklı işler
Bunlar birbirini tamamlar. Yapay zeka asistanıyla pair programming yapan çoğu ekip, hattın farklı noktalarında ikisine de ihtiyaç duyar.
| Soru | Yapay zeka kodlama asistanı | upstreamapi |
|---|---|---|
| Ana görevi | Kodu yazmanıza ve anlamanıza yardım eder | Değişikliklerin kullanıcılara nasıl ulaştığını yönetir |
| Ne zaman devreye girer | Birleştirmeden önce, editörde | Birleştirmeden sonra, yayın sırasında |
| Kodunuzu yazar | Evet, incelediğiniz öneriler olarak | Hayır |
| Etki alanını sınırlar | Hayır | Evet, aşamalı maruziyet ve flag'ler ile |
| Kötü bir yayını geri alır | Hayır | Otomatik olarak, SLO ihlalinde |
| Güçlü olduğu alan | İlk taslağın hızı | Son kilometrenin güvenliği |
Yapay zeka ile pair programming ve güvenli yayınlar
Yapay zeka ile pair programming nedir?
Yapay zeka ile pair programming ekipleri daha hızlı yayına aldırır mı?
Yapay zeka ile üretilen kod canlı ortamda daha riskli mi?
upstreamapi bir yapay zeka kodlama asistanı mı?
Feature flag, yapay zeka ile üretilen kodda nasıl yardımcı olur?
SLO üzerinde otomatik geri alma tam olarak ne yapar?
Kullanmak için yapay zeka kodlama araçlarımı değiştirmem gerekir mi?
Yapay zekanın yazdığı kodunuzu bir güvenlik ağıyla yayınlayın
Asistanınızla pair programming yapmaya devam edin. Kullanıcılara ulaşan kısım için aşamalı yayınlar, feature flag'ler ve SLO tabanlı otomatik geri almayı ekleyin.