Kamila Moraes, menaxhere produkti në kompaninë GitHub, filloi diskutimin mbi shtimin në GitHub të mundësisë për bllokimin automatik të pull-request-eve të papërshtatshme, që krijohen nga asistentët AI, të dërguara pa verifikim manual dhe që nuk përmbushin kriteret e cilësisë. Ndryshime të tilla krijojnë një ngarkesë të shtuar për mbështetësit, të cilët janë të detyruar të kalojnë kohë duke analizuar kodin e paqartë.
Si një zgjidhje e shpejtë për këtë problem, po shqyrtohet mundësia e fshirjes së shpejtë të pull-request-eve përmes ndërfaqes web (fshirje pa mbetje në histori në vend të shënimit si të mbyllura) dhe përdorimi i të drejtave të personalizuara për dërgimin e pull-request-eve, që lejojnë pronarët e regjistrave të mundësojnë transmetimin e ndryshimeve vetëm për ata pjesëmarrës që e kanë bërë më parë ndryshimin.
Në zgjidhjet afatgjata, përmendet zgjerimi i modelit të kompetencave dhe ofrimi i mjeteve për ndihmarit që të vendosin rregulla fleksibël që përcaktojnë kush ka të drejtë të krijojë dhe rishikojë kërkesat për tërheqje, si dhe cilave kërkesa duhet t'i përshtaten kërkesat për tërheqje. Për më tepër, sugjerohet përdorimi i AI për të përcaktuar përputhshmërinë e ndryshimeve të dërguara me rregullat dhe standardet e cilësisë për çdo projekt (p.sh., të përcaktuara në skedarin CONTRIBUTING.md), si dhe për identifikimin dhe shënjimin e veçante të ndryshimeve të përgatitura me ndihmën e AI.
Nga propozimet e shprehura gjatë diskutimit, gjithashtu mund të përmendet krijimi i një filtri që ndalon dërgimin e kërkesave për tërheqje pa hapur më parë diskutime për çështjet me shpjegime për arsyet e realizimit të ndryshimeve, si dhe informimin e ndihmarëve për pranimin e kërkesave për tërheqje nga fillestarët vetëm pas kalimit të suksesshëm të testeve në sistemin e integrimit të vazhdueshëm.
Sipas statistikave të njërit nga zhvilluesit kryesorë të kornizës genkit, vetëm njërin nga çdo dhjetë ndryshime të përgatitura nga AI i plotëson kriteret për të hapur një pull-request. Një nga pjesëmarrësit në projektin Azure Core Upstream përmbledh shqetësimet kryesore të shoqëruesve:
- Shkelja e modelit të besimit gjatë rishikimit - rishikuesit nuk mund të jenë të sigurt se ai që ka dërguar ndryshimin e ka shkruar kodin e derguar dhe e kupton thelbin e tij.
- Pull-requests e gjeneruara në asistentët AI mund të duken strukturalisht të sakta, por të jenë logjikisht të pasakta, të pasigurta ose të pa-testura në funksionim.
- Praktika e rishikimit mbështjellës mbetet e detyrueshme, por nuk mund të shkallëzohet në kushtet e rritjes së ndryshimeve të prodhuara përmes asistentëve AI.
- Shoqëruesit ndiejnë shqetësim kur pranojnë pull-requests që nuk i kuptojnë plotësisht, ndërsa asistentët AI e lehtësojnë kalimin e ndryshimeve të mëdha pa një kuptim të thellë.
- Ngarkohet ndjeshëm ngarkesa kognitive e shoqëruesve, të cilët tani duhet jo vetëm të kontrollojnë kodin, por edhe të vlerësojnë nëse autori i kupton atë.
- Shfaqja e veglave AI nuk e ka ulur, por e ka rritur ngarkesën për ata që ofrojnë mbështetje.
Gjithashtu, mund të përmendet një studim i kryer nga disa universitete europiane mbi ndikimin e kodit vibro në ekosistemin e projekteve të hapura. Studiuesit zhvilluan një model të ekuilibrit të ekosistemit të kodit të hapur, i cili tregoi se reagimet, që më parë ishin përgjegjëse për rritjen explosive të projekteve të hapura, pas përhapjes së kodit vibro krijojnë një efekt të kundërt - numri i zhvilluesve të gatshëm për të ndarë kodin bie, ndërsa larmia e projekteve të hapura zvogëlohet dhe cilësia zvogëlohet. Një nga zgjidhjet e përmendura për këtë problem është implementimi i një modeli financimi, të ngjashëm me Spotify, në të cilin platformat AI ripërkasin të ardhurat nga abonimet për shërbime për zhvillues në varësi të shkallës së përdorimit të projekteve.
Me kodimin e vibracioneve, zhvilluesit ndalojnë së analizuar zgjidhjet e disponueshme, duke lexuar dokumentacionin, duke dërguar raportet për gabimet dhe duke u angazhuar me ekipet që zhvillojnë bibliotekat e hapura. Projektet e hapura humbin kontaktin me përdoruesit. Projektet e reja bëhen më të vështira për t'u hedhur në treg, pasi asistentët AI përzgjedhin vetë bibliotekat e nevojshme të hapura në bazë të informacionit që ishin në dispozicion në kohën e trajnimit të modelit. Për shkak të rënies së ndërveprimit të drejtpërdrejtë me përdoruesit, monetizimi i projekteve të hapura që varen nga shërbimet e mbështetjes dhe reklamave / mbledhjes së dhurimeve në faqe vuajnë. Për shkak të rënies së feedback-ut, cilësia ndikohet. Nga ana tjetër, kodimi me vibracione rrit produktivitetin e punës në krijimin e produkteve të reja, të bazuara në kodin e tjerë, dhe e thjeshton implementimin e bibliotekave të reja.
Si një shembull, projekti Tailwind CSS, numri i shkarkimeve nga repo NPM vazhdon të rritet, por trafiku në dokumentacion ka rënë me 40% desde fillimi i vitit 2023, dhe të ardhurat kanë rënë me 80%. Po ashtu, është vënë re një rënie e aktivizmit në diskutime në Stack Overflow prej rreth 25%, gjashtë muaj pas lançimit të ChatGPT.
Burimi: opennet.ru
