هوش مصنوعی سریع کد می‌نویسد، اما چه کسی مسئول پیدا کردن خطاهاست؟

در دنیای برنامه‌نویسی، بررسی کدها معمولاً به‌صورت دستی و توسط همکاران انجام می‌شود؛ جایی که مهندسان ارشد با دقت هر خط از درخواست‌های تغییرات را زیر نظر می‌گیرند. اما با ظهور ابزارهای هوش مصنوعی، حجم کدی که تولید می‌شود به‌طور چشمگیری افزایش یافته و این روند استاندارد را به چالش کشیده است.

تغییرات در فرآیند کدنویسی با ورود هوش مصنوعی

امروزه با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub Copilot، Cursor و دیگر دستیاران هوش مصنوعی، نه‌تنها برنامه‌نویسان بلکه حتی افراد غیرمتخصص نیز می‌توانند با سرعتی بی‌سابقه کد تولید کنند. این تحول باعث شده تا نوشتن کد بسیار سریع‌تر از گذشته انجام شود، اما بخش‌های دیگر فرآیند توسعه، مانند بررسی و بازبینی کد، همچنان با سرعت مشابه پیش نمی‌روند. نتیجه این عدم توازن، کاهش کیفیت کدها و عقب‌افتادن کارهاست.

گلوگاه بررسی کد؛ چالش اصلی توسعه نرم‌افزار

«هارجوت گیل»، مدیرعامل CodeRabbit، معتقد است که هرچه هوش مصنوعی حجم بیشتری از کد را تولید کند، چالش اصلی از مرحله نوشتن کد به مرحله بررسی آن منتقل می‌شود. او تأکید می‌کند که بازبینی کد با کمک هوش مصنوعی اکنون به یکی از نیازهای ضروری تیم‌های توسعه نرم‌افزار تبدیل شده است.

بررسی کد به‌صورت دستی، علاوه بر اینکه زمان‌بر است، احتمال خطای انسانی را نیز افزایش می‌دهد. باگ‌ها و مشکلاتی که در این مرحله نادیده گرفته شوند، در محیط واقعی نرم‌افزار ظاهر شده و می‌توانند توقف‌های پرهزینه‌ای در کسب‌وکار ایجاد کنند.

«آراویند پوترو»، مدیر برنامه‌نویسان در CodeRabbit، توضیح می‌دهد که مهندسان ارشد معمولاً علاوه بر تولید و نگهداری کد خود، زمان زیادی را صرف بازبینی کدهای مهندسان تازه‌کار می‌کنند. این روند به یک مانع تبدیل شده و کل فرآیند توسعه را کند می‌کند.

تولید سریع کد؛ فرصتی که با چالش همراه است

هوش مصنوعی توانسته سرعت کدنویسی را به‌طرز چشمگیری افزایش دهد، اما این رشد سریع نگرانی‌هایی را نیز به همراه داشته است. تولید بیشتر کد به معنای تولید بهتر نیست. حجم زیاد کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی نیازمند یک روند بازبینی کارآمدتر است.

پوترو توضیح می‌دهد که ابزارهایی مانند Cursor به برنامه‌نویسان کمک می‌کنند تا سریع‌تر کد بنویسند، اما CodeRabbit نقش یک بازبین هوشمند را ایفا می‌کند. این ابزار با استفاده از مدل‌های زبانی هوش مصنوعی، کدها را به‌صورت خودکار بررسی، مشکلات را شناسایی و پیشنهادهای اصلاحی ارائه می‌دهد. این روند باعث می‌شود بازبین‌های انسانی بتوانند بر مسائل مهم‌تر، مانند ساختار کلی پروژه یا تصمیم‌های حیاتی تجاری، تمرکز کنند.

آیا سرعت بالا به معنای کاهش کیفیت است؟

افزایش سرعت کدنویسی با کمک هوش مصنوعی یک الگوی جدید را در توسعه نرم‌افزار ایجاد کرده است. برنامه‌نویسان با کمک این ابزارها می‌توانند بخش عمده‌ای از کد را سریع تولید کنند، اما پس از آن، زمان زیادی صرف رفع باگ‌ها و ناهماهنگی‌های معماری می‌شود. به همین دلیل، بررسی هوشمند کد اکنون به یکی از مراحل حیاتی در فرآیند انتشار نرم‌افزار تبدیل شده است.

پوترو توضیح می‌دهد که پیش از ظهور هوش مصنوعی، یک برنامه‌نویس شاید تنها ۲۰ درصد از زمان خود را صرف نوشتن کد می‌کرد، اما اکنون می‌تواند در همان مدت‌زمان حجم بسیار بیشتری از کد تولید کند. همین افزایش سرعت باعث شده مرحله بازبینی کد به یک مانع اصلی در توسعه نرم‌افزار تبدیل شود.

با پیش‌بینی‌هایی که نشان می‌دهند هوش مصنوعی به‌زودی قادر خواهد بود تا ۹۵٪ کدها را بنویسد، اهمیت مرحله بررسی و رفع اشکال بیش از پیش افزایش خواهد یافت. اگر کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی بدون بررسی وارد پروژه شود، ممکن است مشکلات جدی مانند پیچیدگی زیاد، سرعت پایین و دشواری در نگهداری ایجاد کند. بنابراین، زیاد بودن کد همیشه به معنای بهتر بودن نرم‌افزار نیست.

آیا بازبینی کد با هوش مصنوعی قابل اعتماد است؟

همان‌طور که ابتدا نسبت به ابزارهای کدنویسی با هوش مصنوعی تردید وجود داشت، اکنون نیز برخی نسبت به استفاده از هوش مصنوعی برای بازبینی کدها شک دارند. با این حال، ابزاری مانند CodeRabbit در حال تبدیل شدن به راه‌حلی قابل اعتماد برای این چالش است.

این ابزار نه‌تنها بررسی می‌کند که کد از نظر روش درست باشد، بلکه مطمئن می‌شود که طبق بهترین استانداردهای سازمانی نوشته شده باشد. سازمان‌ها می‌توانند معیارهای کیفی خاصی تعیین کنند تا بازبین هوش مصنوعی آن‌ها را رعایت کند. حتی اگر کدها توسط هوش مصنوعی تولید شوند، CodeRabbit تضمین می‌کند که قبل از اجرا، حداقل استانداردهای کیفی را داشته باشند.

این روش یک راه‌حل مقیاس‌پذیر برای بررسی کدها فراهم می‌کند. ابزارهایی مانند CodeRabbit در کنار ابزارهای سنتی مثل SonarQube و Codacy عمل می‌کنند و با ارائه پیشنهادهای لحظه‌ای و اصلاحات خودکار، نیاز به دخالت دستی را کاهش می‌دهند.

چرا شرکت‌ها به سراغ هوش مصنوعی برای بازبینی کدها می‌روند؟

از غول‌های صنعتی مانند Visa و Mastercard گرفته تا شرکت‌های دیجیتال‌محور مانند Flipkart و استارتاپ‌های Y Combinator، همه به سمت بازبین‌های کد مبتنی بر هوش مصنوعی روی آورده‌اند. دلیل اصلی این است که شرکت‌ها می‌خواهند سرعت توسعه نرم‌افزار خود را افزایش دهند، بدون اینکه کیفیت کدها افت کند.

برای استارتاپ‌ها که معمولاً تیم‌های مهندسی کوچکی دارند، بازبینی کد با هوش مصنوعی راه‌حلی مؤثر برای حفظ کیفیت کدها با منابع محدود است. همچنین، برنامه‌نویسان مستقل نیز از این ابزارها بهره می‌برند، زیرا می‌توانند بازخوردهای ارزشمند دریافت کنند.

پوترو تأکید می‌کند که برنامه‌نویسان نمی‌خواهند تنها به ابزارهای تحلیل ایستا یا بررسی‌های کیفی پس از اتمام پروژه تکیه کنند. آن‌ها به بازخورد لحظه‌ای نیاز دارند تا بتوانند سریع‌تر و مؤثرتر کار خود را بهبود دهند.

نتیجه‌گیری: کد بیشتر، چالش بیشتر

هوش مصنوعی توانسته انقلابی در فرآیند کدنویسی ایجاد کند، اما این تحول چالش‌های جدیدی را نیز به همراه آورده است. اگر روند بازبینی کدها دقیق و قوی نباشد، شرکت‌ها ممکن است کدی را منتشر کنند که کیفیت لازم را ندارد و نگهداری از آن دشوار خواهد بود.

پوترو در پایان می‌گوید: «کد بیشتر که با هوش مصنوعی نوشته شده، لزوماً به معنای نرم‌افزار بهتر نیست. نکته مهم این است که روند بازبینی کد هم‌پای سرعت توسعه حرکت کند.» ابزارهایی مانند CodeRabbit با بازبینی هوشمند کد، این شکاف را پر می‌کنند تا تیم‌ها بتوانند سریع‌تر کار کنند، بدون اینکه کیفیت قربانی شود.