Einer der größten Durchbrüche auf dem Gebiet der KI dürfte in diesem Jahr im Bereich der Programmierung stattfinden. KI-Programmierwerkzeuge wie Cursor und v0 dev senken nicht nur die Schwelle zur Programmierung für den Durchschnittsmenschen drastisch, sondern ermöglichen auch professionellen Programmierern eine drastische Steigerung ihrer Entwicklungseffizienz.
Aber die Nachrichten, die wir hören, ist nicht die Programmierung Gymnasiasten, Produkt-Manager, mit Hilfe von AI-Programmier-Tools ein paar Stunden, um ein heißes Produkt zu machen, aber nicht hören, ein Programmierer, weil der Programmierung Effizienz und Förderung und Gehaltserhöhung, sondern mehr für die AI wird der Programmierer die Sorgen zu ersetzen.
Der Grund dafür ist, dass die KI-Programmierung die Effizienz der Entwicklung steigert, die Knappheit beim Schreiben von Programmen verwässert und das Paradigma der Softwareentwicklung zu ändern beginnt, so dass die einzige Kette, die von den Anforderungen zum Produkt führt, sich in mehrere Zweige aufteilt, wobei die meisten Anforderungen in der ersten Hälfte der Kette gelöst werden, ohne dass sie an die zweite Hälfte weitergegeben werden müssen, oder sogar ohne dass professionelle Programmierer involviert werden müssen.
Wie sieht das traditionelle Modell der Anforderungsentwicklung aus?
Das traditionelle Modell der Anforderungsentwicklung gleicht einer Kette: Anforderungen -> Produktdesign -> Entwicklung -> Tests -> O&M.
Wenn der Benutzer ein Bedürfnis hat, wie z. B. einen Artikel zu übersetzen, um mit der Fusion von PDF-Dateien, die professionelle Software-Unterstützung erfordern, die Entwicklung einer solchen professionellen Software, gibt es einen Bedarf für eine professionelle Produkt-Manager wird der Benutzer die ursprünglichen Bedürfnisse, für den Benutzer, um den Betrieb der UI-Schnittstelle, Programmierer zu erleichtern und dann auf der Grundlage der Produkt-Manager-Design, um das Design des Systems zu tun, um den Code zu schreiben, und schließlich gemacht, um die Bedürfnisse der Software zu erfüllen.
In dieser Kette sind Produktmanager und Programmierer beides hochprofessionelle Positionen, die extrem schwer zu ersetzen sind. Selbst bei sehr einfachen Anwendungen können gewöhnliche Produktmanager nicht die Rolle von Programmierern übernehmen, aber umgekehrt können gewöhnliche Programmierer nicht die Arbeit des Produktdesigns erledigen. Natürlich gibt es nur sehr wenige "unabhängige Entwickler", die beides tun können.
Die Veränderungen, die KI für das Paradigma der Anforderungsentwicklung mit sich bringt
Einfache Anforderungen erfordern keine Softwareentwicklung mehr
Die erste Veränderung besteht darin, dass einfache Bedürfnisse keine "Software" mehr erfordern, sondern durch direktes "Chatten" mit der KI gelöst werden können.
Früher brauchten wir eine spezielle Software, um zu übersetzen, aber heute schicken wir den Text an den ChatGPT oder Claude Solche KI-Tools, sehr schnell für uns übersetzt; oder ein Absatz des Berichts muss die strukturierten Daten im Inneren zu extrahieren, bevor Skripte oder Werkzeuge zu schreiben, jetzt auch an die KI auf sie gesendet; so viele Beispiele, einige der gemeinsamen kleinen Bedürfnisse unseres täglichen Lebens, ist es sehr einfach, die KI-Chat-Tool zu erfüllen.
Und KI-Modelle werden auch aufgerüstet, vor ChatGPT, Claude können sie nur chatten, jetzt können Sie Bilder hochladen, Dokumente, Dokumente zu generieren, und in der Zukunft kann auch Videos zu generieren, sondern auch Code ausführen, virtuelle Maschine, um ein Python-Skript laufen, oder erstellen Sie einen schönen Bericht, kann mehr und mehr Dinge zu tun.
Gewöhnliche Anforderungen können in Angriff genommen werden, ohne auf professionelle Programmierer angewiesen zu sein
Die zweite Änderung besteht darin, dass man beim Produktdesign ein Projekt starten und einen Prototyp erstellen kann, auch wenn man keinen Programmierer hat.
In der Vergangenheit war eines der beliebtesten Terrains: "Alles ist fertig, es fehlt nur noch ein Programmierer", schließlich reicht es nicht aus, nur ein Produktdesign zu entwerfen, man braucht einen Programmierer, um das Produktdesign umzusetzen, aber jetzt kann man mit Hilfe von KI auch ohne Programmierkenntnisse eine einfache Anwendung oder einen Prototyp erstellen.
Viele Programmierer nicht auf diese AI-entwickelten Produkte, das ist nicht professionell genug, nur Prototyp-Produkte, aber sie können wirklich die Bedürfnisse vieler Nutzer sind nicht so wählerisch, um die Bedürfnisse der guten, vielleicht nicht stabil vielleicht nicht gut aussehende, aber kann das Problem lösen.
Kürzlich sehr heißes Kätzchen füllen Licht, das Wichtigste ist nicht, dass es mit AI gemacht wird, nicht der Beruf des Autors ist ein Produktmanager ist nicht ein professioneller Programmierer, aber es kann die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen, sind die Nutzer bereit, Geld zu zahlen. Was den Einsatz von KI betrifft, so ist das Wesentliche nur ein Werkzeug, um Nachfrage und Marketing zu erreichen.
In Zukunft wird es immer mehr solcher Fälle geben, und es wird sogar eine Explosion kleiner und schöner Anwendungen geben, weil die Zerlegung und Erstellung von Anforderungen in der Anfangsphase nicht mehr die Beteiligung professioneller Programmierer erfordert und Nichtprofis in der Lage sein werden, allgemeine Anforderungen in Prototypen umzusetzen. Sobald sich die Anforderungen als realisierbar erwiesen haben, kann der Autor entweder weitere professionelle Programmierfähigkeiten erlernen oder Programmierer finden, mit denen er zusammenarbeiten kann.
Warum sind heutzutage so wenige Programmierer als Indie-Entwickler erfolgreich? Weil die Programmierer alle zu weit weg von den Bedürfnissen sind, zu weit weg von den Nutzern, und nicht wirklich wissen, was die Nutzer wollen oder wie man es ihnen verkauft!
In der Tat haben die Nutzer eine Menge Bedürfnisse Schmerzpunkte nicht erfüllt worden, aber vor der bitteren keine Technologie erreicht werden kann, und von nun an, eine Menge Nachfrage für die Nutzer können AI verwenden, werden ihre eigenen in ein Werkzeug, um ihre eigenen Bedürfnisse zu erfüllen und die Bedürfnisse der Menschen um sie herum, von denen ein Teil wird Feuer aus dem Kreis zu gehen gedreht werden.
Komplexe Anforderungen werden weiterhin von erfahrenen Programmierern entworfen werden müssen, aber der Entwicklungsprozess wird durch KI wesentlich effizienter.
Die dritte Veränderung besteht darin, dass die KI die Entwicklungseffizienz professioneller Programmierer drastisch verbessern wird, was wiederum die Entwicklungszyklen von Softwareprojekten verkürzen wird.
Die Softwaretechnik hat bisher mehrere große Veränderungen durchlaufen:
- Wasserfallmodell: markiert tatsächlich den Beginn des Software-Engineerings, mit einer klaren Arbeitsteilung, einem Lebenszyklus für Softwareprojekte, der die Softwareentwicklung messbar macht
Agile Entwicklung: Ermöglichung kleinerer Softwareprojekte, die eine schnelle Iteration und Lieferung sowie eine bessere Reaktion auf Änderungen der Anforderungen erlauben
DevOps: Continuous Delivery, Continuous Integration, automatisiert die gesamte Entwicklung, Integration und Bereitstellung, befreit Entwicklung, Test und O&M von schwerer manueller Arbeit, automatisiert den gesamten Prozess von der Nachfrage bis zur endgültigen Freigabe und garantiert die Qualität der Software durch automatisierte Tests.
Als Nächstes wird die KI einen weiteren Wandel in der Softwaretechnik auslösen, indem sie die Softwareentwicklung intelligent macht. Dieser intelligente Prozess wird in mehrere Phasen unterteilt sein.
Die erste Phase ist die, die wir gerade durchlaufen, in der KI-Programmierwerkzeuge den Programmierern helfen, die Entwicklungseffizienz drastisch zu verbessern. Letztes Jahr hat GitHub Kopilot Ich habe den Eindruck, dass es die Entwicklungseffizienz des 10%-20% in diesem Jahr ungefähr verbessern wird. Cursor Ich konnte bereits 30%-50%-Effizienzgewinne verzeichnen, die natürlich von der Art des Projekts und den Kenntnissen des Benutzers abhängen, aber der Trend ist eindeutig.
Die zweite Stufe ist bald kommen, das heißt, AI ist nicht nur im Bereich der Programmierung, in anderen Bereichen wie Prüfung und Betrieb und Wartung wird auch deutlich die Effizienz zu verbessern, viele automatisierte Test-Code wird von AI generiert werden, Claude's Computer Verwendung einer solchen Technologie Reife, viele bisher nur manuelle Testarbeit wird in der Lage sein, durch AI abgeschlossen werden, manuell so lange wie eine kleine Menge der Überprüfung werden kann.
KI kann in Zukunft auch eine wichtige Rolle bei der Analyse von Protokollen und der Fehlerbehebung für den Online-Betrieb und die Wartung spielen.
Die dritte Stufe besteht darin, dass es in Zukunft eine neue Software-Architektur und Programmiersprache für die KI-Technologie geben wird. Die herkömmliche Software-Architektur und Programmiersprache sind für den Menschen konzipiert, und jetzt versucht die KI, sich an den Menschen anzupassen und auf menschliche Art zu programmieren, was nicht unbedingt die beste Art für die KI ist.
Die derzeitige generative KI generiert lediglich Texte, Bilder und Videos, während die künftige KI in der Lage sein sollte, direkt und dynamisch Benutzeroberflächen und Spielbildschirme zu generieren, was auch die Programmierung in natürlicher Sprache ermöglichen wird, so dass komplexere Software und Spiele in natürlicher Sprache erstellt werden können.
Was uns das veränderte Paradigma der Anforderungsentwicklung sagt
Jede solche Veränderung ist eine Herausforderung und eine Chance.
Für normale Menschen können einige Probleme mit Hilfe von KI gelöst werden, nicht nur mit Hilfe von KI-Chat-Tools, sondern auch mit Hilfe von KI-Programmier-Tools, um einige kleine Skripte und kleine Tools zu schreiben, die die Probleme direkt lösen, ihre Arbeitseffizienz erheblich verbessern und sogar ein heißes Produkt schaffen.
Produktmanager müssen sich nicht mehr auf das Produktdesign beschränken, sondern können mit Hilfe von KI-Programmierwerkzeugen brauchbare Prototypen ihrer Produkte erstellen, um Anforderungen schnell zu validieren.
Für Programmierer, die künftige Beherrschung der AI-Programmier-Tools zur Verbesserung der Effizienz ist von wesentlicher Bedeutung, sonst besteht die Gefahr der Beseitigung, in der Tat, verwenden Sie es einfacher als gedacht sein kann, brauchen nicht, Geld auszugeben, um einen Kurs zu kaufen, solange die psychologische nicht widerstehen, die Verwendung von mehr Erfahrung sein kann.
Auf der anderen Seite, wenn der Programmierer kann mehr Kontakt mit dem Benutzer zu gehen, mehr zu finden, um die Nachfrage, müssen nicht auf die Rolle Notizen, Buchhaltung, ToDo dreiteilige Suite von einer solchen Nachfrage nach schlechten Straße Produkte zu gehen, mit Hilfe von AI kann schnell auf die Umsetzung der Lieferung zu gehen, garantiere ich, dass Sie aus den Ergebnissen als nicht-professionelle Programmierer tun muss viel besser sein.
Obwohl die Beschäftigungslage ist jetzt nicht gut, aber auf dem globalen Markt stehen, in der Tat, die Nachfrage nach Spielen, Apps, Websites sind sehr groß, gute Entdeckung kann eine Menge Möglichkeiten zu finden, gehen Sie zunächst auf die Nachfrage zu finden, und dann AI verwenden, um schnell zu erreichen on-line, schnelle Versuch und Irrtum, um Erfahrungen zu sammeln, können Sie sicherlich ihre eigenen Möglichkeiten zu finden.
Unabhängig von Ihrem Beruf müssen Sie, wenn Sie die Chancen inmitten des Wandels nutzen wollen, vor allem ständig lernen und sich anpassen, die neuesten KI-Tools und die Grenzen der Fähigkeiten verstehen, die besten Praktiken für die Zusammenarbeit mit KI beherrschen und Ihre grenzüberschreitenden Fähigkeiten mit Hilfe von KI verbessern, ohne auf den Beruf beschränkt zu sein, in dem Sie tätig sind.
Unabhängig davon, wie sich das Paradigma der Anforderungsentwicklung im Software-Engineering in Zukunft verändern wird, bleibt die Art der Wertschöpfung dieselbe - der Kern der Wertschöpfung besteht nach wie vor darin, den Anwendern bei der Lösung echter Probleme zu helfen. Das Aufkommen von KI-Tools ermöglicht es uns, Ideen schneller zu validieren und Probleme effizienter zu lösen, aber der letztendliche Erfolg hängt nach wie vor von der Schaffung echter Werte für die Anwender ab.
Der Paradigmenwechsel, der durch die KI herbeigeführt wird, beseitigt nicht bestimmte Arten von Rollen, sondern gestaltet das gesamte Ökosystem der Softwareentwicklung neu. Künftig werden diejenigen erfolgreich sein, die diesen Wandel verstehen und die neuen Werkzeuge geschickt einsetzen, um Mehrwert zu schaffen.
