Inżynieria prania w software engineeringu...

Ostatnio popsuła mi się pralka. Po zakupie i instalacji nowej - siedząc przy pierwszym praniu i patrząc na kręcący się bęben (btw. jest to super relaksujące, swego rodzaju medytacja, albo jak niektórzy by powiedzieli mindfulness... 😅) pomyślałem sobie, że trochę ten nasz świat IT jest ostatnio taką pralką...

Wrzucamy różne rodzaje ubrań, jakiś tam proszek, nastawiamy rodzaj prania (btw. teraz nawet AI może dobrać tryb prania...) i czekamy na wynik tegoż prania. Tak jak przy vibe-codingu - piszemy jakiś tam prompt, dodajemy jakiś tam opis wymagań i czekamy na oczekiwany wynik.

Tyle że pralka to urządzenie deterministyczne... ten sam program zawsze da ten sam rezultat (no dobra... czasem są niespodzianki 😅). W erze generatywnego AI zapominamy o tej zasadzie. Uprawiając vibe-coding oddajemy kontrolę algorytmom probabilistycznym. Wrzucamy prompt i liczymy na łut szczęścia, nazywając to "nową inżynierią oprogramowania".

Prawdziwy software engineering to jednak nie losowanie, a nietrywialny proces. Żeby system przynosił realną wartość biznesową, na każdym etapie potrzebujemy kontroli i sprawdzonych metod. Dziś tę kontrolę oddajemy AI. Chcąc skrócić t2m, bezrefleksyjnie przepalamy miliony tokenów, generując kod, którego nikt w pełni nie rozumie. W efekcie tempo rozwoju systemów rośnie tak samo szybko jak ich dług techniczny, ilość niezweryfikowanych bugów,  podatności bezpieczeństwa i chaos w architekturze.

Jesteśmy w fazie globalnego, chaotycznego R&D budowy systemów za pomocą AI. Zanim powstaną dojrzałe standardy (frameworki, standardy jakościowe, blueprinty architektoniczne etc.)  nie porzucajmy inżynieryjnego rzemiosła! AI powinno wspierać programistę, a nie go zastępować. Wprowadzajcie AI tam, gdzie optymalizuje powtarzalne zadania, ale fundamenty opierajcie na sprawdzonych praktykach = rzetelnym code review, architekturze sterowanej testami, spec driven developmencie i ciągłej weryfikacji tego co AI generuje. Inaczej Wasze pranie nadal będzie brudne, a w najgorszym wypadku zniszczycie Wasze ulubione ubrania...

A jak to wygląda u Was? Gdzie w Waszych zespołach lub codziennych zadaniach stawiacie granicę między ułatwianiem sobie pracy dzięki AI, a dbaniem o czystość rzemiosła?