في عصر الترميز ، يحتاج مهندسو البرمجيات إلى هذه المهارات الثلاثة للبقاء على قيد الحياة
كانت هندسة البرمجيات منذ فترة طويلة وكأنها رهان مؤكد لمهنة مقاومة في المستقبل. ثم ، جاء الترميز فيبي.
منذ أن صاغ عالم الكمبيوتر ومؤسس Openai Andrej Karpathy المصطلح الشهر الماضي ، احتشد عالم تطوير البرمجيات حول فكرة استخدام أدوات AI التوليدية لأتمتة أجزاء واسعة من أعباء عمل الترميز.
في إخبار كارباشي ، يعني “الترميز المطحون” أنه “يمكنه” مجرد رؤية الأشياء ، والقلق ، وتشغيل الأشياء ، ونسخ الملصقات ، ويعمل في الغالب “.
يستخدم المزيد من الأشخاص الآن منظمة العفو الدولية للمهام التي تتطلب سابقًا مهارات تقنية عميقة ، مثل بناء التطبيقات أو إنشاء لعبة فيديو.
قال مارك زوكربيرج ، على سبيل المثال ، في وقت سابق من هذا العام إنه يتوقع أن يكون لدى ميتا “منظمة العفو الدولية التي يمكن أن تكون مهندسًا متوسطًا بشكل فعال”.
لقد جاءت تعليقات كهذه مع انخفاض فرص العمل لمهندسي البرمجيات-وهي وظيفة مدفوعة الأجر تاريخياً-. في الواقع ، انخفضت الفتحات في الولايات المتحدة في الثلث منذ خمس سنوات.
إنه يثير سؤالًا كبيرًا: كيف لا يمكن لمهندسي البرمجيات البقاء على قيد الحياة فحسب ، بل يزدهرون في عصر الترميز فيبي؟
تحدثت Business Insider إلى مهندسي البرمجيات الذين قالوا إن الترميز فيبي لا يعني أنه يعني الهلاك التام للاحتمالات الوظيفية – طالما أنهم يعطون الأولوية لهذه المهارات الثلاثة.
1. احتضن المشاعر
يعد احتضان أدوات الترميز المتنافسة وإتقانها مكانًا جيدًا للبدء.
تعد ChatGPT و CURSOR و Releit و Windsurf مجرد بعض الأدوات المستخدمة في أعباء العمل سريعة المسار.
وقال مارك توسشر ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة AI Robotics Sereact ، لـ BI أن أدوات الترميز فيبي تجعله “أسرع بكثير” ، وهذا هو السبب في أنه يشجع فريقه من حوالي 25 مهندس برمجيات على استخدامها.
على الرغم من أن Tuscher يعترف بأن هذه الأدوات يمكن أن ترتكب أخطاء تحتاج إلى تصحيحها ، إلا أنه يقول إن مهندس البرمجيات الذي يعمل مع أدوات الذكاء الاصطناعى سيكون له ميزة أكثر من ذلك. وقال “مقدار السرعة التي يمكنك الحصول عليها مقارنة بالترميز بنفسك أمر مجنون”.
إنه جزء من السبب في أن قادة الصناعة أصبحوا أكثر صخبا حول استخدام هذه الأدوات للاستخدام. قال سام ألمان ، الرئيس التنفيذي لشركة Openai ، في مقابلة مع Ben Thompson من Stratechery هذا الشهر ، “بالنسبة للطلاب ،” الشيء التكتيكي الواضح هو مجرد الحصول على أدوات الذكاء الاصطناعى “.
يشجع Sam Altman الطلاب على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. مايكل م. سانتياغو/غيتي إيمس
يدرك Tanay Kothari ، الرئيس التنفيذي لشركة WISPR Flow ، وهو عامل صوتي يمكن استخدامه لإدخال الأوامر في أدوات الترميز فيبي مثل المؤشر ، أنه قد يكون هناك بعض التردد بين المطورين المخضرمين لتبني هذه الأدوات.
ومع ذلك ، في تجربته ، سيبدأ المهندسون الذين يعتقدون أنهم “جيدون حقًا” في رؤية أدوات الترميز المفيدة باعتبارها “فتح” بمجرد أن يفهموا مكاسب الكفاءة في متناول اليد. وقال لـ BI: “الأشخاص الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعى يحصلون على ما يقرب من مرتين”.
2. أعلى لعبتك السريعة
إن تعلم كيفية إعطاء التعليمات – المعروفة باسم المطالبات – إلى أدوات الترميز فيبي بطريقة أكثر ذكاءً يمكن أن يمنح المهندسين ميزة.
“إن لغة البرمجة الجديدة الأكثر سخونة هي اللغة الإنجليزية” ، هزم كارباشي في يناير 2023 ، بعد بضعة أشهر فقط من أول إصدار علني لشاتغبت.
تشير الأوراق البحثية ، مثل الورقة الأصلية وراء GPT-3 من Openai ، إلى أن نماذج اللغة الكبيرة التي تعمل على تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي اليوم ، كما قال Karpathy ، “مبرمجة” داخل المطالبة “.
بمعنى آخر ، يمكن لمطالبة تم إنشاؤها بعناية تغيير جودة الإخراج بشكل كبير لنظام الذكاء الاصطناعي.
استحوذ Andrej Karpathy على Zeitgeist الترميز الذكري مع “الترميز المتنقل”. صحف سان فرانسيسكو كرونيكل/هيرست عبر Getty Images
هذا هو السبب في أن Ash Edwards ، وهو مهندس Palantir السابق الذي تحول إلى الرئيس التنفيذي لشركة AI Agent Fern Labs ، يرى مهندسي البرمجيات يحصلون على قيمة أكبر من أدوات الترميز فيبي من خلال أن يكونوا أكثر “إلزاميًا”.
وقال لـ BI: “إن حالة الفشل الحقيقية هي السماح للكود باختيار توجيهاته الخاصة”. “أعتقد أنه يمكنك عادة الحصول على نتائج أفضل بكثير إذا كنت تعرف ما تريد القيام به وأنت تعرف تقريبًا كيف تريد بنائه.”
إنها طريقة عرض شاركها كوثاري: “هناك مجموعة صحيحة من الأسئلة لطرحها على chatgpt لإنجاز عملك.”
3. عقلية واضحة التفكير
عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بمزيد من العمل الشديد لتطوير البرمجيات ، فما الذي يجب على المهندسين أن يركزوا عليه وقتهم الإضافي الجديد؟
قال خبراء البرمجيات الذين تحدثوا إلى BI إن الإجابة كانت بسيطة: التركيز على التفكير بوضوح.
عندما يقوم مهندسو البرمجيات ببناء البرامج والتطبيقات ، فإنهم يقضون الكثير من الوقت في التفكير بعناية حول ما يتم بناؤه بالضبط وكيف يمكن تخيطه معًا في نظام أوسع. كل هذا يتطلب تفكيرًا دقيقًا قبل كتابة سطور الكود.
أحد أنواع التفكير التي تساعد هذه العملية هي التفكير من “المبادئ الأولى” ، وفقًا لـ Wispr Flow's Kothari ، في إشارة إلى تقسيم مشكلة معقدة إلى قطع أصغر لإيجاد حل مناسب.
وقال “هذه مشكلة صعبة للغاية وعالية المستوى تحتاج إلى أن تكون قادرًا على حلها بغض النظر عن مدى جودة الذكاء الاصطناعي”.
يلاحظ Kothari أن هذه سمة أساسية لما يحدد “مهندس 10x” – نموذجًا للصناعة لمهندس عادة ما يكون أكثر إنتاجية وقيمًا 10 أضعاف من نظرائهم. وأضاف “10x أشياء تأتي من وضوح الفكر”.
يعد التفكير في الأنظمة بشكل عام طريقة مفيدة أخرى للتعامل مع مشاكل هندسة البرمجيات. يلاحظ كوثاري أنه يمكن للناس أن يضيعوا الكثير من الوقت في عدم القيام بذلك ، لأنه يمكن أن يؤدي إلى بناء “الشيء الخطأ الذي لم يرغب أحد حقًا”.
يوافق Edwards Fern Labs ، مشيرًا إلى أن المهندسين “سيحتاجون دائمًا إلى أن يكونوا قادرين على التفكير في الأنظمة” – على الرغم من الاستخدام المتزايد لأدوات الترميز فيبي – لأنهم سيظلون في الأساس أولئك الذين يحتاجون إلى الإشراف على البرنامج.
وقال “إن وجود عقلية هندسة البرمجيات هذه ، وفهم كيفية التفكير في المشكلات وتفكيكها والتفكير فيها في التجريد – أعتقد أن هذا سيكون دائمًا مفيدًا ومهمًا ، إن لم يكن أكثر من ذلك ، لأن هذه الأشياء تزداد قوة”.
