เครื่องมือ AI สำหรับเขียนโค้ดแสดงศักยภาพในการเป็นตัวคูณประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ แต่ความเชี่ยวชาญยังคงมีความสำคัญ

กรณีศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับการปรับปรุงไดรเวอร์ Linux kernel อายุ 25 ปีได้จุดประกายการอพยพอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดปัจจุบันของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI โครงการนี้ประสบความสำเร็จในการนำไดรเวอร์เทปไดรฟ์ที่ล้าสมัยจาก Linux kernel 2.4 มาสู่ kernel 6.6 สมัยใหม่ โดยเน้นให้เห็นทั้งศักยภาพและขอบเขตของการพัฒนาที่ใช้ AI ช่วย

ความเข้ากันได้ของเวอร์ชัน Linux Kernel

• ไดรเวอร์ ftape เดิม: Linux kernel 2.4 (ประมาณปี 2000)
• เวอร์ชันที่ทันสมัย: Linux kernel 6.6 (2024)
• ช่วงเวลาที่ห่างกัน: 25 ปีของการพัฒนา kernel API
• เวลาในการพัฒนาด้วยความช่วยเหลือจาก AI: 2 คืน

AI เป็นตัวคูณประสิทธิภาพ ไม่ใช่ตัวแทน

การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นมุมมองที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับเครื่องมือเขียนโค้ด AI แทนที่จะแทนที่นักพัฒนา เครื่องมือเหล่านี้ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อใช้โดยโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์ซึ่งสามารถแนะนำและตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ได้ ผู้เขียนต้นฉบับเน้นย้ำว่าการปรับปรุงจะเป็นไปไม่ได้หากไม่มีความรู้เกี่ยวกับ kernel module ที่มีอยู่ ซึ่งเน้นย้ำว่า AI ขยายทักษะที่มีอยู่แล้วมากกว่าการสร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น

นักพัฒนาหลายคนรายงานประสบการณ์ที่คล้ายกันในเฟรมเวิร์กและภาษาที่แตกต่างกัน พวกเขาพบว่า AI มีคุณค่าเป็นพิเศษสำหรับการจัดการโค้ด boilerplate การนำทางเฟรมเวิร์กที่ไม่คุ้นเคย และการเร่งเส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับเทคโนโลยีใหม่ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จขึ้นอยู่อย่างมากกับความสามารถของนักพัฒนาในการให้คำสั่งที่เฉพาะเจาะจงและเหมาะสมกับโดเมน และการประเมินโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างมีวิจารณญาณ

ปัจจัยที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของเครื่องมือ AI ในการเขียนโค้ด

• ประสิทธิภาพสูง: การย้าย API, การสร้างโค้ดพื้นฐาน, การพอร์ต framework
• ประสิทธิภาพปานกลาง: การเรียนรู้ภาษาหรือ framework ใหม่ด้วยการแนะนำ
• ประสิทธิภาพต่ำ: การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน, การพัฒนาอัลกอริทึมใหม่
• ข้อกำหนดสำคัญ: ความเชี่ยวชาญในโดเมนสำหรับความเฉพาะเจาะจงของ prompt และการตรวจสอบ

ช่องว่างด้านความเชี่ยวชาญยังคงมีความสำคัญ

ธีมหลักในการอภิปรายของชุมชนมุ่งเน้นไปที่ความสำคัญของความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการพัฒนาที่ใช้ AI ช่วย ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนสังเกตว่าหากไม่มีความรู้พื้นฐานที่เพียงพอ นักพัฒนาจะมีปัญหาในการให้ความเฉพาะเจาะจงที่จำเป็นสำหรับการทำงานร่วมกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้สร้างช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นซึ่งนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ได้รับประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่มือใหม่อาจพบว่าตัวเองกำลังเดาไปเรื่อยจนเกิดปัญหา

การอภิปรายยังเน้นข้อกังวลเกี่ยวกับพลวัตของทีมเมื่อนักพัฒนาที่มีประสบการณ์น้อยกว่าพึ่งพาโค้ดที่สร้างโดย AI อย่างมาก ทีมบางทีมรายงานภาระการตรวจสอบที่เพิ่มขึ้นและปัญหาความไว้วางใจที่อาจเกิดขึ้นเมื่อสมาชิกในทีมไม่สามารถตรวจสอบการมีส่วนร่วมของตนเองได้อย่างอิสระ

การลด Boilerplate เทียบกับการออกแบบพื้นฐาน

การอภิปรายที่น่าสนใจเกิดขึ้นเกี่ยวกับว่าการช่วยเหลือของ AI จัดการกับอาการมากกว่าสาเหตุรากในการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือไม่ สมาชิกชุมชนบางคนตั้งคำถามว่าทำไมอุตสาหกรรมยังคงพึ่งพา AI ในการสร้างโค้ด boilerplate แทนที่จะสร้าง abstraction และเครื่องมือที่ดีกว่าซึ่งจะขจัดงานที่ซ้ำซากดังกล่าวทิ้งไปโดยสิ้นเชิง

เรากำลังหันไปใช้ตัวแทนสุ่มที่ไม่น่าเชื่อถือเพื่อผลิตโค้ด boilerplate และทำงานหนักที่ควรจะถูก abstract หรือทำให้เป็นอัตโนมัติโดยโปรแกรมที่กำหนดได้อย่างสมบูรณ์และถูกต้องอย่างน่าเชื่อถือ

มุมมองนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้เครื่องมือเขียนโค้ด AI จะให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพในทันที แต่อาจทำให้แนวทางการพัฒนาที่ไม่มีประสิทธิภาพยืดเยื้อต่อไปซึ่งสามารถแก้ไขได้ผ่านการออกแบบภาษาและเครื่องมือที่ดีกว่า

การประยุกต์ใช้ในโลกจริงและข้อจำกัด

การปรับปรุงไดรเวอร์เทปแสดงถึงกรณีการใช้งานที่เหมาะสำหรับการช่วยเหลือของ AI: การอัปเดตรูปแบบโค้ดที่มีอยู่และมีเอกสารครบถ้วนไปยัง API ใหม่ที่มีข้อมูลการฝึกอบรมมากมาย ชุมชนระบุจุดที่เหมาะสมที่คล้ายกันรวมถึงการย้ายเฟรมเวิร์ก การอัปเดต API และการพอร์ตโค้ดระหว่างแพลตฟอร์มที่คล้ายกัน

อย่างไรก็ตาม การอภิปรายยังเผยให้เห็นข้อจำกัดที่สำคัญ ไดรเวอร์ที่ปรับปรุงแล้วขาดการทดสอบที่ครอบคลุมและจะต้องการงานเพิ่มเติมอย่างมีนัยสำคัญเพื่อให้ตรงตามมาตรฐาน kernel หลัก สิ่งนี้เน้นช่องว่างระหว่างโค้ดที่สร้างโดย AI ที่ใช้งานได้และซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งานจริงซึ่งตรงตามมาตรฐานคุณภาพระดับมืออาชีพ

กรณีศึกษาแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI ได้พัฒนาไปสู่ตัวเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประโยชน์อย่างแท้จริงสำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ พวกเขาเก่งในการจับคู่รูปแบบ การแปล API และการลดแรงเสียดทานในการทำงานกับเทคโนโลยีที่ไม่คุ้นเคย อย่างไรก็ตาม พวกเขายังคงพึ่งพาความเชี่ยวชาญของมนุษย์สำหรับการแนะนำ การตรวจสอบ และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม เมื่อเครื่องมือเหล่านี้ยังคงพัฒนาต่อไป นักพัฒนาที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดน่าจะเป็นผู้ที่เรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่รักษาทักษะการเขียนโปรแกรมพื้นฐานที่แข็งแกร่ง

อ้างอิง: Using Claude Code to modernize a 25-year-old kernel driver

พื้นที่ทำงานของช่างเทคนิคที่เน้นการวินิจฉัยคอมพิวเตอร์ สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามด้านฮาร์ดแวร์และการเขียนโค้ดที่เกี่ยวข้องกับการทำให้ไดรเวอร์ Linux kernel ทันสมัย