ชุมชนโปรแกรมเมอร์กำลังรวมตัวกันรอบหลักการพื้นฐานที่กำลังมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นในยุคของโค้ดที่สร้างโดย AI นั่นคือ การเขียนโค้ดที่เรียบง่ายและอ่านง่าย แทนที่จะเป็นโซลูชันที่ฉลาดและซับซ้อน การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นขณะที่นักพัฒนากำลังต่อสู้กับความท้าทายในการทำความเข้าใจและดูแลรักษาโค้ด ไม่ว่าจะเขียนโดยมนุษย์หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่
 |
|---|
| ความวุ่นวายในความซับซ้อนของโค้ด: ความท้าทายในการถอดรหัสโค้ดที่ซับซ้อนยุ่งยาก |
ปัญหา Twice as Smart ผลักดันการเคลื่อนไหวเพื่อความเรียบง่าย
ข้อมูลเชิงลึกสำคัญที่ขับเคลื่อนการเคลื่อนไหวนี้มาจากสิ่งที่เรียกว่า กฎของ Kernighan ซึ่งระบุว่าการดีบักนั้นยากกว่าการเขียนโค้ดตั้งแต่แรกถึงสองเท่า นี่หมายความว่าหากคุณเขียนโค้ดที่ฉลาดที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณจะมีปัญหาในการดีบักในภายหลัง หลักการนี้ได้รับความสนใจอีกครั้งเมื่อนักพัฒนาแบ่งปันประสบการณ์การรับมรดกโค้ดเบสที่ดูแลรักษาไม่ได้ และเรียนรู้อย่างยากลำบากว่าความซับซ้อนสร้างปัญหาระยะยาว
โปรแกรมเมอร์หลายคนรายงานเส้นทางที่คล้ายกัน เริ่มต้นด้วยโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปเพื่อสร้างความประทับใจให้ผู้อื่น จากนั้นค่อยๆ เรียนรู้ที่จะให้ความสำคัญกับความสามารถในการอ่านและการดูแลรักษา วิวัฒนาการนี้มักเกิดขึ้นเมื่อนักพัฒนาเริ่มมีส่วนร่วมในโปรเจกต์โอเพนซอร์สหรือทำงานกับโค้ดเบสของทีม ซึ่งพวกเขาได้สัมผัสโดยตรงกับความหงุดหงิดจากการถอดรหัสโค้ดที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็น
กฎของ Kernighan: หลักการโปรแกรมมิ่งที่ตั้งชื่อตามนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Brian Kernighan ที่เน้นว่าการดีบักต้องใช้ความพยายามทางจิตใจมากกว่าการเขียนโค้ดครั้งแรก
กฎของ Kernighan: "ทุกคนรู้ว่าการ debug นั้นยากกว่าการเขียนโปรแกรมตั้งแต่แรกถึงสองเท่า ดังนั้นหากคุณใช้ความฉลาดสุดขีดในการเขียนโปรแกรม แล้วคุณจะ debug มันได้อย่างไร"
LLM สร้างความท้าทายด้านความซับซ้อนใหม่
การเพิ่มขึ้นของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ได้นำมิติใหม่เข้ามาสู่ปัญหาความซับซ้อน แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะเก่งในการสร้างโค้ดอย่างรวดเร็ว แต่มักจะสร้างโซลูชันที่ดูน่าเชื่อถือแต่อาจมีบักหรือความไม่มีประสิทธิภาพที่ละเอียดอ่อน ไม่เหมือนกับโค้ดโปรดักชันที่เขียนโดยมนุษย์ซึ่งได้รับการทดสอบและปรับปรุงแล้ว โค้ดที่สร้างโดย LLM ต้องการการตรวจสอบอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้องและรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่ได้อย่างเหมาะสม
นักพัฒนาบางคนที่มีพื้นฐานด้านความปลอดภัยรายงานความสำเร็จในการทำความเข้าใจผลลัพธ์จาก LLM อย่างรวดเร็ว แต่คนอื่นๆ เตือนว่าการประเมินโค้ดที่สร้างโดย AI ต้องใช้ทักษะที่แตกต่างจากการอ่านโค้ดแบบดั้งเดิม ความท้าทายอยู่ที่การแยกแยะระหว่างโค้ดที่ทำงานได้กับโค้ดที่เพียงแค่ดูเหมือนจะทำงานได้
การอ่านโค้ดยังคงเป็นคอขวด
แม้จะมีความก้าวหน้าในการสร้างโค้ด การทำความเข้าใจโค้ดเบสที่มีอยู่ยังคงเป็นความท้าทายหลักในการพัฒนาซอฟต์แวร์ การสร้างแบบจำลองทางจิตของระบบการทำงาน การทำความเข้าใจการพึ่งพา ผลข้างเคียง และปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมโพเนนต์ต่างๆ ใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก กระบวนการนี้ไม่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติหรือเร่งความเร็วได้ง่ายๆ แม้จะมีความช่วยเหลือจาก AI
ชุมชนได้พัฒนากลยุทธ์ต่างๆ เพื่อปรับปรุงความเข้าใจโค้ด รวมถึงการใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างไดอะแกรมและแผนผังการไหล การฝึกฝนกับโปรเจกต์โอเพนซอร์ส และการมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจโค้ดด้วยเป้าหมายเฉพาะแทนที่จะเป็นการอ่านแบบไร้จุดหมาย
กลยุทธ์สำหรับการพัฒนาทักษะการอ่านโค้ด:
- ฝึกฝนกับโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สที่คุณใช้งานจริง
- อ่านซอร์สโค้ดของไลบรารีก่อนที่จะไปดูเอกสารประกอบ
- ใช้เครื่องมือ AI ในการสร้างไดอะแกรมและแผนภูมิการทำงาน
- จดบันทึกระหว่างการอ่านในส่วนของคอมเมนต์ในโค้ด
- มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจโค้ดด้วยเป้าหมายที่ชัดเจนแทนการเรียกดูแบบไร้จุดหมาย
เครื่องมือและแนวปฏิบัติเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น
นักพัฒนาพบความสำเร็จกับหลายแนวทางในการจัดการกับความท้าทายด้านความเข้าใจโค้ด สภาพแวดล้อมการพัฒนาสมัยใหม่ที่มีการนำทางโค้ดแบบทันทีช่วยสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับการเชื่อมต่อของคอมโพเนนต์ โปรแกรมเมอร์บางคนใช้เครื่องมือ AI ไม่ใช่เพื่อการสร้างโค้ด แต่เพื่อการอธิบายและการแสดงภาพ สร้างไดอะแกรมลำดับและแผนผังการไหลที่ทำให้ระบบซับซ้อนเข้าใจง่ายขึ้น
การฝึกฝนการอ่านซอร์สโค้ดของไลบรารีแทนที่จะอ่านเพียงเอกสารก็ได้รับความนิยมเป็นวิธีการปรับปรุงทักษะการอ่านโค้ดในขณะที่แก้ปัญหาจริง
การโอบกอดความเรียบง่ายของชุมชนโปรแกรมมิ่งสะท้อนถึงความเข้าใจที่เติบโตขึ้นเกี่ยวกับลำดับความสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อเครื่องมือ AI ทำให้การสร้างโค้ดง่ายขึ้น จุดสนใจจึงเปลี่ยนไปที่การทำให้แน่ใจว่าโค้ดยังคงเข้าใจได้และดูแลรักษาได้โดยนักพัฒนามนุษย์ที่ต้องทำงานกับมันในระยะยาว