API-eksplosionen er reel – og Vibe-kodning tænder lunten

AI-boomet har bragt os mange ting: produktivitetsstigninger, nye kreative arbejdsgange og for nylig en lavine af API'er. Hvis det føles som om antallet af interne og eksterne API'er i din virksomhed er fordoblet natten over, så forestiller du dig det ikke. Vi oplever en API-eksplosion, og generativ AI er en primær accelerator.

For bare et par år siden var det en friktionsfyldt opgave at udvikle et nyt API-endpoint i en moden kodebase. Man skulle navigere i ejerskabet af flere kodedomæner, få godkendelser fra sure arkitekter og udføre anmeldelser, der nogle gange trak ud i uger eller måneder. Friktionen var smertefuld, men den sikrede, at hvert nyt API medførte et vist niveau af granskning og institutionel hukommelse.

Nu? AI-drevne udviklingsværktøjer har sat ild til den flaskehals.

GenAI-agenter kan forbruge enorme mængder kontekstuelle data og generere kodeændringer på tværs af hundredvis af filer på få sekunder. Det har demokratiseret muligheden for at oprette API'er – ikke kun for ingeniører, men selv for ikke-tekniske roller (chok-horror) som produktchefer og supportteams, der nu kan føle sig bemyndiget til at sende eksperimenter direkte til produktion.

Det er et massivt skift i, hvem der har magten i softwareudviklingsprocessen. Og det er ikke nødvendigvis en dårlig ting, især i et forretningsmiljø, der prioriterer hastighed og iteration. Men resultatet er en steppebrand af hurtigt implementerede API'er: mange lanceres som "eksperimentelle" eller skjult bag funktionsflag, men bliver hurtigt til essentiel infrastruktur i takt med at forretningsbehovene udvikler sig. Det, der starter som en hurtig prototype, bliver til en nøgleintegration. Og nu er det for sent at slappe af.

Fremkomsten af "Vibe Coding"

Denne nye generation af AI-genererede API'er ankommer ofte med lidt i form af arkitektur, dokumentation eller test. Vi kalder dette fænomen "vibe coding" – at skrive software baseret på grov intuition, løse prompts og en generel fornemmelse af, hvad der "burde fungere", snarere end en dyb forståelse af systemer eller designmønstre.

Desværre har API'er, der er skabt på denne måde, en tendens til at følge inkonsistente konventioner, mangle robust validering og ignorere ofte etablerede interne standarder. Værre endnu, de kan introducere alvorlige sikkerheds- eller regulatoriske risici, især når de er forbundet med følsomme data eller eksterne endpoints. AI kender ikke din virksomheds governance-model – eller dine compliance-krav. Medmindre den udtrykkeligt får besked, vil den ikke skrive med dem i tankerne.

Og problemerne forværres hurtigt. AI bruges også i stigende grad til at generere tests. Men når ødelagt kode testes med AI-genererede valideringer, bekræfter testene blot fejlagtig adfærd. Udviklere er tilbageholdende med at skrive tests for kode, de ikke har forfattet, endsige kode genereret af maskiner, så AI overtager tabet. Resultatet? En rekursiv feedback-loop af kode af lav kvalitet, der testes og "valideres" af lige så vaklende scaffolding.

Patchwork API'er og ejerskabskrisen

Alt dette fører til et vidtstrakt, fragmenteret API-lag i de fleste organisationer. API'er spænder nu over overlappende domæner, udfører lignende funktioner på lidt forskellige måder og mangler ofte et klart ejerskab. Mange blev skrevet uden en dyb forståelse af underliggende datamodeller, servicegrænser eller teamcharter. Ikke overraskende bliver vedligeholdelse et mareridt. Hvem ejer dette endpoint? Hvem kan ændre det? Hvem ved overhovedet, at det eksisterer?

AI-værktøjer prioriterer anvendelighed og hastighed. Hvis de ikke kontrolleres, vil de skabe den korteste vej til levering, uanset om det stemmer overens med din arkitektoniske vision eller ej. Over tid kan vægten af denne tekniske gæld sætte fremskridt i stå.

Nogle praktiske skridt at tage.

1. Synlighed

Svaret er ikke at bremse alt eller forbyde AI. Det er ikke realistisk, og det ville skabe enorm værdi. I stedet skal vi udvikle den måde, vi håndterer software på i den generative udviklings tidsalder.

Det grundlæggende første skridt er synlighed. Du kan ikke styre det, du ikke kan se. Organisationer har brug for kontinuerlig API-opdagelse, ikke statisk dokumentation, der er forældet i det øjeblik, den udgives.

Værktøjer, der overvåger API'er – både under kørsel og i kode – bliver mere og mere essentielle. Når du kan kortlægge dit virkelige API-landskab, kan du vurdere risici, identificere duplikering og begynde at opbygge pålidelig styring ovenpå.

Ironisk nok kan AI selv hjælpe med denne proces. Brug af prompte AI-modeller til at analysere og revidere API-kort hjælper med at afdække anomalier, risikabel eksponering og konsolideringsmuligheder. Dette er AI, der ikke hjælper med at bygge mere, men med at rydde op i det, vi allerede har.

2. Opsætning af organisationsomfattende standardisering af prompt engineering og værktøjer

Bedre kontrol over både output og input i AI-værktøjer bidrager i høj grad til at opretholde et niveau af kontrol over den genererede kode. Enkle trin som at tilpasse de AI-drevne IDE'er og modeller, der er godkendt til brug i en organisation, vil hjælpe med variationen. Dette har også den fordel, at det gør udrulningen af ​​nye modeller lettere og gør det mere sandsynligt, at prompts kan reproduceres på tværs af ingeniørernes arbejdsstationer.

Endnu mere kraftfuldt er det at tilpasse sig det specifikke regler.md type filer, som AI-kodere skal give som kontekst til deres agent. Jo mere kompleks kodebasen er, desto mere nyttigt er det for alle ingeniører at arbejde med det samme sæt regler, hvilket giver kontekst til AI-agenten om, hvordan man genererer kode korrekt, der fungerer bedst med de eksisterende strukturer.

Vi kommer ikke til at putte den generative ånd tilbage i flasken. Men vi kan styre den, inddæmme eksplosionsradiusen og bruge den til at fremme ansvarlig innovation. Det arbejde starter ikke med kode, men med klarhed.