API-eksplosjonen er reell – og Vibe-koding tenner lunten

For bare noen få år siden var det en friksjonsfull oppgave å utvikle et nytt API-endepunkt i en moden kodebase. Man måtte navigere eierskap til flere kodedomener, få godkjenninger fra sure arkitekter og gjennomføre gjennomganger som noen ganger trakk ut i uker eller måneder. Friksjonen var smertefull, men den sørget for at hvert nytt API medførte et visst nivå av gransking og institusjonell hukommelse.

Nå? AI-drevne utviklingsverktøy har satt fyr på den flaskehalsen.

GenAI-agenter kan konsumere enorme mengder kontekstuelle data og generere kodeendringer på tvers av hundrevis av filer på sekunder. Dette har demokratisert muligheten til å lage API-er – ikke bare for ingeniører, men også for ikke-tekniske roller (sjokk-skrekk) som produktsjefer og supportteam som nå kan føle seg bemyndiget til å sende eksperimenter rett til produksjon.

Det er et massivt skifte i hvem som har makten i programvareutviklingsprosessen. Og det er ikke nødvendigvis en dårlig ting, spesielt i et forretningsmiljø som prioriterer hastighet og iterasjon. Men resultatet er en ild i tørt gress av raskt distribuerte API-er: mange ble lansert som «eksperimentelle» eller skjult bak funksjonsflagg, men ble raskt essensiell infrastruktur etter hvert som forretningsbehovene utvikler seg. Det som starter som en rask prototype blir en nøkkelintegrasjon. Og nå er det for sent å slappe av.

Fremveksten av «Vibe-koding»

Denne nye generasjonen av AI-genererte API-er kommer ofte med lite i form av arkitektur, dokumentasjon eller testing. Vi kaller dette fenomenet «vibe-koding» – å skrive programvare basert på grov intuisjon, løse promptinger og en generell følelse av hva som «bør fungere», snarere enn en dyp forståelse av systemer eller designmønstre.

Dessverre har API-er som er laget på denne måten en tendens til å følge inkonsekvente konvensjoner, mangle robust validering og ignorere ofte etablerte interne standarder. Enda verre er det at de kan introdusere alvorlige sikkerhets- eller regulatoriske risikoer, spesielt når de er koblet til sensitive data eller eksterne endepunkter. AI kjenner ikke bedriftens styringsmodell – eller samsvarskravene dine. Med mindre den eksplisitt blir fortalt det, vil den ikke skrive med dem i tankene.

Og problemene forverres raskt. AI brukes også i økende grad til å generere tester. Men når ødelagt kode testes med AI-genererte valideringer, bekrefter testene bare feilaktig oppførsel. Utviklere er motvillige til å skrive tester for kode de ikke har forfattet, enn si kode generert av maskiner, så AI tar over slakken. Resultatet? En rekursiv tilbakekoblingssløyfe av lavkvalitetskode testet og «validert» av like usikkert stillas.

Patchwork-API-er og eierskapskrisen

Alt dette fører til et vidstrakt, fragmentert API-lag i de fleste organisasjoner. API-er spenner nå over overlappende domener, utfører lignende funksjoner på litt forskjellige måter og mangler ofte tydelig eierskap. Mange ble skrevet uten en dyp forståelse av underliggende datamodeller, tjenestegrenser eller teamstrukturer. Ikke overraskende blir vedlikehold et mareritt. Hvem eier dette endepunktet? Hvem kan endre det? Hvem vet i det hele tatt at det eksisterer?

AI-verktøy prioriterer nytteverdi og hastighet. Hvis de ikke kontrolleres, vil de skape den korteste veien til levering, enten det samsvarer med din arkitektoniske visjon eller ikke. Over tid kan vekten av denne tekniske gjelden stoppe fremdriften.

Noen praktiske grep å ta.

1. Sikt

Svaret er ikke å bremse alt ned eller forby kunstig intelligens. Det er ikke realistisk, og det ville gitt enorm verdi. I stedet må vi utvikle hvordan vi håndterer programvare i en tidsalder med generativ utvikling.

Det grunnleggende første steget er synlighet. Du kan ikke styre det du ikke kan se. Organisasjoner trenger kontinuerlig API-oppdaging, ikke statisk dokumentasjon som er utdatert i det øyeblikket den publiseres.

Verktøy som overvåker API-er – under kjøring og i kode – blir stadig viktigere. Når du kan kartlegge det virkelige API-landskapet, kan du vurdere risiko, identifisere duplisering og begynne å bygge pålitelig styring på toppen.

Ironisk nok kan AI i seg selv hjelpe med denne prosessen. Bruk av AI-modeller som er bedt om å analysere og revidere API-kart bidrar til å avdekke avvik, risikofylt eksponering og konsolideringsmuligheter. Dette er AI som ikke hjelper med å bygge mer, men med å rydde opp i det vi allerede har.

2. Opprette organisasjonsomfattende standardisering av prompt-teknikk og verktøy

Bedre kontroll over både utdata og input i AI-verktøy bidrar mye til å opprettholde et visst kontrollnivå over koden som genereres. Enkle trinn som å tilpasse AI-drevne IDE-er og modeller som er godkjent for bruk i en organisasjon, vil bidra til variasjonen. Dette har også fordelen av å gjøre det enklere å rulle ut nye modeller og gjøre det mer sannsynlig at ledetekster kan reproduseres på tvers av ingeniørers arbeidsstasjoner.

Enda kraftigere er det å innrette seg etter det spesifikke regler.md typefiler du krever at AI-kodere gir som kontekst til agenten sin. Jo mer kompleks kodebasen er, desto mer nyttig er det for alle ingeniører å jobbe med det samme settet med regler, noe som gir kontekst til AI-agenten om hvordan man genererer kode som fungerer best med de eksisterende strukturene.

Vi kommer ikke til å putte den generative ånden tilbake i flasken. Men vi kan styre den, begrense eksplosjonsradiusen og bruke den til å gi næring til ansvarlig innovasjon. Det arbeidet starter ikke med kode, men med klarhet.