Tại sao Tương lai của Tạo mã AI là Cá nhân hóa

Theo McKinsey, tác động kinh tế của GenAI là lớn nhất trong lĩnh vực Phát triển sản phẩm và tự động hóa mã, dẫn đến tác động 900 tỷ đô la.

Hãy cùng khám phá sâu hơn về trạng thái của tự động hóa mã, cá nhân hóa mã và tiềm năng của nó.

Trạng thái của GenAI và Tự động hóa mã năm 2024

Năm 2023, ChatGPT và trợ lý mã của Github, CoPilot, đã trở thành phổ biến trong số các lập trình viên. GPT và các mô hình tương tự đã chứng minh rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tạo, hoàn thiện, tái cấu trúc và chuyển đổi mã rất tốt.

Hiện tại, có nhiều trợ lý mã khác nhau. Mặc dù CoPilot được coi là người dẫn đầu trong lĩnh vực này, nhưng có các trợ lý mã GenAI với các chuyên môn khác nhau. Để kể một số ví dụ:

• Anima chuyên về front-end, chuyển đổi thiết kế thành mã (ví dụ: Figma thành React)

• Codium chuyên về việc tạo và quản lý yêu cầu kéo

• Replit cung cấp một môi trường phát triển tích hợp trực tuyến với trợ lý AI chuyên dụng

• Tab9 cung cấp một giải pháp bảo mật cao cho doanh nghiệp

Các đối thủ cạnh tranh mới với CoPilot được công bố thường xuyên, ví dụ như magic.dev và Poolside, hứa hẹn hiệu suất và trải nghiệm tốt hơn. Các mô hình tiếp tục phát triển – GPT5 dự kiến sẽ được công bố sớm, và LlamaCode cung cấp một mô hình mã nguồn mở cao cấp, với các phiên bản tinh chỉnh xuất hiện trên HuggingFace [bảng xếp hạng mô hình mã]. Đây chỉ là bước đầu tiên trong tự động hóa mã với LLM.

Theo Github, CoPilot tăng tốc phát triển lên 55% [nghiên cứu]. Người dùng Anima báo cáo tiết kiệm đến 50% thời gian mã hóa front-end [nghiên cứu trường hợp], giúp họ trở nên nhanh hơn 2 lần và kết thúc với chất lượng sản phẩm tốt hơn về mặt UX – và ít tương tác hơn giữa các nhà thiết kế và nhà phát triển.

Cá nhân hóa mã AI

JavaScript là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất (Github 2023), và React là khuôn khổ web JavaScript phổ biến nhất, được sử dụng bởi hơn 40% nhà phát triển (Stackoverflow 2023).

Bây giờ, nếu bạn lấy 100 đội kỹ sư khác nhau xây dựng trên React, bạn sẽ tìm thấy 100 phong cách mã hóa khác nhau. Các đội khác nhau có cách viết mã khác nhau.

Mỗi đội có bộ công nghệ của mình (tập hợp các công nghệ được sử dụng trong kiến trúc phần mềm). Một số đội sử dụng các thư viện mã nguồn mở như Next.js, cho phép họ tối ưu hóa hiệu suất. Một số sử dụng khuôn khổ UI như Radix, MUI hoặc Ant. Các đội sử dụng React phải thêm các gói quản lý trạng thái như React query, Redux, Mobx, v.v. Và có hàng nghìn thư viện JavaScript mã nguồn mở phổ biến khác.

Ngoài ra, cùng một chức năng có thể được thực hiện theo các cách khác nhau. Một số đội thích bố cục lưới CSS, trong khi những đội khác thích bố cục Flex và đạt được kết quả giống nhau. Có các sở thích cú pháp. Một số sử dụng các hàm JavaScript cổ điển, trong khi những người khác sử dụng các hàm mũi tên. Có các quy ước đặt tên như camelCase, kebab-case và các cách đặt tên khác nhau cho các thành phần và hàm. Có vô số cách để tổ chức mã của bạn, như cách bao gồm các thành phần mã nguồn mở để giao diện mã trông giống nhau cho mã nguồn mở hoặc mã độc quyền.

Khi mã hóa trên một dự án cụ thể, mỗi nhà phát triển tuân theo các quy tắc và quy ước của cơ sở mã đó.

Để AI có thể đóng vai trò quan trọng trong mã hóa cho một đội kỹ sư, nó nên mã hóa như đội đó. Điều này có nghĩa là AI nên có rất nhiều ngữ cảnh để tùy chỉnh và cá nhân hóa mã của nó.

Kết thúc: Tiềm năng trong Tạo mã AI

Chúng ta vẫn đang chạm vào bề mặt của khả năng GenAI.

Khi thảo luận về các mô hình GenAI, hãy xem xét cá nhân hóa như việc cung cấp cho mô hình ngữ cảnh tốt nhất cho nhiệm vụ của nó. Cung cấp cho nó một ngữ cảnh tuyệt vời về mã hiện có, UX và công việc mà người dùng cần thực hiện sẽ dẫn đến kết quả tốt hơn. Để tận dụng tối đa các mô hình GenAI, chúng ta gói chúng thành các sản phẩm với các hệ thống hỗ trợ hoạt động với các thuật toán và quy tắc “lỗi thời”. Đây là cách chúng ta tối đa hóa AI đến mức tối đa.

Phần mềm sẽ tiếp tục “ăn” thế giới nhanh hơn và nhanh hơn, tăng năng suất, lợi nhuận và GDP.

Các CEO, lãnh đạo CNTT và lãnh đạo PM采用 tự động hóa sẽ cho phép các đội của họ giao hàng nhanh hơn 2 lần và có thể sogar 5 lần, giúp họ có lợi thế cạnh tranh. Đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn và với chi phí thấp hơn sẽ tăng lợi nhuận của công ty và cuối cùng tăng GDP đến từ công nghệ.

Phát triển phần mềm rẻ hơn có nghĩa là phần mềm có thể giải quyết nhiều vấn đề hơn. Những gì trước đây là ROI âm sẽ trở thành ROI dương. Phần mềm giải quyết các vấn đề nhỏ có thể đáng giá nếu chi phí phát triển giảm 80%.

Nhiều người sẽ mã hóa, và họ sẽ mã hóa nhanh hơn. Các tác nhân GenAI sẽ sản xuất, kiểm tra và triển khai mã, và con người sẽ thực hiện các phần sáng tạo, phát triển nhiều kiến trúc và UX hơn những gì được coi là mã hóa ngày nay. Tôi thấy nhiều vị trí nhà phát triển trong tương lai. Điều đó nói rằng, phát triển sẽ tiến hóa thành một mức độ trừu tượng cao hơn.