AI đang thay đổi cuộc chơi trong việc tái cấu trúc phần mềm

AI làm thay đổi kinh tế học của việc viết lại mã nguồn vì các codebase có các mô hình chung, rõ ràng sẽ tận dụng được nhiều lợi thế hơn so với các hệ thống độc quyền hoặc thiếu nhất quán.

Quan điểm của tôi về việc viết lại phần mềm đã thay đổi nhờ có AI.

Chất lượng đầu ra của AI không chỉ được quyết định bởi câu lệnh (prompt) của bạn.

Nó được quyết định bởi những gì mô hình đã biết từ dữ liệu huấn luyện và ngữ cảnh mà bạn cung cấp để nó làm việc.

Đối với các tác vụ lập trình, phần lớn ngữ cảnh đó chính là codebase.

Các tech stack phổ biến có lợi thế về AI vì mô hình đã được tiếp cận hàng triệu ví dụ, bao gồm cả các mã nguồn công khai.

Điều ngược lại xảy ra với các ngôn ngữ độc quyền và framework nội bộ có các mô hình thiếu nhất quán - những thứ này cần phải được "dạy" - chủ yếu là thông qua cửa sổ ngữ cảnh (context window) hạn chế của mô hình.

Hãy so sánh hai quy trình làm việc sau:

So với:

Trong quy trình đầu tiên, codebase có các mô hình đã được thiết lập sẵn mà mô hình AI dễ dàng hiểu được. Trong quy trình thứ hai, mô hình phải tốn công sức để suy luận ra các mô hình đó trước khi có thể giải quyết vấn đề.

Nhiều ngữ cảnh hơn đồng nghĩa với nhiều token hơn, cần nhiều câu lệnh hơn, độ biến thiên cao hơn và nhìn chung là chất lượng đầu ra thấp hơn - hay còn gọi là chi phí.

Một đợt viết lại mã nguồn không chỉ là cơ hội để hiện đại hóa tech stack của bạn - đó còn là cơ hội để xây dựng lại codebase dựa trên các mô hình rõ ràng, nhất quán nhằm phát huy thế mạnh của AI thay vì chống lại chúng.

Bạn có thể chọn sử dụng AI để giải quyết vấn đề, hoặc bạn có thể dành thời gian để cố gắng bắt AI học ngôn ngữ của bạn trước.

Khoảng thời gian lãng phí đó chính là lợi thế của đối thủ cạnh tranh, và khoảng cách này không chỉ nằm ở tốc độ - mà còn ở chất lượng đầu ra.

Tôi nghĩ điều này làm thay đổi kinh tế học của việc viết lại phần mềm.