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コードの 90% を AI を使用して書いている人は誰もいません。
不快な真実は次のとおりです。
AI を使用してコードを記述することによる実際の生産性の向上は 10% 近くであり、人々が主張する 90% には遠く及ばない。
サンダー・ピチャイ氏は2024年に、グーグルの新しいコードの30%がAIによって生成されたと述べた。しかし、彼はレックス・フリードマンのポッドキャストで、エンジニアリングの速度は約10%しか増加していないことを認めました。
AI が生成したコードは無料のコードではありません。まだレビュー、テスト、および本番環境の準備をする必要があります。
1 つのステップ (コード生成) を最適化しても、ボトルネックが他の場所 (コード レビュー) に移った場合、出力は向上しません。
レビュープロセスを続けることができなければ、どれだけ多くのコードを生成しても問題ありません。
ソリューション:
コードのレビューと検証を可能な限り自動化します。
私はこの投稿を後援しているSonarと協力しており、コードの品質とコードのセキュリティ分析を担当します。
• 毎日 300B 行を超えるコードをレビューします
• コードの信頼性、セキュリティ、保守性をカバーしています
• CI/CD パイプラインに統合できます
•IDEにインストールできます(私はVSCode拡張機能を使用しています)
•30以上の言語のサポート
ここにリンクがありますので、それらをチェックすることができます。
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