Узкие места AISDLC
Пока все паникуют и обсуждают обсуждение ИИ, я закрыл две потребности, которые принёс нам ИИ.
Потребность первая: дискавери.
Код никогда не был узким местом в процессе разработки. Чаще всего это поиск актуальной информации и согласования — отсюда эти бесконечные встречи.
Я сделал поиск информации по чатам, коду, документации и задачам максимально точным по всем бенчмаркам которые нашел или синтезировал.
Продукт проверен на реальных проектах в разных стадиях зрелости.
Выложил в опенсорс: https://github.com/alterfo/kb
Работает без утечек данных на локальных моделях.
Если на вашем проекте очень много кода, документации, вся актуальная инфа в чатах, а доки устарели — решение для вас.
Потребность вторая: автопилот.
Когда я научился делать довольно большие проекты нейросетями, проблемой стало пройтись руками каждый час после гигантского объема изменений. Большая часть была покрыта скриншот-тестами — можно быстро пролистать. Но проект — игра с открытым миром где хрупкий экономический баланс могут нарушить только действия игрока.
Нужно было проходить игру полностью раз за разом. Я обучил нейросеть-автопилота. Это только звучит страшно. Разумеется, при обучении я собрал все грабли, зато потом она стала собирать грабли в игре. У нейросети 41к параметров, к ней можно обращаться несколько раз в секунду для принятия решения в зависимости от ситуации.
Принятие решения в зависимости от ситуации требует тестирования во всех системах с открытым миром — CRM, ERP, например.
Автопилот часть игры, открою доступ к коду только самым активным тестировщикам.
Игра чисто клиент, без сервера и отправки чего-либо куда-либо. Делал её с целью проработать механику разработки больших проектов с помощью ИИ.
https://alterfo.github.io/vacuum-rogues/
Обращайтесь за помощью внедрения подобных технологий в ваш AISDLC