วิธีที่เราสร้างซอฟต์แวร์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมี AI เป็นแรงขับเคลื่อน ลองนึกภาพว่าคุณกำลังทำงานในโปรเจกต์การเงิน และสิ่งที่คุณต้องทำคือเปิด IDE ของคุณ พิมพ์คำสั่งง่ายๆ เช่น “สร้างแดชบอร์ดสำหรับติดตามค่าใช้จ่ายรายเดือน” และ AI จะสร้างทุกอย่าง—โค้ด, การทดสอบ, และแม้แต่เอกสารประกอบ นี่ไม่ใช่แค่ภาพในอนาคต; เรากำลังเดินไปในทิศทางนั้นแล้ว
ด้วย AI ที่ฉลาดขึ้นทุกวันและโปรเซสเซอร์ที่มีพลังมากขึ้น ความคิดที่ว่า AI จะจัดการกับงานหนักส่วนใหญ่ในการเขียนโค้ดนั้นไม่ไกลเกินไป ในบทความนี้ ฉันจะมาแชร์สิ่งที่ฉันจินตนาการว่าอนาคตของการเขียนโค้ดด้วย AI จะเป็นอย่างไร โดยเฉพาะในบริบทของการสร้างแอปพลิเคชันการเงิน มาดำน้ำกันเถอะ!
ความเป็นไปได้ในอนาคต
- AI เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดที่แท้จริง
AI จะกลายเป็นคู่หูในการเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์ที่ฝังอยู่ใน IDEs มันจะไม่เพียงแค่เติมโค้ดให้เสร็จ แต่ยังจัดการการเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูล การอัปเดตสคีมา และการรวม backend/frontend ได้อย่างง่ายดาย
ตัวอย่าง:
สมมติว่าคุณกำลังเพิ่มฟีเจอร์ในแอปการเงินของคุณเพื่อคำนวณอัตราดอกเบี้ย คุณสามารถเรียก AI ได้ง่ายๆ:
เพิ่มคอลัมน์สถานะการชำระเงินในตารางเงินทุนและรวมเข้ากับ backend API และ front-end.
- Liquibase ChangeSet สำหรับการอัปเดตฐานข้อมูล: AI สร้าง Liquibase changeset เพื่อเพิ่มคอลัมน์ repayment_status ในตารางเงินทุน.
- การอัปเดต Java Backend: AI อัปเดต FundingEntity และ FundingService เพื่อรวมคอลัมน์ใหม่ AI ยังอัปเดต API เพื่อให้สามารถดึงและอัปเดตสถานะการชำระเงินได้.
- การอัปเดต ReactJS Frontend: AI สร้าง Dropdown สถานะการชำระเงิน ในหน้าเงินทุน.
- การสร้าง Unit Test: AI สร้าง unit tests สำหรับ FundingService เพื่อให้แน่ใจว่าสถานะการชำระเงินอัปเดตอย่างถูกต้อง.
- การดีบักอัจฉริยะและการแก้ไขปัญหา
การดีบักมักจะเป็นส่วนที่ใช้เวลานานในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ด้วย AI สิ่งนี้อาจกลายเป็นเรื่องง่าย ลองนึกภาพว่าคุณรันแอปพลิเคชันของคุณและพบข้อผิดพลาดขณะทำงาน แทนที่จะค้นหาจากบันทึกและค้นหาข้อความผิดพลาดใน Google คุณจะมีผู้ช่วย AI ที่วิเคราะห์ปัญหาในทันที อธิบายสาเหตุที่แท้จริงด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย และเสนอวิธีแก้ไข
ยกตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณได้เปิดตัวแอปการเงินของคุณ และผู้ใช้รายงานว่าฟีเจอร์ “คำนวณดอกเบี้ย” คืนค่าที่ไม่ถูกต้อง นี่คือวิธีที่ AI อาจช่วย:
- การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด: AI ระบุว่าปัญหาอยู่ที่ตรรกะการคำนวณอัตราดอกเบี้ยเนื่องจากกรณีขอบที่จำนวนเงินต้นเป็นศูนย์.
- วิธีแก้ไขที่เสนอ: มันแนะนำให้ปรับสูตรเพื่อจัดการกับกรณีที่จำนวนเงินต้นเป็นศูนย์และให้โค้ดตัวอย่างที่อัปเดต.
- การสร้างการทดสอบอัตโนมัติ: มันสร้าง unit test เพื่อครอบคลุมกรณีขอบและทำให้แน่ใจว่าวิธีแก้ไขจะไม่ทำให้ฟังก์ชันการทำงานที่มีอยู่เสียหาย.
ประเภทของความช่วยเหลือจาก AI นี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้แทนที่จะเสียเวลาไปกับการดีบักที่น่าเบื่อ.
- การออกแบบระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ในอนาคต การออกแบบระบบจากศูนย์จะง่ายเหมือนการร่างไอเดียบนกระดานไวท์บอร์ด ลองนึกภาพว่าคุณอธิบายแอปการเงินของคุณให้ AI ฟัง:
“ฉันต้องการระบบที่ผู้ขายสามารถอัปโหลดใบแจ้งหนี้ ผู้ให้ทุนสามารถให้ทุน และผู้ดูแลระบบสามารถจัดการทุกอย่างได้”
ภายในไม่กี่นาที AI อาจสร้าง:
- ERD (Entity-Relationship Diagram): สคีมาที่ละเอียดแสดงให้เห็นว่าตารางเช่น Sellers, Invoices, และ Funders เชื่อมโยงกันอย่างไร.
- สถาปัตยกรรม Microservice: แผนผังสำหรับการแบ่งแอปของคุณออกเป็นบริการ เช่น การตรวจสอบสิทธิ์ การจัดการใบแจ้งหนี้ และการรายงาน.
- การตั้งค่า DevOps: CI/CD pipelines อัตโนมัติและการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานโดยใช้เครื่องมืออย่าง Docker และ Kubernetes.
สิ่งที่เคยใช้เวลาหลายวันหรือแม้แต่สัปดาห์สามารถทำได้ในเวลาอันสั้น ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงตรรกะทางธุรกิจและประสบการณ์ของผู้ใช้ได้มากขึ้น.
- โมเดล AI ที่ปรับแต่งได้
อนาคตจะนำเสนอโมเดล AI ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับอุตสาหกรรมเฉพาะ ลองนึกภาพว่าคุณกำลังสร้างแอปการเงิน และแทนที่จะใช้ AI ทั่วไป คุณใช้ AI ที่ปรับแต่งสำหรับระบบการเงินโดยเฉพาะ AI ที่เชี่ยวชาญนี้จะเข้าใจศัพท์เฉพาะในอุตสาหกรรม ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และแม้แต่รูปแบบทั่วไปในกระบวนการทำงานทางการเงิน.
ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถขอให้มัน:
- “สร้างรายงานที่แสดงใบแจ้งหนี้ที่เกินกำหนดซึ่งจัดกลุ่มตามผู้ซื้อ.”
- “ให้แน่ใจว่าปฏิบัติตาม GDPR เมื่อจัดเก็บข้อมูลผู้ใช้.”
- “เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาฐานข้อมูลสำหรับการดึงข้อมูลชุดข้อมูลขนาดใหญ่.”
AI จะไม่เพียงแค่สร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แต่ยังอธิบายเหตุผลของมันและเสนอแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด.
- AI ร่วมมือในทีม
ในลักษณะเดียวกับที่เครื่องมืออย่าง Git ช่วยให้ทีมสามารถร่วมมือกันในการเขียนโค้ด AI จะช่วยให้การทำงานร่วมกันลึกซึ้งยิ่งขึ้น ลองนึกภาพ AI ที่เข้าใจโค้ดทั้งหมดของคุณและช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันสามารถ:
- แนะนำการมอบหมายงาน: ตามจุดแข็งของสมาชิกในทีมแต่ละคน AI สามารถแนะนำว่าใครควรจัดการฟีเจอร์หรือข้อบกพร่องเฉพาะ.
- รับประกันความสอดคล้องของโค้ด: มันสามารถตรวจสอบ pull requests เพื่อบังคับใช้มาตรฐานการเขียนโค้ดและตรวจจับความขัดแย้งในการรวมที่อาจเกิดขึ้น.
- ให้ความช่วยเหลือในการเริ่มต้น: สำหรับนักพัฒนารายใหม่ AI สามารถทำหน้าที่เป็นพี่เลี้ยง อธิบายสถาปัตยกรรมและแนะนำว่าควรเริ่มต้นจากที่ไหน.
สิ่งนี้จะทำให้การทำงานร่วมกันในทีมราบรื่นขึ้นและช่วยลดช่องว่างทักษะ.
ข้อคิดสุดท้าย
อนาคตของการเขียนโค้ดด้วย AI สัญญาว่าจะน่าตื่นเต้นและเปลี่ยนแปลง มันจะไม่แทนที่นักพัฒนา แต่จะเสริมความสามารถของเรา ทำให้เราสามารถสร้างระบบที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะที่ AI ยังคงพัฒนา เส้นแบ่งระหว่างสิ่งที่เป็นไปได้ในวันนี้และสิ่งที่เราสามารถจินตนาการได้จะเบลอ ทำให้ขอบเขตของการสร้างซอฟต์แวร์ขยายออกไป.
ดังนั้น มาร่วมเดินทางนี้และดูว่าเราจะไปถึงไหน ใครจะรู้? นวัตกรรมครั้งใหญ่ครั้งต่อไปอาจอยู่แค่คำสั่งเดียว.