09 ਨਵੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਿਕ ਗਾਈਡ: ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, PRs/ਟੈਸਟ/CI/CD ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਟੀਮ ਮਿਆਰ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਿਕ ਗਾਈਡ: ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, PRs/ਟੈਸਟ/CI/CD ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਟੀਮ ਮਿਆਰ।
ਡੈਮੋਜ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਨਜ਼ਾਰੇ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਰੇਪੋ, ਇੱਕ 좁ਾ ਟਾਸਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੁਸ਼ ਰਸਤਾ। ਦਿਨ-ਨੁ-ਦਿਨ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਲੇਗਸੀ ਐਡਜ, ਬਦਲਦੇ ਮੰਗਾਂ, ਅਧੂਰਾ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਕੋਡਬੇਸ।
ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ, AI ਇਕ ਵਾਰੀ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਨਕਲ ਬਣਾ ਕੇ “ਜਿੱਤ” ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰ ਵਧਦਾ ਹੈ: ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸਮਝਣਯੋਗ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਕੰਮ ਟਾਈਪ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਉਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਲੌਗਿੰਗ, ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਜਟ ਅਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਹਾਇਤਾ।
ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਾਜਿਬ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ “ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੰਪਟ” ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਇਹ ਉਹੀ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ—ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ, ਟੈਸਟ, CI ਚੈੱਕ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਿਆਰ—ਵਿੱਚ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਕੇ ਹੱਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
“ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ” ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ: ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ conventions ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਲੈਵਲ ਦੇ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਲੋੜ ਹੋਣ ਤੇ ਡੌਕਸ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ CI ਬਿਨਾਂ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਪੈਚਿੰਗ ਤੋਂ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਜੂਨੀਅਰ ਪੇਅਰ ਵਾਂਗ ਵਤੋ—ਵਿਕਲਪ, ਰਿਫੈਕਟਰ ਅਤੇ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਵਿਚ ਮਹਿਰ (fast), ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸੰਦਰਭ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ। ਤੇਜ਼ੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ autopilot ਦੀ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਘੱਟ ਬੋਝਲੇ ਕਦਮ ਹੋਣ ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਉੱਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤ ਲੈਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ ترین ਤਰੀਕਾ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਹੋਵੇ, ਇਨਪੁੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਜਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੇ ਲਗਾਓਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਗਵਾਉਗੇ ਨਾਂ ਕਿ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ।
ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਛਾਨਬੀਨ: ਕੀ ਇੱਕ ਰਿਵਿਊਅਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਸਹੀ ਹੈ? ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੰਗਾ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ। ਜੇ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਡਿੱਗੇ ਡੋਮੇਨ ਸੰਦਰਭ, ਲੰਬੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਜਾਂ “ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਮੰਨਦੇ ਹਨ” 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਬ੍ਰੇਨਸਟਾਰਮਿੰਗ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ—ਲੇਖਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੇਤਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਹਨ:
ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ ਚੁਣੋ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਤਿੰਨ-ਸਪੀਸਿੰਗ ਹੈ ਟੈਸਟ + ਰਿਫੈਕਟਰ + ਡੌਕਸ। ਹਰ ਇੱਕ ਦਿੱਖਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੇਲ ਚੰਗੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਵਿਊ ਜਾਂ CI ਵਿੱਚ ਦਿੱਸਦੇ ਹਨ।
ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ AI ਕੀ-ਕੀ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਕੋਡ ਸਨਿੱਪੇਟ, ਟੈਸਟ ਕੇਸ, ਡੌਕ ਰਫਟ) ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕੀ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨਗੇ (ਚਾਹਤ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੁਖ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਜਟ)। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ PR ਟੈਮਪਲੇਟ ਜਾਂ ਟੀਮ ਸਹਿਮਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਤੇਜ਼ ਚੈਕਲਿਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਠੀਕ” ਨੂੰ “merged to main” ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ teammate ਵਾਂਗ ਵਰਤਿਆ ਜਾਏ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਅੱਗੇ ਵੇਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਤਿੰਨ “ਸਰਫੇਸ” ਮਿਸ਼ਰਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ:
Inline completion momentum ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਹੈ: ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ, ਫੀਲਡ ਮੈਪਿੰਗ, ਛੋਟੇ conditionals ਜਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਲਈ। ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਚਮਕਦਾ ਹੈ।
IDE chat reasoning ਅਤੇ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ: “ਇੱਥੇ ਇਸ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?” ਜਾਂ “ਇਸ DTO ਦੀ ਅਸਲ ਰੂਪਰੇਖਾ ਕੀ ਹੈ?” ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਸੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੈ।
CLI tools batch ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢਿੱਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕਮਿਟਾਂ ਤੋਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਫੇਲ ਹੋ ਰਹੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ diff ਤੋਂ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਵਾਉਣਾ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹਨ।
ਕੁਝ ਟੀਮ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ Koder.ai) ਵੀ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਚੈਟ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾਰ ਵੈੱਬ/ਸਰਵਰ/ਮੋਬਾਇਲ ਸਲਾਈਸ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਕੇ ਆਮ ਰੇਪੋ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਰਿਵਿਊ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ CI ਲਈ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਖੋਜ ਲਈ ਵਰਤੋ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫ੍ਰੇਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ, ਵਿਕਲਪ ਲਿਸਟ ਕਰਨਾ, ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਸਕੇਚ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਏਜ ਕੇਸਾਂ ਪੁੱਛਣਾ।
AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ' 'ਤੇ ਸੋਧਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਕਿਹੜੀਆਂ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਛੇਡਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਵਿਹਾਰ ਨ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਟੈਸਟ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨੇ ਹਨ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀ ਕਿ “ਵੱਡੀ ਰੀਰਾਈਟ” ਕਰੋ, ਪਰ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ, ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਪੈਚ ਬਣਾਉ।
ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸਨੂੰ ਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ:
ਇਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਭਿਆਸ: ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ diff ਮੰਗੋ। ਫਿਰ ਇਟਰੇਟ—ਇੱਕ ਵਿਹਾਰ ਬਦਲਾਅ, ਇੱਕ ਫਾਇਲ, ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਅੱਪਡੇਟ—ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ ਤੇਜ਼ ਰਹੇ ਅਤੇ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲ ਸਕਣ।
AI ਟੂਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇਨਪੁੱਟ ਵਾਂਗ θεραπεਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਟ ਸੁਨੇਹੇ। ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ “ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੋਡ ਲਿਖੋ”, ਪਰ “ਇਸ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਛੇੜੋ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੇ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਟੋੜੇ”。
ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਮੰਗਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸੋ ਕਿ "ਨਾਰਮਲ" ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੰਪਟ ਜੋ ਸੀਧਾ ਕਹੇ: “src/payments/* ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ~30 ਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਰੱਖੋ” ਅਕਸਰ mismatched ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ 2–3 ਰਸਤੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਮੰਗੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ।
ਵੱਡੀਆਂ ਪੇਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਕਰੀਮੈਂਟਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪਸੰਦ ਕਰੋ:
ਜੇ ਟੂਲ ਸਾਫ਼ diff ਨਿੱਕਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ “ਸਿਰਫ਼ ਬਦਲੇ ਹਿੱਸੇ” ਅਤੇ ਛੂਟੇ-ਚੈਕਲਿਸਟ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
Given these files: BillingService.ts, billing.test.ts
Goal: add proration support.
Constraints: follow existing naming, keep public API stable.
Output: 2 options + a unified diff for the chosen option.
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰੰਪਟ ਲਗਾਤਾਰ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਵੇ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਸਾਡੇ ਸਟਾਈਲ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ” ਜਾਂ “ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ”), ਉਸਨੂੰ ਟੀਮ ਸਨਿੱਪੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰੋ—ਮਿਸਾਲਾਂ ਅਤੇ ਗੋਟਚਾਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੰਪਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਲੋਕ-ਕਥਾ।
AI ਕੌਡ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਮਿਆਰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਭਰਪੂਰ PRs 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਜੂਨੀਅਰ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: throughput ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ, ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੇ, ਸੀਮਿਤ PRs “AI sprawl” ਨੂੰ ਰੋکتے ਹਨ। ਇੱਕ PR ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੀ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖੋ (ਇੱਕ ਬੱਗ ਫਿਕਸ, ਇੱਕ ਰਿਫੈਕਟਰ, ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਸਲਾਈਸ)। ਜੇ AI ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕੀਤੇ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬਬੱਧ commitਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਵਿਊਅਰ ਕਹਾਣੀ ਫੋਲੋ ਕਰ ਸਕਣ।
ਚੰਗੀਆਂ PR ਵਰਣਨਾਵਾਂ AI-ਸਹਾਇਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਜਰੂਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਭਾਵੇਂ ਕੋਡ ਸਾਫ਼ ਲੱਗੇ, ਇੱਕ ਕਠੋਰ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ: ਹਰ AI ਰਚਿਤ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਰਿਵਿਊ ਮਿਲੇ। ਇਹ mistrust ਨਹੀਂ—ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ।
ਰਿਵਿਊਅਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਚੈਨਲ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ AI ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਆਪਣੇ PR ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਲਕੜੀ ਹੈ: PRs ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖੋ, ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ “ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਸਹੀ” ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਫੀ ਨਾ ਮੰਨੋ।
AI ਟੈਸਟ ਕਵਰੇਜ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਕੜੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ “ਜ਼ਿਆਦਾ ਟੈਸਟਾਂ”—ਉਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੈਸਟ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਵਿਹਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਕਈ ਦੀ ਖਿਆਲ ਹੈ।
ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਪੈਟਰਨ: ਟੂਲ ਨੂੰ public contract ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ: function ਸਿਗਨੇਚਰ, API ਰਿਸਪਾਂਸ ਸਕੀਮਾ, ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਏਜ ਕੇਸ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਅਕਸਰ ਛੱਡ ਦੇਂਦੇ ਹਨ—empty inputs, boundary values, nulls, timezone quirks ਅਤੇ error paths.
ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰੰਪਟ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ: “ਇਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਟੈਸਟ ਰਚੋ ਅਤੇ ਹਰ ਟੈਸਟ ਕੀ ਸਾਬਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੇਰਵਾ ਦਿਓ।” ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਅਣਚਾਹੇ ਜਾਂ ਨਕਲ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
AI ਅਕਸਰ ਐਸੇ ਟੈਸਟ ਬਣਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਕਾਰਨ ਲਈ ਪਾਸ ਹੋਣ।Generated tests ਨੂੰ GENERATED code ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲੋ:
ਜੇ ਕੋਈ ਟੈਸਟ brittle ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਹਾਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਬਣਾਓ।
ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿਆਪਕ ਹਨ (parsers, validators, financial calculations), AI ਤੋਂ properties ਮੰਗੋ: invariants ਜੋ ਹਰ ਵੇਲੇ ਸਹੀ ਰਹਿਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ: “encode/decode round-trip ਮੁੜ ਮੁਢਲਾ data ਰਿਟਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ”, “sorting idempotent ਹੈ”, “ਕਦੇ ਵੀ negative totals ਨਹੀਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ।” ਇਹ fuzz inputs (ਅਜੀਬ Unicode, ਵੱਡੇ payloads, malformed JSON) ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਰਿਕਾਰਡ, ਸੀਕ੍ਰੇਟ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲੌਗ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਨਕਲੀ ਫਿਕਸਚਰ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਪਛਾਣ-ਚਿੰਨ੍ਹ ਹਟਾਓ। ਜੇ ਰੀਅਲਿਜ਼ਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਕਲੀ ਪਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਬਣਾਓ (ਸਾਈਜ਼, ਫਾਰਮੈਟ, ਵਿਤਰਨ) ਅਤੇ ਰੀਪੋ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਫਿਕਸਚਰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ provenance ਅਤੇ ਰਿਵਿਊ ਨਿਯਮ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ।
ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ, AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਬਿਹਤਰ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਹਰੇਕ ਚੈਕ ਨਹੀਂ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ CI/CD ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ feedback loops ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਲਈ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਏ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਹੀ ਆਟੋਮੇਟਡ ਚੈੱਕ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਬਚਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਹੋਰ ਕੋਡ ਲਈ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਿਆਵਹਿਕ ਪੈਟਰਨ: AI ਬਦਲਾਅ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਫਿਰ CI ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ। ਸਰਲ ਅਤੇ deterministic ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਟੇਜ ਸਭ ਤੋਂ AI-ਮਿਤ੍ਰ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ AI ਸਹਾਇਕ ਵਰਤਕੇ ਕੂਡ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਓਸੇ ਚੈੱਕਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਅਤੇ CI ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਫੇਲ ਬੈਕ-ਅੱਫ-ਫੋਰਥ ਨਾ ਕਰਨ।
ਮਰਜ ਗੇਟ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਬੇਚੈਨਯੋਗ ਰੱਖੋ। ਆਮ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ:
ਇੱਥੇ AI ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਟੈਸਟ ਜਾਂ failing checks ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ—ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ bypass ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਰਿਫੈਕਟਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਮਾਡਿਊਲ, ਇੱਕ API, ਇੱਕ ਵਿਹਾਰ ਬਦਲਾਅ। ਵਿਆਪਕ, cross-repo ਬਦਲਾਅ ਜੋਖਮ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੁਪਰਫਿਸ਼ਲ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੰਕਰੀਮੈਂਟਲ PR ਪ੍ਰਫਰ ਕਰੋ ਅਤੇ “ਮਕੈਨੀਕਲ” ਸੋਧਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਦਾਰ ਰਿਗਰੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਮੰਨੋ ਕਿ AI-ਉਤਪਾਦਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਵੀਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ fail ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ ਸਹਿਤ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਰਿਲੀਜ਼ ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ rollback ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਰਵਾਇਤ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੋਲਆਊਟ ਯੋਜਨਾ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੋਵੇ (ਕੀ ਤਬਦੀਲੀ, ਕਿਵੇਂ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣਾ) ਤਾਂ ਕਿ ਖਰਾਬੀ ਆਉਣ 'ਤੇ ਹੀਰੋਇਕ ਮਿਹਨਤ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਰਹਿਣਾ ਪਵੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ previews ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਪਲਾਇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ ਜੋ آپਰੇਸ਼ਨਲ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ snapshots ਅਤੇ rollback। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai snapshots ਅਤੇ rollback ਨੂੰ ਹੋਸਟਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ “ਛੋਟੇ ਰਿਲੀਜ਼ + ਆਸਾਨ ਵਾਪਸੀ” ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।)
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ frictionless ਹੋਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਵੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤੀਜੇ-ਪੱਖੀ ਸੇਵਾ ਵਾਂਗ ਹੀ ਇਲਾਜ ਕਰੋ: ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਕੋਡ ਆਯਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੇ।
"ਕਦੇ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀ" ਸੂਚੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੈਮਪਲੇਟਾਂ ਅਤੇ ਟਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ bake ਕਰੋ:
"Describe, don’t paste" ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ: ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਨਿੱਪੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪਛਾਣ-ਚਿਨ੍ਹ ਹਟਾਓ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, enterprise ਯੋਜਨਾ ਰਾਹੀਂ ਵਰਤੋਂ ਰੂਟ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਰਿਟੇਂਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਐਡਮਿਨ ਦਿੱਖ ਹੋਵੇ।
ਜੇ ਡੇਟਾ ਨਿਵਾਸ ਅਵਸ਼ਯਕਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਟੂਲ ਉਹ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਈ ਸਮੇਤ Koder.ai, ਜੋ AWS 'ਤੇ ਗਲੋਬਲੀ ਚੱਲਦਾ ਹੈ) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਪਰਾਇਵੇਸੀ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਬਾਰਡਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਰੋਕੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਅਣਹੋਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਇਸੰਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਲੀਗਲ/ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਟੀਮ ਦੀ ਕੋਈ ਨੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ engineering handbook (ਉਦਾਹਰਨ: /handbook/ai-use) ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਕੋਡ ਵਾਂਗ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਗੇਟਾਂ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੌਣ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਕਿਹੜੇ ਰੇਪੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ। ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਖੇਤਰਾਂ (payments, auth, data exports) ਲਈ ਹਲਕੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਛੁੱਟ ਦਿੱਤੀਆਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ। ਜਦ ਘਟਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਾਫ਼ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ ਹੋਵੇ—ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
AI implementation ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ conventions: naming, layering, error-handling ਅਤੇ “ਸਾਡਾ ਤਰੀਕਾ” ਨੂੰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਕ ਜੂਨੀਅਰ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ ਵਾਂਗ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਦਿਓ—ਮਦਦਗਾਰ ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ।
ਜੇ ਮਿਆਰ machine-checkable ਹੋਵੇ ਤਾਂ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨੁਖਰੇ ਵਿੱਚ ਆਏਗਾ। ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਟੈਮਪਲੇਟ, linters ਅਤੇ formatting rules ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟੀਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਓ।
ਇੱਕ ਵਿਆਵਹਿਕ ਜੋੜਾ:
ਜਦ ਸਹਾਇਕ ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਉਹੀ ਚੈੱਕ ਲਗਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ ਜੋ ਉਹ push ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾਉ ਸਕਣ।
ਨਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾ ਅਕਸਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੁੰਦੇ ("ਸਾਡਾ repository pattern", "ਸਾਡਾ event schema", "ਫੀਚਰ ਫਲੈਗਸ ਦਾ ਤਰੀਕਾ")। AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਪੋਇੰਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਏ, ਫਿਰ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਫਾਇਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਨਿਯਮ: ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਰਿਵਾਇਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ। ਜੇ ਇਹ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ signal ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ docs ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਣ ਘੱਟ ਹਨ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ADRs ਵਜੋਂ ਜੀਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ implication ਵਜੋਂ। ਜੇ ਇੱਕ PR ਨਵਾਂ dependency, ਬਾਊਂਡਰੀ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ADR ਅਪਡੇਟ ਜਾਂ ਨਵਾਂ ADR ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ।
PR ਵਰਣਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਦੇਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ: ਇਹ ਵਿਧੀ ਕਿਉਂ, ਇਹ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਕਿਹੜੇ, ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਵੀਚਾਰੇ ਵਿਕਲਪ ਕੀ ਸਨ। ਜੇ AI ਨੇ ਬਹੁਤਾ ਲਿਖਿਆ, ਤਦ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਅਜੇ ਵੀ ਤਰਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਰੋਲਆਊਟ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਟੂਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਂਝੇ ਆਚਰਣਾਂ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਦੇ ਲਕੜੀ ਦਾ ਮਕਸਦ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ “AI ਵਰਤੇ”, ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਚੁਣੇ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਟੀਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਰਹੇ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਪਾਇਲਟ ਗਰੁੱਪ (4–8 ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਿਸ਼ਨ ਦਿਓ: ਟੂਲ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਨੁਕਸਾਨਪੂਰਕ, ਅਤੇ ਕੌਣ-ਕੌਣ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲੋੜੀਂਦੇ।
60–90 ਮਿੰਟ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ kickoff training ਚਲਾਓ: ਟੂਲ ਕਿੱਥੇ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਆਮ failure patterns ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਵੇਂ ਰਿਵਿਊ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ office hours ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲੀ ਕੋਡ, ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਏਡਜ ਕੇਸ ਲਿਆ ਸਕਣ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ handbook (ਜਾਂ /docs/ai-coding) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਲਕੀ “AI do’s and don’ts” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਰੱਖੋ:
ਜਦੋਂ ਕੋਈ AI-ਸਹਾਇਤ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧ ਹੋਵੇ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੁਝਾਅ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸੰਭਾਲੋ: ਤਰਕ ਮੰਗੋ। ਪੁੱਛੋ: “ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਜੋਖਮ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਇਸਨੂੰ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਹੂਰ ਕਰੇਗਾ?” (ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਟੈਸਟ, ਛੋਟਾ diff ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੋਟ). ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਰਖਿਤ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ follow-up ਕੰਮ ਨੂੰ ਸ਼ਡਿਊਲ ਕਰੋ।
AI ਨੂੰ busywork ਘਟਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਸਮਝ ਘਟਾਉਣੀ ਨਹੀਂ। ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਲਕੜੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਹਰ PR ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਦਿੱਤਾ”, “ਮੁਸ਼ਕਲ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ownership ਰੋਟੇਟ ਕਰੋ”) ਅਤੇ pairing ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਿਤ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਰਾਈਵ ਕਰੇ, ਦੂਜਾ AI ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਤਿੱਖਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਆਸਨੀ ਨਹੀਂ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਪਣਾ ਇਹ ਸਾਬਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਬਲਕਿ ਇਹ ਜਾਣਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ ਘੱਟ friction ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਜਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ vanity metric (ਜਿਵੇਂ "ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ" ਜਾਂ "ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ") ਲੈ ਲਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਤਦ ਲੋਕ ਉਹ ਨੰਬਰ optimize ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਗ ਜਾਣ।
ਉਹ ਛੋਟੇ ਨਤੀਜੇ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਰਵਾਨ ਚੁੱਕੇ ਹੋ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ trend indicator ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਸਭਿਆਚਾਰਕ performance scoring। ਜੇ ਲੋਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕਿਆਂ 'ਤੇ judge ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ measurement ਤੋਂ ਬਚਣਗੇ।
ਕੁਆਂਟੀਟੇਟਿਵ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਕਿਉਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਦਲੀਆਂ। ਹਲਕਾ qualitative feedback ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਟਰਾਇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਵਰਗਾਂ ਲਾਗ ਕਰੋ: generated tests, assisted refactors, docs updated, ਨਾਲ-ਨਾਲ negative ਬਕੈਟ ਜਿਵੇਂ “review thrash”, “style drift”, ਜਾਂ “incorrect API usage”。 ਕੁਝ ਸਪਾਟਰਸਮਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਰੁਝਾਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜੇ AI ਟੈਸਟ ਕਵਰੇਜ ਵਧਾਉਂਦਾ ਪਰ flaky tests ਵਧਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਸੇ: deterministic assertions ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ ਅਤੇ review ਚੈਕਲਿਸਟ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਜੇ ਇਹ routine refactors ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ templates ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੋ। ਟੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਤੁਹਾਡਾ ਮਨੋਰਥ ਮਾਪਯੋਗ ਸੁਧਾਰ ਹੈ, hype ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਾਕਾਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਈ ਭੇਦਮਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ। ਸੁਧਾਰ ਅਕਸਰ "ਇਸ ਦਾ ਘੱਟ ਵਰਤੋ" ਨਹੀਂ—ਸਗੋਂ "ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਚੈਕਾਂ ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਨਾਲ ਵਰਤੋ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਐਸਾ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਏਜ ਕੇਸ, error handling ਜਾਂ concurrency ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਮੰਨੋ: assumptions, invariants ਅਤੇ failure modes ਮੰਗੋ। ਫਿਰ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ failing fixture 'ਤੇ ਚਲਾਉ)। ਜੇ ਇਹ security-sensitive path ਨੂੰ ਛੇੜਦਾ, PR ਵੇਰਣ ਵਿਚ ਮਨੁੱਖੀ-ਲਿਖੀ ਤਰਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ।
ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਜਨਰਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਨਾਮਕਰਨ, ਲੌਗਿੰਗ ਜਾਂ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡ੍ਰਿਫਟ ਘਟਾਉਣ ਲਈ “house style” ਸੰਦਰਭ ਦਿਓ: ਪ੍ਰਫ਼ਰਡ ਲੇਅਰ ਬਾਊਂਡਰੀਜ਼, ਐਰਰ ਕਿਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ conventions। ਕੋਡ ਮੰਗਣ ਵੇਲੇ ਮੰਗੋ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰੇ (ਉਦਾਹਰਨ: “match patterns in /src/payments/*”)। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਸਟਾਈਲ ਗਾਈਡ ਹੈ, ਤਾਂ PR ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ (ਦੇਖੋ /blog/pr-templates).
AI ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਾਇਲਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਿਵਿਊ ਥਕਾਵਟ ਅਤੇ ਮਰਜ ਹੈਰਾਨੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ: AI-ਸਹਾਇਤ ਕੰਮ ਛੋਟਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਵੱਡਾ। ਰਿਫੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰ ਬਦਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ। ਜੇ ਕੋਈ ਤਬਦੀਲੀ ਕਿਸੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਫਾਇਲਾਂ/ਲਾਈਨਾਂ) ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ staged PR ਮੰਗੋ।
ਰਿਵਿਊਅਰਾਂ ਨੂੰ rubber-stamping ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਧਿਆਨ intent 'ਤੇ ਰੱਖੋ।
PRs ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਉਂ, ਕਿਵੇਂ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕੀ-ਕੀ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਤੇ diff ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ—ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬੱਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ ਰੋਲਆਊਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੱਕ ਟਾਈਮ-ਬਾਕਸਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਬਦਲਾਅ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, “try it and see” ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਹੀਂ। ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਲਕੜੀ ਇਹ ਹੈ: ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ predictable, ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਓ—ਫਿਰ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰੋ।
ਦਿਨ 1–7: ਗਾਰਡਰੇਲ ਸੈਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਾਇਲਟ ਚੁਣੋ
ਦਿਨ 8–14: ਰਿਵਿਊਯੋਗ ਬਣਾਓ
ai-assisted ਵਰਗੇ PR labels ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ “What I verified” ਨੋਟ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋਦਿਨ 15–21: ਦੈਨੀਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ
ਦਿਨ 22–30: ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਢਾਲੋ
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੇਜ਼ ਬਣਾਓ: ਮਨਜ਼ੂਰ use cases, “ਚੰਗਾ ਬਣਾਮ ਖਰਾਬ” ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਪ੍ਰੰਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਅਤੇ PR ਰਿਵਿਊ ਚੈਕਲਿਸਟ। ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਵਹਿਕ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਰਿਟ੍ਰੋ ਦੌਰਾਨ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ—ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ planning mode ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਵੇਲੇ source code export ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। (Koder.ai, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, planning mode, hosted deployments with custom domains, ਅਤੇ ਪੂਰਾ source export ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ iteration ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਖੋਣ ਦੇ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।)
ai-assisted PRs ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਚੁਣ ਕੇ ਨਮੂਨਾ ਲਵੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚੋ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦੇ, ਲਾਇਸੰਸ/IP ਜੋਖਮ, ਟੈਸਟ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ। ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਬੈਕ ਦੇਵੋ।
ਜਦ ਪਾਇਲਟ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਏ, ਤਾਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ dimension ਵਧਾਓ: ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਤਰਨਾਕ ਮੋਡੀਊਲ, ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ CI ਚੈੱਕ—ਜਦ ਤੱਕ ਉਹੀ ਰਿਵਿਊ ਅਤੇ ਆਡੀਟ ਲੂਪ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹੇ।
ਕਿਉਂਕਿ ਡੈਮੋਜ਼ ਦਾ ਧਿਆਨ ਤੇਜ਼ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਨਜ਼ਾਰਾ ਦਿਖਾਉਣ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਰੇਪੋ, ਇੱਕ ਤਣਾਓ-ਭਰੇ ਟਾਸਕ ਅਤੇ ਖੁਸ਼ਨੁਮਾ ਰਸਤਾ। ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀਦਿਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਲੇਗਸੀ ਏਡਜ, ਬਦਲਦੇ ਮੰਗਾਂ, ਅਧੂਰਾ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਕੋਡਬੇਸ।
ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਕੇ “ਜਿੱਤ” ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸਮਝਣਯੋਗ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨਾਲ ਉਚਿਤ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਗੁਪਤ ਕੰਮ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ—ਬਲਕਿ ਉਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਲੌਗਿੰਗ, ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਜਟ ਅਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਹਾਇਤਾ।
ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨਯੋਗ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਟੀਮ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ AI-ਸਹਾਇਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੂਲਯਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਉਹ ਸਥਾਨ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ, ਇਨਪੁੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਰਿਵਿਊ/CI ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
ਅਜਿਹੇ ਟਾਸਕਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ—ਅੰਦੇਸ਼ੇ ਭਰੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟਾ ਨਿਯਮ: ਕੀ ਰਿਵਿਊਅਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਸਹੀ ਹੈ?
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਜੂਨੀਅਰ ਜੋੜੀ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ: ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਜ਼ਨਦ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ।
ਜੋ ਸਰਫ਼ੇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁੱਕਵਾਂ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਵਰਤੋ:
ਲਕੜੀ-ਨੁਮਾਇਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ surfaces ਨੂੰ ਬਦਲੋ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਠਹਿਰਾਉਣਾ—ਫੀਚਰ ਦੇ ਬਜਾਏ—ਅਕਸਰ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਉਦਾਹਰਨ: “src/payments/* ਵਿਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੋੜ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ~30 ਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਰੱਖੋ” ਵਰਗਾ ਛੋਟਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਕਸਰ ਮਿਸਮੇਚ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ:
ਹਰ AI-ਲਿਖੇ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਖੇਪ ਤੱਕਦੀਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ—ਇਹ mistrust ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ।
AI ਅਕਸਰ ਨੁਕਸਾਨਪੂਰਕ ਹੱਲ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਝੱਲਨੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਐਡਜ ਕੇਸ ਜਾਂ concurrency ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮੰਨੋ: ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਪਰਾਧਾਂ ਅਤੇ ਫੇਲਿਯਰ ਮੋਡ ਮੰਗੋ। ਫਿਰ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। ਜੇ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸੰਬੰਧੀ ਰਾਹਾਂ ਨੂੰ ਛੇੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ PR ਵਿਚ ਮਨੁੱਖੀ-ਲਿਖੀ ਵਾਜਬੀ ਵੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ।
ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ—ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
ਜেনেਰੇਟ ਕੀਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਓ।
AI ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤੀਸਰੇ-ਪੱਖੀ ਸੇਵਾ ਵਾਂਗ ਹੀ ਇਲਾਜ ਕਰੋ: ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਬਾਹਰ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜਾ ਕੋਡ ਆਯਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੇ।
ਜੇ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ—ਚਾਹੇ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰੇ।