ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ, ਛੁਪਿਆ ਜਟਿਲਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਾਮੀਆਂ, ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਅਤਿ-ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖੋ।
“ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ” intuItion-ਪਹਿਲਾਂ, ਤੇਜ਼ੀ-ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਮੋਮੈਂਟਮ ਦੇ ਨਾਲ ਚਲਦੇ ਹੋ, ਫ਼ੈਸਲੇ ਜਲਦੀ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਲੋੜ, ਐਜ ਕੇਸ ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਰੂਪ ਦੇਣ ਲਈ ਰੁਕਦੇ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਨਿੱਜੀ ਤਜਰਬੇ, ਕੋਪੀ-ਪੇਸਟ ਪੈਟਰਨ, ਹਲਕੇ ਟੈਸਟ ਅਤੇ “ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਲਵਾਂਗੇ” ਵਾਲੀ ਉਮੀਦ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਔਖੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ–ਮਾਰਕੀਟ ਫਿਟ ਲੱਭਣ ਵਾਸਤੇ ਵੜੇ ਮਾਫ਼ੀਦਾਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਾਧਨ ਸਮਝਿਆ ਜਾਵੇ—ਕਿਸੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਰਾਰ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ) ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖਣਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਸੰਦਰਭ ਵੰਡਿਆ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਨਵੇਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੱਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੇ “ਅਡਿਖੇ ਨਿਯਮ” ਸਾਂਝੇ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ।
ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਨਿੱਜੀ ਅੰਦਾਜ਼ ਰਹਿਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕ ਸੰਸਥਾਗਤ ਵਰਤਾਰਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਉਠਦੀ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਫਿਕਸ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਰਾਹ ਅਣਦੇਖੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੋਡਬੇਸ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਿੰਨ ਫੇਲਯੂਰ ਮੋਡ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਫਿਰ ਤੇਜ਼ੀ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਨਹੀਂ—ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੋਮੈਂਟਮ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਗਾਏ ਜਾਣ ਤਾਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਸਕੇਲ ਹੋ ਸਕੇ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਜੁਆ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਫਲੋ ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਸ਼ਰਾਰਤੀ ਰੀਤੀਆਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਦੇ ਬਦਲੇ ਤਰਤੀਬਨ ਅਨੁਭਵ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੋਮੈਂਟਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਖ਼ਾਲੀ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰ ਕਮਿਟ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਬੇਹਤਰ ਜਾਣਨਾ ਹੈ, ਨ ਕਿ ਪੂਰਨਤਾ, ਤਦ ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਟੀਮ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ:
ਜਦ uncertainty ਉੱਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਰੱਖਣੀ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਵਾਕਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਧੋਖੇ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਮਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕੋਡਬੇਸ, ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹੋਣ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਜੇ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਟੈਸਟ ਅਜੇ ਡਸਦੇ ਨਹੀਂ। ਅਸਮਝਦਾਰ ਨਾਮਕਰਨ ਅਜੇ “ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ” ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸੰਰਚਨਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹੋਰ ਕੁਝ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਪਰ ਇਹ ਨੀਂਹ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਨਵੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਔਨਬੋਰਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਤੀਜੇ-ਪੱਖੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਉਹੀ ਛੇਤੀ ਹੱਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ “ਤੇਜ਼” ਢੰਗ ਹੁਣ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਧੀਮੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਮ ਰੂਪ ਰੇਖਾ ਇਹ ਹੈ: ਕੁਝ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਮੰਨ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਐਸਾ ਹੀ ਚਲਦਾ ਰਹੇਗਾ। ਏਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਫਿਕਸ ਕੋਪੀ‑ਪੇਸਟ ਪੈਟਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਤੁਰ ਹੈਕ ਅਰਾਮ ਨਾਲ “ਅਸੀਂ ਅਘੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤੇਜ਼ੀ ਆਦਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਦਤ ਸਭਿਆਚਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ spikes, prototypes, ਅਤੇ ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਚਮਕਦੀ ਹੈ—ਉਹ ਜਗ੍ਹਾਂ ਜਿਥੇ ਸਿੱਖਣਾ ਰੱਖਿਆਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਬਣਨ ਦੇ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ।
ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ ਉਹ “ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰਾਂਗੇ” ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਵੇਲੇ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਨ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ, ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਸਤਾ। ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਕਸਰ ਐਸਾ ਦਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੀਚਰ ਕੋਮੀਨ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਾਮ, ਜਾਂ ਇਕ ਛੋਟਾ ਪੈਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਦੋਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਗਲੇ ਤਿੰਨ ਮੰਗਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਹੀ ਨਹੀਂ ਗਿਆ।
ਕੁਝ ਨਿਦਰਸ਼ਨਾਤਮਕ ਉਦਾਹਰਣ:
ਇੱਕ ਹੀ ਸ਼ਾਰਟਕਟ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਕੇਲ 'ਤੇ, ਇਹ ਫੈਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਈ ਟੀਮ ਉਹੀ ਪੈਟਰਨ ਕਾਪੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕੰਮ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਣਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕੋ “ਛੇਤੀ ਫਿਕਸ” ਥੋੜ੍ਹੇ-ਥੋੜ੍ਹੇ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਨਾਕਾਮੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਹਨ।
ਕਰਜ਼ਾ ਕੰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇਸ਼ੇਰ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਈਡ-ਇਫੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਪੈਂਦਾ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਜੋੜਣੇ ਪੈਂਦੇ, ਅਤੇ ਅਣਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਸਿੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ। ਬਗਜ਼ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਧੀਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਵੇਂ ਸਦੱਸ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਇਰਾਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਗਲਤੀ।
ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ ਅਕਸਰ “ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ” ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਇੱਕ ਪਾਲੀਸੀ ਮੰਗ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਬ੍ਰਹੱਤ, ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਇਹੋ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਚੁਪਚਾਪ shortcuts ਨੇ ਭੁਗਤਾਨ ਮੰਗਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਬਿਆਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ “ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਕੇਲ 'ਤੇ, ਜਟਿਲਤਾ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਦੇ ਦਰਮਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਦੀ ਹੈ: ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਐਜ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਸਲ ਰਸਤਾ।
ਅਧਿਕਤਰ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਉਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਿਆ—they ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਪਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਅਦਿੱਖੇ ਨਿਯਮ ਜੋੜਦੇ ਹਨ: API quirks, retries, rate limits, ਆਧ ਦੋਸ਼, ਅਤੇ “ਸਫਲ” ਜਵਾਬ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ “ਕੁਝ ਗਲਤ” ਦੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਐਜ ਕੇਸ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਗੁੰਮ ਫੀਲਡ, ਅਣਜਾਣੇ ਫਾਰਮੇਟ, ਆਊਟ-ਆਫ-ਆਰਡਰ ਇਵੈਂਟ, ਜਾਂ ਉਹ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡ ਜੋ ਅੱਜ ਦੀ ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣੇ ਸਨ।
ਡੇਟਾ ਫਲੋਜ਼ ਆਖ਼ਰੀ ਜਟਿਲਤਾ ਬਹੁਗੁਣਾਕਾਰੀ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਜਾਬ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਜਾਂ ਬਿਲਿੰਗ ਐਕਸਪੋਰਟ ਟੁੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਮਤਲਬ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹਨ।
ਛੁਪਿਆ coupling ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਥੇ ਵੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਇਹ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ—ਕੇਵਲ ਫੈਕਟੋ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਸਥਾਨਕ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ concurrency, retries, caching, ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਟੇਨੈਂਟ ਡੇਟਾ ਹੇਠਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਕੋਡ ਇਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਸਾਈਡ-ਇਫੈਕਟ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਸੰਗਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਭਵਿੱਖੀ ਸੋਧਾਂ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਵੱਖਰੇ ਏਰਰ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅੰਦਾਜ਼ ਅਜੀਬ ਫੇਲਯੂਰ ਮੋਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ “ਸਿਰਫ” ਇੱਕ ਸਟੇਟਸ ਵੈਲਿਊ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਜਾਵੇ। UI ਠੀਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ webhook consumer ਪੁਰਾਣੇ ਸਟੇਟਸ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਾਤ ਦੀ ਸਿੰਕ ਰਿਕਾਰਡ ਸਕਿਪ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਾਇਨੈਂਸ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਦਿਨ ਲਈ ਰੈਵਨਿਊ ਗੁਆ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਵੀ “ਕ੍ਰੈਸ਼” ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਥੇ-ਉੱਥੇ ਗਲਤ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਿਰਫ਼ “ਖੁਦ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਬਢਦੀਆਂ ਸਟੇਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਨਟੀਜ਼ਾਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਪਰਖਣ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ ਹੈ—ਇਹ ਸਮਝ ਕੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਕਿ “ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਸਹੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਿੱਤਾਂ ਇਹ ਖਤਰਨਾਕ ਸਬਕ ਸਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉੱਪਰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰਿਵਿਊਜ਼, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੋਚ “ਵਿਕਲ્પਕ” ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਕੁਝ ਵੀ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਿਊਰੋਕ੍ਰਸੀ ਮੂੰਹਦਾ ਦਿੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਯਦਪਿ ਉਹੀ ਇਕ ਇਕੱਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅੱਗ ਲਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਇਸ ਰੀਤ ਨਾਲ ਸ਼ুরু ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਘੱਟ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਘੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਤੇਜ਼ ਕਮਿਟ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਆਦਤ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਬਣਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕੋਡਬੇਸ ਨਾਲ ਠੀਕ ਹੈ। ਜਦ ਕਈ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਕਸਰ ਹੀਰੋ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਰਾਤ ਦੇ ਦੇਰ ਤੇ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਦਾ ਗੈਰ-ਆਧਿਕਾਰਿਕ ਮਾਲਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਤਪਾਦਕਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਤਕਦ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਦੋਂ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਛੁੱਟੀਆਂ 'ਤੇ ਜਾਵੇ, ਕੰਪਨੀ ਛੱਡ ਦੇਵੇ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਬਰਨਆਊਟ ਹੋ ਜਾਵੇ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵੱਧਦਾ ਹੈ, ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਛੋਟੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀਆਂ। ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ, ਰੀਫੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਰੀਰਾਈਟ ਵਾਂਗ ਸਮਝੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ। ਐਸੇ ਸਮੇਂ ਟੀਮ ਲਾਂਚ ਮਿਤੀਆਂ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਮੰਨ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੀਜ਼ੀ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਨਾਮ ਮਿਲੇ ਤਾਂ ਟੀਮ ਇਸ ਵਰਤਾਰਾ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੋਕ ਸਬੂਤ ਮੰਗਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ, ਅਨਿਸ਼ਚਿੰਤਤਾ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਉਠਾਉਣਾ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਤਲਬ ਧੀਮੀ ਗਤੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਸਭੁਤ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵਸ਼ੀਕਾਰ ਕੋ ਨਾ ਬਣੇ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਕੋਡਬੇਸ ਉਹ ਮਾਪਾ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦਾ ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ-ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੈਰਾਨ ڪندڙ ਥਾਂਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਲਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕਠੇ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟਦੀ। ਇਹ ਭਟਕਦੀ ਹੈ। ਭਰੋਸਾ “ਅਕਸਰ ਠੀਕ” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ “ਕਦੇ-ਕਦੇ ਝੰਝਟ” ਅਤੇ ਫਿਰ “ਅਸੀਂ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਾਂ”।
ਜਿਵੇਂ ਸਰਫੇਸ ਏਰੀਆ ਵੱਧਦੀ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਟੁੱਟਣਾ ਡਰਾਮਾਈਟਿਕ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਿਲੀਜ਼ ਫ੍ਰਿਕਵੈਂਸੀ ਨਾਲ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨ ਜਾਂਚ ਲਈ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ “ਸਭ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚੋ” ਅਭਿਅਾਸ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਅੰਧੇ ਸਥਾਨ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਐਜ ਕੇਸ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਫੀਚਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਲੱਗਦੀ ਹੈ—ਜੋ ਮਹਿੰਗੀ, ਹੌਲੀ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਹੈ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਟਕਣਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਨਾ ਲੱਗੇ:
ਸਕੇਲ ਤੇ “ਡਨ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ “ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਵਾਜ਼ਿਬ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਧੀਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਨਵੀਂ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਤੇਰੀ ਪਰਖ ਕਰਨ, ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਉਹ “ਬੋਰਿੰਗ” ਕਦਮ ਛੱਡ ਕੇ ਨ ਗੁਜ਼ਰੇ ਜੋ ਬ੍ਰੀਚ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਦਿੱਖੀ ਤਰੱਕੀ (ਨਵੇਂ ਸਕਰੀਨ, ਨਵੇਂ ਐਂਡਪੋਇੰਟ, ਤੇਜ਼ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਖ਼ਤਰਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ—ਜੇ ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਮਾਲਿਸਿਯਸ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਖਾਤਾ ਸਮਝੌਤੇ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਕਿਹੜੀ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?— ਨੂੰ ਘੁੰਮ ਕੇ ਰਖ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦ ਟੀਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਿਨਾ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੇ ਚਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੁਝ ਪੈਟਰਨ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਦਿਖਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਖ਼ਾਮੀਆਂ ਚੁਪਚਾਪ ਬੈਠ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦ ਤੱਕ ਕੋਡਬੇਸ ਐਨਾ ਵੱਡਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਯਾਦ ਨ ਰਹੇ ਕਿ ਕਿਉਂ ਇਕ shortcut ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ—ਈਮੇਲਜ਼, ਭੁਗਤਾਨ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਸਥਿਤੀ, ਸਿਹਤ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ—ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ, ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਤੇਜ਼ ਇਤਰਿਕਤੀ ਕਾਰਵਾਈ ਇਹਨਾਂ ਪਰੀਣਾਮਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ GDPR/CCPA, SOC 2, HIPAA, ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਆਧਾਰਿਤ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋ, ਤਾਂ “ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ” ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ auth, crypto, analytics, ਜਾਂ ਬਿਲਡ ਟੂਲਿੰਗ—ਜਾਣ-ਅਣਜਾਣ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ, ਅਣਚਾਹੀ ਟੈਲੀਮੇਟਰੀ, ਜਾਂ ਅਣਮਿਲਦੇ ਲਾਇਸੈਂਸ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ, ਇਕ ਇਕੱਲੀ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਤੁਹਾਡੇ ਅਟੈਕ ਸਰਫੇਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਲੋਗਨਾਂ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਬਜਾਏ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਲਕੇ-ਫਰਿਕੇ ਗੇਟਸ ਵਰਤੋਂ:
ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੇ ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਪਰਿਵਰਤਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਅਕਸਰ ਉਸ ਥਾਂ 'ਤੇ “ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ” ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬਣੀ ਸੀ: ਡਿਵੈਲਪਰ laptop ਨਾਲ cached credentials, seeded data, ਅਤੇ ਇਕ ਮਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ runtime। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਕੁਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। “ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰ ਅਣਮਿਲਾਪ failed deploys, ਅਧੂਰੇ outage, ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ reproduce ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ।
ਜਦੋਂ ਤੇਜ਼ੀਕੋ ਵਰਤਾਰਾ ਸਤਰ ਅਗੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੀਮ ਅਕਸਰ ਉਹ ਪਲੰਬਿੰਗ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕੀ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਖ਼ਰਾਬ ਲੌਗਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫੇਲਯੂਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ “ਕੀ ਹੋਇਆ?” ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ।
ਕੋਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਹੀਂ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਹੌਲੀ ਘਟਤੀ ਦੇਖ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।
ਕੋਈ ਟ੍ਰੇਸ ਨਹੀਂ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕਿੰਨਿਆਂ ਸਮੇਂ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਕਿਊਜ਼, ਜਾਂ ਤੀਜੇ-ਪੱਖੀ APIs ਵਿੱਚ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਏਰਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ exceptions ਹਨ ਜੋ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਠਹਿਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕਰਜ਼ਾ ਉਹ ਅੰਤਰ ਹੈ “ਐਪ ਚੱਲਦੀ ਹੈ” ਅਤੇ “ਐਪ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ” ਵਿੱਚ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਬ੍ਰਿਟਲ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟਸ, ਮਾਹੌਲੀ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਫਿਕਸ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਰੋਲਬੈਕ ਕਦਮ, ਅਤੇ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਹੱਥੋਂ-ਕੁਕੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (“ਡਿਪਲੋਇ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਓ”, “ਉਸ ਵਰਕਰ ਨੂੰ ਰੀਸਟਾਰਟ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਉਹ ਅਟਕ ਜਾਏ”)। ਰਨਬੁਕਸ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਜਾਂ ਉਹ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਅਤੇ “ਜਿਸਨੇ ਆਖ਼ਰੀ ਵਾਰੀ ਛੂਹਿਆ ਉਹੀ ਮਾਲਕ” ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡਾ ਬੋਤਲਨੇਕ ਬਣਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਆਮ ਨਿਸ਼ਾਨ:
ਹਲਕੀ-ਫ਼ੁੱਲਕੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਰੁਟੀਨਸ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਹਰ ਸਰਵਿਸ ਲਈ ਇਕ ਪੰਨਾ ਰਨਬੁਕ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੁਝ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਏਰਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਪੋਸਟਮੋਰਟਮ ਜੋ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਠੋਸ ਸੁਧਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ “ਇਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਟੋਇੰਟ QA ਨਾ ਬਣ ਜਾਏ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ “ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਰਿਹਾ” ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਟੀਮ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਕੋਡਬੇਸ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਂਝਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਹਰ ਫੀਚਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਟਰਨ ਫਾਲੋ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਫੋਲਡਰ ਢਾਂਚਾ, ਨਾਮਕਰਨ, ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਸਟੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ, API ਕਾਲ), ਤਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਤਰਜਮੇ ਦੀ ਵਧੀਕ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਰਿਵਿਊਜ਼ ਸਵਾਦ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਸਹੀਪਣ ਬਾਰੇ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਲਈ “ਸਹੀ” ਪੈਟਰਨ ਕੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ ਸਿਰਫ਼ ਧੀਮੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਅਸਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਚੰਗੇ-ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਪਾਠਯੋਗ ਹਨ, ਹੋਰ ਭਾਗ ਨਰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਕੰਮ ਨੂੰ “ਜੋ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ” ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੋਤਲਨੇਕ ਬਣਦੇ ਹਨ।
ਨਵੇਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਧੰਦੇ ਦੀ ਲੌਜਿਕ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਬਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਨਵਾਂ ਐਂਡਪੋਇੰਟ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ, ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਟੈਸਟ ਲਿਖਣੇ ਹਨ। ਇਕ ਵਾਇਬ-ਕੋਡੈਡ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਉਤਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੀਚਰਾਂ 'ਤੇ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨਾਲ ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਕਈ ਲੋਕ ਇੱਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਸੰਗਤ ਅਨੁਮਾਨ ਦੁਬਾਰਾ-ਕੰਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ, ਟੀਮ ਧੀਮੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ—ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਆਰਡੀਨੈਸ਼ਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਚੋਣਾਂ—ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮਲਕੀਅਤ, API ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ, “ਇਹ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ X ਕਰਾਂਗੇ”—ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਜ਼ਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਹਰ ਭਵਿੱਖੀ ਤਬਦੀਲੀ ਪੁਰਾਣੇ ਸਵਾਲ ਮੁੜ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ, ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਾਲ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ هر ਚੀਜ਼ ਇੰਟਰ-ਕਨੈਕਟਡ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਾਰੀ ਬਿਊਰੋਕ੍ਰਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਹਲਕੀ-ਫੁੱਲਕੀ “ਸੰਰੇਖਣ ਪ੍ਰਿਮਿਸ” ਲੰਬਾ ਫਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਟੂਲ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਓਵਰਹੈੱਡ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮ ਧੀਰੇ ਨਾ ਪਰ ਬਿਨਾਂ ਟੱਕਰਾਂ ਦੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕੇ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜਦ ਤੱਕ ਇੱਕ ਦਿਨ ਇਹ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ। ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “ਅਸਥਾਈ ਗੰਦਾ” ਤੋਂ “ਤੰਤਰਕ ਕਰਜ਼ੇ” ਤੱਕ ਹੋ ਰਹੀ ਬਦਲੀ ਨੂੰ ਕੈਚ ਕਰਨਾ। ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।
ਕੁਝ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪਹਿਲਾਂ ਹਿਲਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਅਕਸਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਅਸਥਾਈ ਗੰਦਾ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਬਾਕਸਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜਿਸਦਾ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਟਿਕਟ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਲਕ ਹੈ)। ਸਿਸਟਮਿਕ ਕਰਜ਼ਾ ਡੀਫਾਲਟ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ: shortcuts ਦਾ ਕੋਈ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ, ਮੌਡਿਊਲ-ਪਾਰਨੀ ਵੰਡ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਬਦਲਾਅ ਧੀਮੇ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ “ਕਰਜ਼ਾ ਰਜਿਸਟਰ” ਅਤੇ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਟੈਕ-ਹੈਲਥ ਚੈੱਕ ਵਰਤੋਂ: ਉਪਰੋਕਤ ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਇੱਕ ਮਾਲਕ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਈਖਸ੍ਤ ਮਿਤੀ। ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਿਟੀ ਅੰਧ-ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ “ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੇਜ਼ੀ” ਕੀ ਦਿਖਦੀ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਨਹੀਂ—ਮੂੰਹ-ਟੀਜ਼ ਰਾਹ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਾਹ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਬਦਲਾਅ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀਤਵ ਵਾਲੇ ਰੱਖੋ। PRs ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੱਖੋ, ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਰੋਲਬੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰਤੀਕੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਸਨੂੰ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ:
ਘੱਟ ਲਿਖੋ, ਪਰ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਿਖੋ:
AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਵਰਤੋ: ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ ਕੋਡ, ਟੈਸਟ ਸਕੈਫੋਲਡ, ਰੀਫੈਕਟਰ ਸੁਝਾਅ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਊਟਲਾਈਨ। ਪਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਰੱਖੋ: ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਮੇਰਜ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਵੇ, ਟੀਮ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਚੋਣਾਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖੇ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਐਸੇ ਨੂੰ ਨਾ ਮੰਨੇ ਜੋ ਉਹ ਸਮਝਾ ਨਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਜਿਸ ਨਾਲ “ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਪੀਡ” ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜੋਖਮ ਘਟਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹੈ ਚੈਟ-ਬਿਲਟ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਸ ਤੋਂ ਮੈਂਟੇਨ ਕੀਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲ ਮਿਆਰੀ ਹੈਂਡਆਫ਼। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਗੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤਾਂ ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਆਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਸਮਝੋ: ਸੋਰਸ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਮ CI ਗੇਟਸ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਬ੍ਰੋਡ ਉਪਯੋਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ + ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ। Snapshots/rollback ਅਤੇ planning mode ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦਕਿ ਬਦਲਾਅ ਆਡੀਟਯੋਗ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਯੋਗ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਆਣਪ ਭਰਿਆ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, 아이디어 ਨੂੰ वैਰਟੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਅਨ-ਲਾਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਚੁਪਚਾਪ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ “ਕਾਫੀ ਚੰਗਾ” ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਖਤਰਨਾਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਚ ਹਨ:
ਇਸ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ, auth, permissions, ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸਦੇ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਘਟਨਾ-ਸਮੀਖਿਆ 'ਚ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਹੋਵੋਗੇ, ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਗਾਰਡਰੇਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: “ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ 20% ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤਕ ਨਾਂ ਪਹੁੰਚੇ ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟ + ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ।” ਇਸ 'ਤੇ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਓ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਵਾਰਸਾਤੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
“ਵਾਇਬ ਕੋਡਿੰਗ” ਤਰਕ-ਪਹਲਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ-ਪਹਲਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਮੋਮੈਂਟਮ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਐਜ ਕੇਸ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੇਖਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇਕ ਟਿਕਾਊ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਹੋਏ ਤਾਂ ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣਾ ਪਏ।
ਇਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਪਾਈਕਸ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ्स ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਬਾਕਸਡ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਅਣਜਾਣੀ ਬਹੁਤ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਧਿਕਾਰ, ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਸਾਂਝੇ ਲਾਇਬਰਿਰਜ਼, ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ/ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਜੇ ਇਹ “ਵਾਈਬੀ” ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਰੋਲਆਊਟ ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਸ਼ਡਿਊਲ ਕਰੋ।
ਸਕੇਲਿੰਗ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਵੰਡਿਆ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ‘ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ’ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਉਹ ਟੀਮ ਅਤੇ ਕੋਡਬੇਸ ਵਧਣ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ।
ਅਣਦਸਤਾਵੇਜ਼ਕ ਰਾਜ਼, ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਫਿਕਸ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਪੈਟਰੰਨ ਕਾਪੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਹਨ: ਧੀਮੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਿ-ਗ੍ਰੈਸ਼ਨ, ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ, ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਰਿਲੀਜ਼।
ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤਬਦੀਲੀ-ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਓ: “ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ” ਵਿਰੁੱਧ “ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ।” ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਹਾਰਡਨਿੰਗ ਪਾਸ ਚਲਾਓ:
ਇਸਨੂੰ ਟਾਈਮ-ਬਾਕਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਸਹੀਲੋ: ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਰੱਖਯੋਗ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਮਿਟਾ ਦੇਵੋ।
ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਯੋਗ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਬਣਾਉ:
ਮਕਸਦ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਜ਼ਾ ਨਹੀਂ—ਪਰ ਚੁੱਕੀ ਹੋਈ ਚੁੱਕੀ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਖਿਆਲ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ-ਗ੍ਰਹਣਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੁਲ੍ਹਾ ਕਰੋ ਅਤੇ “ਹੈਂਡਸ਼ੇਕ” ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕੀ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ coupling ਬਹੁਤ ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਤਹ-ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤੋਂ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹਥਿਆਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਾਂਚਣਾ ਪਵੇ:
PRs ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ; ਛੋਟੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਰ ਸਰਵਿਸ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਅਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਿਟੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਇਸਨੂੰ ਬੇਸਿਕ ਰਨਬੁਕਸ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਡਿਪਲੋਇ, ਰੋਲਬੈਕ, ਅਤੇ ਆਮ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ/ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ।
“ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫਾਲਟ” ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਲੋਕ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਹੋਣ:
ਇਹਨਾਂ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਦਾ ਭਾਰ ਇੱਕ ਬ੍ਰੀਚ ਜਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫੀ ਘੱਟ ਹੈ।
ਦੋਨੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਟੀਮ ਭਾਸ਼ਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਤੰਗ ਕਰੋ, ਪੈਟਰੰਨ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਛੁਪੀਆਂ coupling ਘਟਾਓ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਹ ਰਿਲੀਜ਼ ਜੁਆ ਬਣ ਜਾਵੇ।
