92% американських розробників, що взяли участь в дослідженні GitHub, уже використовують AI-інструменти розробки

Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Підписуйтеся на DOU | AI!

GitHub опитав 500 розробників з США у компаніях із понад 1000 співробітниками щодо того, як керівникам слід розглядати продуктивність розробників, співпрацю та інструменти кодування ШІ.

Ключові результати дослідження:

  • 92% американських розробників уже використовують AI-інструменти розробки як на роботі, так і поза нею.
  • Очікування збирання застосунку і прогон тестів все ще є проблемою.
  • Понад 4 із 5 розробників очікують, що AI-інструменти допоможуть команді співпрацювати.
  • 70% стверджують, що AI-інструменти розробки дадуть їм перевагу в роботі — кращу якість коду, час завершення та вирішення інцидентів.

Цікаво, що велике дослідження (з результатами якого краще ознайомитись в оригіналі), також вказує на те, що інструменти AI допомагають розробникам покращити і пришвидшити написання коду, але це не є самоціллю. Розробники хочуть вчитися з AI-інструментами, економити час на простих задачах, щоб мати більше можливостей працювати над вирішенням складних задач (які ШІ не вирішує).

Крім цього, розробники витрачають стільки ж часу на тестування коду, скільки й на його написання і хочуть, аби штучний інтелект допоміг прискорити цей процес.

Також є занепокоєння, що AI-інструменти розробки змусять менеджерів зосередитися на кількості коду, а не на якості.

Як часто в роботі ви використовуєте AI-інструменти?

28%
23%
22%
25%
2%
219 голосів  ·  показати результати
👍ПодобаєтьсяСподобалось1
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Використовую copilot, він дуже добре допомагає мені у
— автокомпліті
— prompt-engineering (можна генерувати сніппети коду)
— і навіть прості рефакторінги може робити

Опитування в інтернеті довело що 100% людей користуються інтернетом.

Використовую кожного дня. Дуже сильно бустить продуктивність. Юзкейси:
— Copilot для автокомпліта
— Copilot Chat для генерації кода — тести, фікси , оптимізація, спрощення, пояснення
— ChatGPT промти. Для навчання, пояснення, генерації ідей

Промти пишу сам під конкретні задачі. Наприклад, наразі вивчаю Раст. Копілот Чат допомагає пояснювати мені (як 5ти річному) помилки компілятора, пише код, допомагає експерементувати з різними концепціями (як використання tokio чи actix для ассинхронного рантайма).
В ChatGPT в мене окремий промпт, який ревьювить мій код накшталт ідеоматичності і best practices Rust community. І окремий промпт для дискуссій і порівняння.

Копілот чат — github.com/...​eatures/preview/copilot-x

я трохи не зрозумів: Копілот і Копілот Чат — 2 різні продукти, чи що?

Як на рахунок NDA? Не страшно що якийсь код потрапить не туди? А всякі ключі?

На роботі був спеціальний мітинг з компалйанс і секьюріті. Безпосередньо з роботою з ChatGPT всю інформацію про компанію треба обфусковувати або не викростати. Проте копілот використовувати можна, бо ми і так викоростовуємо ГітХаб.
Декріптед ключи редагую тільки в vim

Як .env файли із повним набором різноманітних кредів на Github зливати так — ну лохи. А копілот — так тут саме він загроза.

Github Copilot хорошо работает в качестве продвинутого автокомплита.

Як на мене AI/ML в розробці не туди тулять, але потенціал надвисокого рівня розробки дуже великий. А low level optimization — може взагалі вийти на інший рівень.

Что-то совсем волшебная статистика, в 8% я еще мог бы поверить, в 92% точно нет, где-то в методике подсчета есть хитрый нюанс.

The survey found that 77 percent of respondents felt favorably about using AI in their workflow and that 70 percent are already using or plan to use AI coding tools this year.
Stack Overflow survey finds developers are ready to use AI tools — even if they don’t fully trust them
...
The annual survey received 90,000 responses from 185 countries, according to Stack Overflow

Jun 13, 2023
Stack Overflow survey finds developers are ready to use AI tools — even if they don’t fully trust them
www.theverge.com/...​g-tools-moderators-strike

Не вопрос, я допускаю, что я не прав. Но мне интересно, что именно 77% использовали и как. Моей фантазии пока не хватает, что-бы использовать ИИ регулярно на тех проектах на которых я работал последние 3 года (возможно для пары-тройки задач но не более). А поработав с коллегами, особенно из ЕС, я заметил что они очень часто используют поистине древние технологии прошлого.

П.С.
К слову, средняя длинна члена по опросам заметно отличается от нее же, но по замерам.

Но мне интересно, что именно 77% использовали и как

я использую
для ответов по доке
для обсуждения
кодогенерации — тут сложно оценить — потому что оно работает как продвинутый auto-complete

Моей фантазии пока не хватает

зависит от домена и проектов.
как известно люди десятилетие просидевшее на саппорте легаси проекта — сильно удивляются как все изменилось то, когда ищут новую работу.

А поработав с коллегами, особенно из ЕС, я заметил что они очень часто используют поистине древние технологии прошлого.

для обслуживания легаси сейчас появились первые предложения на рынке — приватный ИИ сервер с дообучением именно по кодовой базе проекта. думаю через пару тройку лет станет обычным делом. Никого ж не страшит что ентерпрайз данные хранятся в БД где-то в клауде?

И переписывать легаси — и с ИИ вопрос — а зачем?

К слову, средняя длинна члена по опросам заметно отличается от ее же но по замерам.

все так. объективной статистикой будет количество запросов к кодо-серверам.

П.С.
К слову, средняя длинна члена по опросам заметно отличается от нее же, но по замерам.

Аргумент. Сейчас скажеш — что не пользуешь AI — фу не модный, новое не изучает кандидат на Lay Off. А спросить что такое функция активации, перцептрон или зачем нужен нейрон смещения было бы существенно интереснее. Объективная реальность большая языковая модель — в общем, скорее фишка которая в первую очередь имеет применение в поисковых движках. Условно чтобы комбинировать результаты поиска из разных источников. Сколько народу реально работают в над Bing и Google, явно не 92%.

А спросить что такое функция активации, перцептрон или зачем нужен нейрон смещения

а это нафик не нужно, для использования АИ, как и в большинстве случаев пофик на CPU с каким набором команд будет выполняться программа. не говоря о знании видов спекулятивного выполнения, количестве и специфике регистров и т.д.

Сейчас скажеш — что не пользуешь AI — фу не модный

Скорее — олдскульный фанат программирования в notepad? ну, ты конечно крут...

Я реально знаю кучу команд которые если у тебя не Mac начинают себя вести как в детском садике, когда кто-то рыжий. Там человек или купит Mac или уйдет из колектива. Тоже самое, по опросам Stack Overflow — подавляющее большинство разработчиков банальнейшим образом пишут Frontend. Но все вдруг стали использовать в работе машинное обучение и искусвкнные нейронные сети. В самом деле как опрос о длине члена, если спросить то 19 — если померять то 13.

Я реально знаю кучу команд

ужас какой...
а я ни одной такой не знаю.
мой веб ui из-за этого не будет работать на Мас’е?

«Я реально знаю стопицот шахматных дебютов! и умею умножать пятизначные числа в уме!»
и чё?

подавляющее большинство разработчиков банальнейшим образом пишут Frontend

а другое подавляющее число разработчиков пишут бекенд, и тоже ничего о куче команд ни для мака, ни для арма, ни для x86 не знают.

влом гуглить, еще недавно было в NY науч группа показала разработку контроллера без Verilog HDL, тупо на английском просили сделать. но и сделал. Лабораторное баловство пока, согласен. на мышах пока, клинические испытания впереди.

Но все вдруг стали использовать в работе машинное обучение и искусвкнных нейронные сети

Потому что для этого инструменты все более удобные.
нафик писать на ассемблере когда есть компилятор С.
и так далее. с тулзами для ИИ происходит тоже самое.

использование ИИ в работе не означает использования машинного обучения.
Как и использование РСУБД не означает использования С++ и знания о красно-черной балансировке двоичных деревьев.

В самом деле как опрос о длине члена, если спросить то 19 — если померять то 13.

согласен, те кто пишут в нотепаде могут гордиться :)
и рассказывать себе что их умению умножать в уме пятизначные числа ничего не угрожает :)

А сколько народу из США которые сами пишут робочий код, а не контролируют работу: индусов, поляков, чехов, прибалтов и украинцев ? Если время есть — можно играться и экспериментировать сколько угодно.

работу: индусов, поляков, чехов, прибалтов и украинцев

«Железный конь идет на смену крестьянской лошадке»

саме так.
тільки американський фермер кіньми вже не оре.
а український — ще буває
:)

В Америці теж не всюди: Нью Йорк, Лос-Анжелес та Сан Франциско. Десь в : Монтані, Ілузіані, Коннекікуті з Арізоні ковбої їздять на конях. А є ще Аміши — які собі дозволяють лише парові машини.

«Аргумент блондинки» — такє собі :)

Як і кінна поліція, та пастухі на конях.

Ну вот смотрите. Я большую часть кода пишу ручками. Но пару раз в неделю спрашиваю о чем-то чат.
Я уже использую по их вопросу.

Так використовують, що я поки бачив компанії, в яких забороняють ці тулзи, бо не ясно чи є злив даних/коду чи ні😅

Або швидше, хтось комітить нагенерений автоматом код, не переймаючись як його потім супортити. Автоматом воно звісно таке собі генерує, як машинний код згенерений компілятором, підтримувати та оптимізувати віручну через якісь профайлери з діасемблерами звісно можна, та чи є в тому сенс ? Тому оптимізують лише ботлнеки в коді з ЯВУ. От що точно, ми можемо перейти на давно запланований надвисокий рівень програмування, як то на вході подаєм формалізовані вимоги до ПЗ — на виході готове ПЗ. Таким чином не спускаючись навіть на комбінаторний підхід сучасних фреймверків, не кажучи вже про низький рівень операторів і виразів. І при цьому можна і це вже доступно, робити низкорівневу оптимізацію машинного коду, щоб він був на приблизно тому же рівні, що її робить кваліфікована людина амсемлерщік. Це суттєво підвищить якість бінарного коду якій створює компілятор, як по швидкості так і по використанню пам’яті.

хтось комітить нагенерений автоматом код, не переймаючись як його потім супортити

А він більш відповідає бест практикам, аніж людський.
Бо він навчаний на купі кода тобто знає як виглядає — усереднено, без геніальності, але й не гівнокоду
Принаймі з того що я використовував.

Код від ШІ — краще пройде "тест на джуна"(щоб і джун прочитав і зрозумів що код робить, як працює), аніж закручений сіньором людиною.

Автоматом воно звісно таке собі генерує

DeepMind AI creates algorithms that sort data faster than those built by people
...
Mankowitz’s team trained the system to evaluate speed on the basis of either the total number of instructions or the processing time. Depending on the processor used and the number of values to be sorted, AlphaDev’s best algorithms took between 4% and 71% less time than did human algorithms
...
The DeepMind team also applied AlphaDev to non-sorting algorithms. Its version of an algorithm used to convert data stored in a particular format into bytes took 67% less time than a standard version. And its hashing algorithm, used in data storage and retrieval, took 30% less time than a standard one.
www.nature.com/...​ticles/d41586-023-01883-4

Обіграйте програму в шахи, ага. Плекайте надію що неможливо створити программу яка виграватиме в Го, ага.

Та вроді ж говорили що туфта, що брехню намагається видати за правдоподібну відповідь і взагалі більше шкоди ніж користі. Причому тут багато хто таке говорив. А використовують 9 чоловік із 10.

Хто говорив? З програмістів яких читаю, слухаю, або поважаю ще з яких причин, говорили — ого млять, еге ж він вміє же...

А лудіти-пласкомеземельники і інші скептики — то такє. Пробують філософствувати «це не інтелект!». Зазвичай виходить просто демагогія та аналогії як аргумент. та то не дивно, філософськи навички як і любі інші також вимагають навчання.

Я особисто за домогою chatGPT генерую код для AWS.
І плагін Codeium непогано працює.
Але поки ще тільки молоток. Недостає того що зараз напрацьовується — екосистеми ШІ. Але це вже пішло в опенсорс, так що допишеться. Виявилось наприклад, що на гітхабі лежить купа менш потужних спеціалізованих ллм, які нікому не були цікаві раніше. Так що найближчими роками буде купа всього для прода і самої розробки.

Конкретно про ChatGPT я казав і буду казати. Конкретно у моїх кейсах (криптографія, секьюріті, блокчейни) він не працює від слова зовсім.
Але я його юзаю для інших кейсів — генерація різних текстів, докерфайлів, тестів. Також дуже копілот рятує, правда все більше активно юзаю tabnine. Якщо розібратись то в мене капець багато AI тулзів

Конкретно про ChatGPT я казав і буду казати

та кажіть звісно. кому якє діло до того — любий може сам спробувати і зробити свій висновок.

Конкретно у моїх кейсах

завжди будуть кейси де не тільки рамник не проїде, а й на повітряній подушці не вийде.

Якщо розібратись то в мене капець багато AI тулзів

отож. навіть у вас з нетиповим кейсом.
і враховуючи що ChatGPT:
— на думку деяків спеців не найкращий, просто перший відомий загалу, а в потилицю йому дихають ще декілька типів нейромереж
— він виявився двигуном до концепт-кара. Сам концепт кар був повністю готовий, а от з двигуном була суцільна біда. Тепер двигун є, чадить, гримить, заводити ручкою, але вже можна будувати автівки, які теж будуть виходити ну зовсім не як «бимиви ха! 5».

то це ще не «капець багато» :)

головне що треба знати про ШІ
він суне непомітно і поступово.
свіженьке що читав:

Key Takeaways
Overall, investors and business owners say GPT-4 generated pitch decks are 2x more convincing than those made by humans.
Overall, investors and business owners were 3x more likely to invest after reading a GPT-4 pitch deck than after reading a human one.
1 in 5 investors and business owners pitched by GPT-4 would invest $10,000 or more.

там інфографіка наочна:
clarifycapital.com/...​re-of-investment-pitching

помалєньку. у всіх сферах, а не — бац, з понеділка всіх звільнили :)

Он работает если область вопроса широко известна и обсуждаема в сети.
Более менее сложный код — неа.
тесты — ну надо как минимум перечитать. Результат непредсказуем.
Но тут смотря с кем сравнивать. Если с обычным чуваком с интелектом 80(а таких в США- дофига и еще чуток) — то оно часто лучше справляется.

Щось ніяк поки що не придумали, до чого її приспособити

А я за допомогою ChatGPT та text to speech тулзів роблю круті демки/текстові описи проектів на хакатони. Ще є декілька сервісів на яких роблю лого та іншу маркетингову продукцію для хакатонів
Прям дуже рятує — допомогає майже на 100% зосередитись на хакінгу
Якби ще була тулза яка вміла би відоси монтувати було б круто.

Підписатись на коментарі