Qazanclar:
- Qeyri-müəyyən iş sorğularını AI dəstəyi ilə aydın, sınaqdan keçirilə bilən proqram tələblərinə və istifadəçi hekayələrinə çevirmək bacarığı
- Sistem dizaynının, məlumat modelinin və memarlıq qərarlarının müsbət və mənfi tərəflərini AI ilə strukturlaşdırılmış şəkildə müqayisə etmək bacarığı
- Tələblərə, genişlənməyə və məhdudiyyətlərə qarşı AI-nin təklif olunan dizaynını tənqidi şəkildə təsdiqləmək bacarığı
Proqram layihələrinin əksəriyyəti səhv kodlara görə deyil, səhv başa düşülən tələblərə görə uğursuz olur. “İstifadəçilər hesabatları endirsinlər” kimi bir cümləlik sorğu geridə onlarla cavabsız sual buraxır: Hansı formatda? Kim məsuldur? Neçə rekord? Yavaş olsa nə olar? Tələblərin təhlili (biznes sorğusunun aydın, sınaqdan keçirilə bilən texniki ehtiyaclara çevrilməsi) və proqram təminatının dizaynı (bu ehtiyacları ödəmək üçün strukturun kağız üzərində qurulması) kod yazmadan əvvəl ən bahalı səhvlərin qarşısının alındığı mərhələdir. Bu bölmədə biz bu mərhələdə süni intellektdən “düşüncə tərəfdaşı” kimi istifadə etməyi öyrənəcəyik: qeyri-müəyyənliyi gizlədən, variantları sıralayan, lakin son qərarı sizin ixtiyarınıza buraxan tərəfdaş.
AI burada iki böyük dəyər yaradır. Birincisi, atladığınız sualları soruşur; O, sorğuda gizli fərziyyələri və kənar halları üzə çıxarır. İkincisi, dizayn qərarının müsbət və mənfi cəhətlərini tez bir zamanda cədvəlləşdirir. Amma təhlükə budur: AI kontekstinizi (büdcə, komanda, mövcud sistem, hüquqi məhdudiyyət) tam bilmədən “ən yaxşı təcrübə” kimi ümumi tövsiyələr verəcək. Bu məsləhəti öz həqiqətinizə qarşı süzgəcdən keçirmək sizin işinizdir.
Anlayışlar: İstifadəçi hekayəsi: “... kimi, mən bacarmaq istəyirəm... çünki...” şəklində ehtiyacı ifadə edən qısa cümlə. Qəbul meyarları: Bir işin "bitmiş" sayılması üçün yerinə yetirilməli olan sınaqdan keçirilə bilən şərtlər. Qeyri-funksional tələb: Sürət, təhlükəsizlik, miqyaslılıq kimi “nə edəcək” deyil, “nəcə davranacağı” ilə bağlı tələblər.
Qeyri-müəyyən sorğudan sınaqdan keçirilə bilən tələbə qədər
Yaxşı bir tələb ölçülə bilən və yoxlanıla biləndir. "Sistem sürətli olsun" deyil, "axtarış nəticələrinin 500 ms ərzində qayıtmasına icazə verin". Qeyri-müəyyənliyi azaltmaq üçün AI-dən istifadə etməyin addım-addım yolu budur:
- Sorğunu olduğu kimi verin və sual yaransın. Süni intellektdən həlli yox, əvvəlcə "bu sorğuda anlaşılmayan hər şeyi sual olaraq qeyd edin".
- Cavabları siz verin. Konteksti yalnız siz bilirsiniz; AI suallarına real biznes məhdudiyyətlərinizlə cavab verin.
- Onu istifadəçi hekayələrinə və qəbul meyarlarına tərcümə edin. Aydınlaşdırılmış ehtiyacı yoxlanıla bilən maddələrə çevirin.
- Ehtiyat hallar və mənfi ssenarilər əlavə edin. "Boş nəticə", "icazəsiz istifadəçi", "çox böyük fayl" və s.
Qeyri-müəyyənliyin çıxarılması sorğusu: "Aşağıdakı biznes sorğusunu proqram təminatı tələbinə çevirəcəyik. Hələ həll təklif etməyin. Birincisi, bu sorğuda cavablandırılmayan BÜTÜN qeyri-müəyyənlikləri və gizli fərziyyələri suallar siyahısı kimi çıxarın. Sualları aşağıdakı başlıqlar altında qruplaşdırın: əhatə dairəsi, istifadəçi/səlahiyyət, məlumat həcmi, performans, xəta şərtləri, istifadəçilərin endirmə sırası hesabatı:'L."L.
İstifadəçi hekayəsi + qəbul meyarları sorğusu: "Aşağıdakı aydınlaşdırılmış ehtiyacı INVEST prinsiplərinə uyğun olan istifadəçi hekayələrinə bölün. Hər hekayə üçün 3-5 sınaqdan keçirilə bilən qəbul meyarı yazın (Verilən-Zaman-Sonra formatında). Ən azı 2 mənfi ssenari əlavə edin (icazəsiz giriş, boş data). Lazımdır: [buraya yazın]"
Dizayn qərarlarının AI ilə müqayisəsi
Dizayn daimi bir mübadilədir: sürətə qarşı çevikliyə, sadəliyə qarşı genişlənməyə? Süni intellekt bu mübadilələri tez bir cədvələ qoyur. Məsələn, "bildiriş göndər" funksiyası üçün siz sinxron (istək üzrə göndərin) və ya asinxron (növbə, arxa planda göndərin) yanaşmasından istifadə etməyi müzakirə edə bilərsiniz.
Dizayn müqayisə sorğusu: "İstifadəçiyə e-poçt bildirişi göndər" funksiyasını tərtib edirəm. İki yanaşmanı müqayisə edin: (A) HTTP sorğusu zamanı sinxron çatdırılma, (B) mesaj növbəsinə qoyaraq fonda asinxron çatdırılma. Aşağıdakı oxlar üzrə cədvəl yaradın: istifadəçinin gözləmə müddəti, xətaya dözümlülük, mürəkkəblik, çatışmazlıqların aradan qaldırılması. Sonda hansını seçəcəyəm, mənim yerimə qərar verməyin."
ox
sinxron ötürmə
Asinxron (növbə)
İstifadəçinin gözləmə müddəti
Uzun (göndərilməni gözləyir)
Qısa (dərhal qayıdır)
Səhv tolerantlığı
Aşağı (göndərmə partladıqda sorğu partlayır)
Yüksək (yenidən cəhd etmək mümkündür)
mürəkkəblik
aşağı
Orta-yüksək (növbə infrastrukturu)
İnfrastruktur dəyəri
aşağı
Əlavə komponentlər tələb olunur
Harada uyğun gəlir
Aşağı həcm, sadə tətbiq
Yüksək həcm, kritik çatdırılma
İpucu: Süni intellektə “mənim yerimə qərar verməyin, sadəcə mənə variantları və şərtləri göstərin” demək sizi düşünməyə vadar edir və təklifi kor-koranə qəbul etmək riskini azaldır. Ən yaxşı dizayn qərarı kontekstinizi (siz) bilən şəxs tərəfindən verilən qərardır.
Zəif Tələb / Güclü Tələb
ZƏFS: "Sifariş sistemi üçün verilənlər bazası dizayn edin." (Nəticə: hansı miqyas, hansı əlaqələr, hansı məhdudiyyətlər aydın deyil; ümumi, qeyri-real sxem.) GÜCLÜ: "Kiçik e-ticarət üçün layihə məlumat modelini təklif edin. Müəssisələr: Müştəri, Sifariş, Məhsul, Sifariş Elementi. Məhdudiyyətlər: sifarişdə çoxlu məhsul ola bilər; məhsulun qiyməti zamanla dəyişə bilər, lakin gözlənilən sifariş üzrə cari qiymət əvvəlki gün saxlanılmalıdır50; Münasibətlər və niyə "Qərarı verdiyinizi izah edin. Qiymət tarixçəsi problemini necə həll etdiyinizi göstərin. Onu kod deyil, obyektlərin və sahələrin siyahısı kimi verin."
Güclü bir əmrin fərqi; miqyası (gündə 500 sifariş), biznes qaydası (keçmiş qiymət saxlanılmalıdır) və istədiyiniz çıxış formatı. "Keçmiş qiymət qorunmalıdır" kimi tək bir cümlə dizaynı tamamilə dəyişir; Bunu qeyd etməsəniz, AI qeyri-dəqiq, lakin inandırıcı görünən diaqram yaradacaq.
Mini Çantalar
Məsələn 1 - Gizli fərziyyə. Komanda birbaşa "istifadəçi profil şəklini yükləyə bilər" sorğusunu kodlayır. Başqa bir komanda süni intellektdən qeyri-müəyyənlik barədə soruşdu: "maksimum ölçü? icazə verilən formatlar? uyğun olmayan məzmuna nəzarət? köhnə fotoşəkili silmək?" kimi 8 sual yaradır. Birinci komanda 20 MB fayl serveri doldurduqda istehsaldakı problemi öyrənir; İkinci komanda bunu dizaynda həll edir.
2-ci hal – Yanlış miqyas fərziyyəsi. Süni intellekt hesabat xüsusiyyəti üçün kompleks keşləmə qatını təklif edir. Mühəndis real məlumatların gündə cəmi 30 hesabat olduğunu qeyd etdikdə, AI təklifi asanlaşdırır. Ölçünün göstərilməməsi lazımsız mürəkkəbliyin dəyərinə səbəb olur; 2 həftə lazımsız işə qənaət edir.
3-cü hal – Qəbul meyarları boşluğu. "Ödəniş uğursuz olarsa nə olacaq?" Sual heç vaxt verilmədiyinə görə, uğursuz ödəniş halında sifariş sistemi yenə də sifarişi "təsdiqlənmiş" kimi qeyd edəcək. AI tərəfindən yaradılan mənfi ssenarilərin siyahısı bu boşluğu ələ keçirir; 1 xətt qəbul meyarları real pul itkisinin qarşısını alır.
Ümumi səhvlər
- Sorğunun birbaşa koda ötürülməsi. Qeyri-müəyyənlik həll edilməmişdən əvvəl yazılmış kod səhv problemi tez həll edir.
- Süni intellektin ümumi “ən yaxşı təcrübəsini” kor-koranə götürmək. Kontekstinizi (miqyas, büdcə, komanda) göstərməsəniz, tövsiyə sizin üçün işləməyəcək.
- Qeyri-funksional tələblərin atlanması. Sürət, təhlükəsizlik və miqyas göstərilməsə, dizayn natamam olacaq.
- Sadəcə xoşbəxt ssenari haqqında düşünürəm. Boş məlumatlar, icazəsiz istifadəçi, səhv statusu kimi mənfi ssenarilər dizayna daxil edilməlidir.
- Qərarın AI-yə verilməsi. AI seçimlər yaradır; Hansı ticarətin işinizə uyğun olduğuna siz qərar verin.
Xülasə
Tələblərin təhlili və dizaynı ən ucuz səhvlərin tutulduğu mərhələdir. Burada süni intellekt qeyri-müəyyənliyi ortaya qoyan suallar yaradır, istifadəçi hekayələrini və qəbul meyarlarını tərtib edir və uyğunlaşmaların qrafiklərini tərtib edir. Ancaq konteksti yalnız siz bilirsiniz; Ölçünüzə, büdcənizə, komandanıza və qanuni məhdudiyyətlərinizə əsaslanaraq AI tövsiyələrini süzgəcdən keçirmək və son qərarı vermək sizin işinizdir. “Mənim yerimə qərar vermə, mənə variantları göstər” intizamı həm daha yaxşı dizayna, həm də daha dərindən öyrənməyə səbəb olur.
Tətbiq tapşırığı
Kontekstinizdən bir cümləlik iş sorğusu seçin. Birincisi, qeyri-müəyyənlik sorğusunu AI-yə tətbiq edin və suallara real məhdudiyyətlərinizlə cavab verin. Sonra aydınlaşdırılmış ehtiyacı ən azı 2 istifadəçi hekayəsinə və hər biri üçün 3 qəbul meyarına çevirin; Ən azı 1 mənfi ssenari daxil edin. Nəhayət, dizayn qərarı üçün müqayisə cədvəli yaradın (sinxron/asinxron, cədvəl strukturu və s.) və öz qərarınızı 2 cümlə ilə yazın.
yoxlama siyahısı
- [ ] Sorğunu koda keçirməzdən əvvəl sual kimi qeyri-müəyyənlikləri aradan qaldırdım.
- [ ] Mən süni intellektə konteksti (miqyas, səlahiyyət, performans, hüquqi məhdudiyyət) verdim.
- [ ] Mən istifadəçi hekayələrini sınaqdan keçirilə bilən qəbul meyarlarına böldüm.
- [ ] Mən ən azı bir mənfi/kənar ssenari əlavə etdim.
- [ ] Dizayn qərarını mübadilə cədvəli ilə qiymətləndirdim.
- [ ] Son qərarı kontekstimə əsasən verdim, bunu AI-nin öhdəsinə buraxmadım.