ਲਾਭ:
- ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਟੈਗਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ/ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀ ਗਈ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਸਮੀਖਿਆ; ਇਹ ਬੱਗ ਜਲਦੀ ਫੜਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਥਕਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਧਿਆਨ ਭਟਕਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਸਤਹੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਥੇ ਦੋ-ਗੁਣਾ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਕਲੀਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੀ PR (ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ) ਦੀ ਤਿੱਖੀ ਅੱਖ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ: AI ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ। ਵਾਕ "AI ਦੇਖਿਆ, ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੈ" ਇੱਕ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅੰਤਮ "ਅਭੇਦ" ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।
ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ AI ਚੰਗੀ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕੀ ਹੈ
ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ: ਨਲ ਚੈਕ ਮਿਸ, ਸਰੋਤ ਲੀਕ (ਫਾਇਲ/ਲਿੰਕ ਖੁੱਲਾ ਬਾਕੀ), ਅਣਪਛਾਤੇ ਅਪਵਾਦ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸ਼ਰਤਾਂ (>= ਦੀ ਬਜਾਏ >), ਨਾਮ ਬਦਲਣ ਦੇ ਸੁਝਾਅ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਕਿਨਾਰੇ ਦਾ ਕੇਸ, ਸਧਾਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗੰਧ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ SQL ਸਤਰ ਜੋੜਨ), ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕੋਡ ਖੋਜ।
ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ: ਡੂੰਘੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਤਰਕ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪਾਲਣਾ, ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਸਮਕਾਲੀ ਗਲਤੀਆਂ। AI ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ) ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਅਸਲ ਬੱਗ ਗੁੰਮ) ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ "ਸਾਵਧਾਨੀ ਸੂਚੀ" ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ" ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਕੋਡ ਸਹੀ ਹੈ। ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਚੁੱਪ ਹਨ; ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਵਿਵਸਥਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਪੜਾਅ
- ਪ੍ਰਸੰਗ ਦਿਓ. ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼, ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੁੱਦਾ ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਉਦੇਸ਼ ਰਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਉਦੇਸ਼ ਰਹਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ "ਬੱਗ/ਸੁਰੱਖਿਆ/ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ/ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ/ਸ਼ੈਲੀ" ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ; ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨੂੰ ਰੌਲੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ।
- ਇੱਕ ਗੰਭੀਰਤਾ ਲੇਬਲ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਨੂੰ "ਉੱਚ/ਮੱਧਮ/ਘੱਟ" ਰੇਟਿੰਗ ਦਿਓ ਅਤੇ "ਕਾਰਨ" ਅਤੇ "ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਸੁਧਾਰ" ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਹੈ (ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ), ਕੀ ਇਹ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ (ਉਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਲਿਖੋ), ਕੀ ਕੁਝ ਗੁੰਮ ਹੈ (ਆਪਣਾ ਆਪਣਾ ਗਿਆਨ ਜੋੜੋ)।
- ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਦਸਤੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਖੁਦ ਪੈਸੇ, ਪਛਾਣ, ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਿਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਰੂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਸਾਈਲੈਂਟ ਨਲ ਗਲਤੀ ਫੜੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ 380-ਲਾਈਨ PR ਦੀ AI ਪੂਰਵ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੇ ਇਸ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਲ ਜਾਂਚ ਜੋੜੀ; ਇਸੇ ਤਰੁੱਟੀ ਕਾਰਨ ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ 2 ਘੰਟੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਆਈ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਖਾਤਮਾ। AI ਨੇ ਇੱਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਸੰਭਾਵਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਦੇ" ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਜੋਂ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਲੂਪ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 5 ਤੱਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਇਹ ਇੱਕ ਐਨਮ ਉੱਤੇ ਲੂਪ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਮਾਡਲ, ਜੋ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ, ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ; ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਉਸ ਨੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ।
ਕੇਸ 3 - AI ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਿਆ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁਹਿੰਮ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਛੂਟ ਖਾਤਾ ਅਧਿਕਤਮ 30% ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਨੇ 50% ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਗਲਤੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ; ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ। ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਲਕ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਬੱਗ ਫੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਸੀ। ਸਬਕ: ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
ਉਦੇਸ਼-ਅਧਾਰਿਤ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਸਮੀਖਿਆ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਸੁਚੇਤ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਅਕ। ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼: {{purpose / issue}}ਇਸ ਅੰਤਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ: [ਬੱਗ] [ਸੁਰੱਖਿਆ][ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ] [ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ] [ਸ਼ੈਲੀ]। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਲਈ: ਫਾਈਲ: ਕਤਾਰ, ਤੀਬਰਤਾ (ਉੱਚ/ਮੱਧਮ/ਘੱਟ), ਕਾਰਨ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਫਿਕਸ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਤਾਂ "ਸੰਭਵ" ਮਾਰਕ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ; ਮੈਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।{{diff}}
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ:
PR ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਇਸ ਲਈ ਦੇਖੋ: ਗੁੰਮ ਨਲ/ਬਗਚੈਕ, ਸਰੋਤ ਲੀਕ, ਕਿਨਾਰੇ ਦਾ ਕੇਸ, ਗੁਪਤ, ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸ਼ਾਖਾ। ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਲਈ 1 ਲਾਈਨ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।{{code}}
ਐਜ ਕੇਸ ਹੰਟ:
ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਖਾਲੀ, ਖਾਲੀ, ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਸਮਕਾਲੀ ਕਾਲ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਗਲਤੀ, ਅੰਸ਼ਕ ਡਾਟਾ। ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਲਈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਕੀ ਕਰੇਗਾ ਲਿਖੋ।{{function}}
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੁਗੰਧ ਸਕੈਨਿੰਗ (ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ):
ਇਸ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗੰਧਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ: SQL/ਕਮਾਂਡ ਜੋੜਨ, ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇਨਪੁਟ, ਅਟੱਲ ਏਮਬੈਡਡ ਸੀਕਰੇਟ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੀਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਘਾਟ। ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ "ਕੁਝ/ਸੰਭਾਵਿਤ/ਗਿਆਨ" ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਹੈ; ਇਹ ਕੋਈ ਪੱਕਾ ਹੁਕਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।{{code}}
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕੀ ਇਸ PR ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਹੈ?"
ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਉਦੇਸ਼: ਕਾਰਟ ਦੀ ਕੁੱਲ ਵਿੱਚ ਕੂਪਨ ਛੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ (ਛੂਟ 30% ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ - ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਬੱਸ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਡ ਇੱਕ ਉਪਰਲੀ ਸੀਮਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ)। ਅੰਤਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਸ਼੍ਰੇਣੀ + ਤੀਬਰਤਾ + ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਸੁਧਾਰ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜਾਂ ਦਿਓ, ਜੇਕਰ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਤਾਂ 'ਸੰਭਵ' 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। [diff]"
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਸਕਰਣ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਆਈ ਦੇ ਇਰਾਦੇ, ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਲਾਭਦਾਇਕ ਖੋਜਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਅਣਜਾਣ ਖੇਤਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸਮ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ
AI ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ
ਆਦਮੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਨਲ/ਗਲਤੀ ਜਾਂਚ ਗੁੰਮ ਹੈ
ਉੱਚ
ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ/ਸ਼ੈਲੀ
ਉੱਚ
ਤਰਜੀਹ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੋ
ਸਧਾਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗੰਧ
ਮੱਧਮ
ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿਓ, ਵਾਹਨ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰੋ
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ
ਘੱਟ
ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ।
ਸਮਰੂਪਤਾ/ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ
ਘੱਟ
ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
AI ਸਮੀਖਿਆ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਏਆਈ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ "ਪਹਿਲੇ ਫਿਲਟਰ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਦਿਓ: ਇੱਕ ਸਸਤਾ, ਤੇਜ਼, ਅਣਥੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਸ। ਇਹ ਫਿਲਟਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੇ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ (ਇੱਕ ਸਪੇਸ, ਇੱਕ ਨਾਮ) ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਤੀਜਾ। ਪਰ ਰਲੇਵੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਜਵਾਬਦੇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਦਸਤਖਤ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੁਆਰਾ ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪੜ੍ਹੋ ਜੋ AI "ਕਰਨ ਲਈ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ" ਵਜੋਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਾਂ ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਉਂ ਪਾਸ ਕੀਤਾ; ਇਹ ਟਰੇਸ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "AI ਦੇਖਿਆ, ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੈ"। ਇਹ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲਤ ਭਾਵਨਾ ਹੈ.
- ਪ੍ਰਸੰਗ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਿਹਾ। ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਸਤਹੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਹਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣਾ। ਮਾਡਲ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਮਨੁੱਖ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਹਿੰਸਾ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕੋ ਬੈਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਾਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਪਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੀ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
AI ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਣਥੱਕ ਪਹਿਲਾ ਫਿਲਟਰ ਹੈ: ਇਹ ਨਲ/ਗਲਤੀ ਮਿਸ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੜਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਸੰਦਰਭ-ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਸਮਰੂਪਤਾ 'ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੋਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ, ਹੱਥੀਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਵਾਬਦੇਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਦਸਤਖਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਹਾਲੀਆ PR/ਅੰਤਰ ਚੁਣੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਏਆਈ ਨੂੰ "ਉਦੇਸ਼-ਮੁਖੀ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸਮੀਖਿਆ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ: ਸਹੀ (ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ), ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਇੱਥੇ ਮੇਰਾ ਤਰਕ ਹੈ), ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦਾ ਕੇਸ) ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਕਿ AI ਗੁੰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ AI ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਸਮਰਥਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੁਆਰਾ ਰੌਲੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਂ ਸੁਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ/ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਤੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।