Miért fókuszálunk a zöldmezős projektekre az AI-al?
A zöldmezős projektek különleges lehetőséget nyújtanak arra, hogy már a tervezési szakaszban beépítsük a generatív AI-t a folyamatokba. Az AI hatékonyságának kulcsa, hogy milyen technológiákat ismer alaposan. Ha olyan eszközöket és programozási nyelveket választunk, amelyeket az AI hatalmas mennyiségű mintával látott el, akkor nemcsak gyorsabb, hanem magasabb minőségű kódot generálhatunk.
Ez az új szemlélet lehetővé teszi számunkra, hogy akár több száz soros, komplex kódrészleteket állítsunk elő egyetlen iterációban. Bár a generált kód nem mindig tökéletes első próbálkozásra, a finomhangolás után megfelel a clean code elveinek, valamint az adott platform műszaki követelményeinek. Eddigi tapasztalataink azt mutatják, hogy a generált kód 90%-ban azonnal alkalmazható, a maradék 10%-ot pedig kisebb módosításokkal könnyedén beilleszthetjük a projektbe.
Valós projektpélda: három platformon támogatott fejlesztés
Egy jelenleg futó projektünk remekül példázza, hogyan alkalmazzuk a generatív AI-t különböző technológiák fejlesztésében. A frontend fejlesztése React alapokon nyugszik, míg a backend oldalon Java Spring keretrendszert használunk Postgres adatbázissal. Az Android kliens Kotlin nyelven készül, és mindegyik technológia területén különféle előnyöket tapasztalunk az AI segítségével.
Az AI a frontend munkálatok során lehetővé teszi a komplex komponensek, például UI elemek és állapotkezelési logikák gyorsabb elkészítését. A backend fejlesztésben különösen az adatbázis-lekérdezések optimalizálásában bizonyul hatékonynak, hiszen az AI által generált natív SQL lekérdezések hatékonyan képesek akár tíz táblát is összekapcsolni, jelentős teljesítményjavulást eredményezve.
Az Android kliens esetében pedig a rutin kódolási feladatokat, például az adatmodellek összerakását és API-hívások kezelését automatizálja, felszabadítva a fejlesztők idejét és energiáját a bonyolultabb problémák megoldására.
Az AI-támogatás kihívásai és tanulságai
Bár az AI óriási segítséget nyújt, a használata számos kihívást is tartogat. Egyik ilyen nehézség a pontatlanság és az úgynevezett „hallucináció”, amely különösen olyan szűk szakterületeken fordul elő, ahol kevés minta áll rendelkezésre. Ezért a generált kódokat mindig alaposan ellenőrizni kell, mintha azokat egy junior fejlesztő készítette volna.
További akadályt jelent, hogy az AI nem ismeri a zárt forráskódú, belső használatú library-inket, így ezek integrációja manuális beavatkozást igényel. Kezdeti projektjeinkben tudatosan a közösség által széles körben elérhető standardok alkalmazására törekedtünk, hogy gördülékenyebbé tegyük az együttműködést az AI-val.
Mindemellett a fejlesztők számára az AI használatának elsajátítása is tanulási görbével jár, hiszen új gondolkodásmódot és eszköztárat igényel, amely időbe telik, mire a csapatok hatékonyan alkalmazni tudják.
Gyorsabb fejlesztés, magasabb minőség – az AI eredményei
Az AI-támogatott fejlesztés legnagyobb előnye a jelentősen gyorsabb munkafolyamatokban rejlik, anélkül, hogy ez a kódminőség rovására menne. Bár a komplex, kreatív feladatok továbbra is tapasztalt senior fejlesztők munkáját igénylik, az AI felgyorsítja a rutinfeladatokat és segít a komplex technikai problémák megoldásában.
Az AI-al támogatott projektek nemcsak a gyorsaságuk, hanem az eredményeik alapján is kiemelkedők: az optimalizált adatbázis-lekérdezések, hatékony algoritmusok és tiszta kód mind hozzájárulnak ahhoz, hogy jobb minőségű végeredményeket szállítsunk ügyfeleink számára.