Pensé en ofrecer algunas conclusiones y reflexiones basadas en la primera conferencia digital de Codecon Codecon de la semana pasada, Codificación con AI: el last del desarrollo de software program tal como lo conocemos. También voy a incluir algunos extractos de video breves del evento. Si se registró para codificar con AI o si es un suscriptor de O’Reilly existente, puede ver o volver a ver todo en la plataforma de aprendizaje O’Reilly. Si aún no eres un suscriptor, es fácil Comience una prueba gratuita. También publicaremos extractos adicionales en el O’Reilly YouTube Channel En las próximas semanas.
Pero a las conclusiones prometidas.
En primer lugar, Harper Reed es un genio loco que hizo explotar la cabeza de todos. (Camille Fournier aparentemente ha bromeado que Harper ha podrido su cerebro con IA, y Harper realmente estuvo de acuerdo). Harper discutió su proceso de diseño en una charla que quizás desee correr a media velocidad. Su flujo de trabajo de Greenfield es comenzar con una concept. Dé su concept a un modelo de chat y haga que haga preguntas con respuestas sí/no. Hacer que extraiga todas las concepts. Que se convierte en tu especificación o prd. Use la especificación como entrada a un modelo de razonamiento y haga que genere un plan; Luego, alimente ese plan en un modelo de razonamiento diferente y haga que genere indicaciones para la generación de código tanto para la aplicación como para las pruebas. Está pasando un momento salvaje.
https://www.youtube.com/watch?v=h2gitzogx0m
Manifiesto ágil El coautor Kent Beck también estaba en el entusiasmo del equipo. Nos dijo que la codificación aumentada con IA period “la más divertida que he tenido”, y dijo que “despertó la alegría de la programación”. Nikola Balic estuvo de acuerdo: “Como dijo Kent, solo trajo la alegría de escribir código, la alegría de la programación, lo trajo de vuelta. Así que ahora estoy generando más código que nunca. Tengo, como, un millón de líneas de código en el último mes. Estoy jugando con cosas con las que nunca jugué antes. Y solo estoy gastando una cantidad obscena de tokens”. Pero en el futuro, “Creo que ya no escribiremos código. Lo nutriremos. Esta es una visión. Estoy seguro de que muchos de ustedes no estarán de acuerdo, pero veamos años en el futuro y cómo cambiará todo. Creo que vamos más hacia la programación impulsada por la intención”.
Otros, como Chelsea Troy, Chip Huyen, Swyx, Birgitta Böckeler y Gergely Orosz no estaban tan seguros. No me malinterpreten. Piensan que hay un montón de cosas increíbles que hacer y aprender. Pero también hay mucha publicidad y pensamiento suelto. Y si bien habrá muchos cambios, muchas habilidades existentes seguirán siendo importantes.
Aquí está la crítica del Chelsea del documento reciente que reclamó un aumento de la productividad del 26% Para los desarrolladores que usan IA generativa.
https://www.youtube.com/watch?v=bg4z70coof4
Si el Chelsea hará un sermón todas las semanas en la iglesia de Do not Consider todo lo que lees que consiste en que ella muestre varios documentos y le da una perspectiva seca y perspicaz sobre cómo pensar en ellos más claramente, estoy allí.
Me sorprendió un poco lo escéptico Chip Huyen y Swyx eran sobre A2A. Realmente me acudieron en la concept de que el futuro de los agentes está en interacciones directas de IA a AI. He sido de la opinión de que hacer que un agente de IA trabaje en la interfaz orientada al usuario de un sitio net remoto es un retroceso para el rasguño de la pantalla, de manera segura una etapa de transición, y si bien llamar a una API será la mejor manera de manejar un proceso determinista como el pago, habrá muchas otras actividades, como la coincidencia del gusto, que son ideales para LLM a LLM. Cuando pienso en las compras de IA, por ejemplo, imagino a un agente que ha aprendido y recordado mis gustos y preferencias y objetivos específicos que se comunican con un agente que conoce y comprende el inventario de un comerciante. Pero Swyx y Chip no lo estaban comprando, al menos no ahora. Piensan que está muy lejos, dado el estado precise de la ingeniería de IA. Me alegré de que me trajeran de vuelta a la tierra.
(Por lo que vale, Gabriela de Queiroz, directora de IA de Microsoft, está de acuerdo. su episodio de O’Reilly’s IA generativa en el mundo actual Podcast, dijo: “Si crees que estamos cerca de AGI, intenta construir un agente, y verás cuán lejos estamos de AGI”).
Angie Jones, por otro lado, estaba bastante entusiasmada con los agentes en ella Speak Lightning sobre cómo MCP está devolviendo la vida a la period de “mashup”. Los comentarios de Angie me sorprendieron en explicit sobre MCP como una especie de adaptador common, que abstrae los detalles subyacentes de API, herramientas y fuentes de datos. Ese fue un poderoso eco del dominio de la plataforma de Microsoft en la period de Home windows, que de muchas maneras comenzó con la API Win32, que abstraía todo el {hardware} subyacente de modo que los escritores de aplicaciones ya no tenían que escribir conductores para unidades de disco, impresoras, pantallas o puertos de comunicaciones. Lo llamaría un movimiento de poder de Anthrope, excepto por la bendición que introdujeron MCP como un estándar abierto. ¡Bien por ellos!
Birgitta Böckeler habló con franqueza sobre cómo LLMS ayudó a reducir la carga cognitiva y ayudó a pensar en un diseño. Pero gran parte de nuestro trabajo diario es una mala opción para la IA: grandes bases de código heredados donde cambiamos más código del que creamos, pilas de tecnología anticuadas, bucles de retroalimentación deficientes. Todavía necesitamos un código que sea easy y modular, eso es más fácil de entender para los LLM, así como los humanos. Todavía necesitamos buenos bucles de retroalimentación que nos muestren si el código está funcionando (haciéndose eco de Harper). Todavía necesitamos un pensamiento lógico, analítico y crítico sobre la resolución de problemas. Al last, resumió ambos polacos de la conferencia, diciendo que necesitamos culturas que recompense tanto la experimentación como el escepticismo.
Gergely Orosz intervino en la importancia continua de la ingeniería de software program. Habló brevemente sobre los libros que estaba leyendo, comenzando con Chip Huyen’s Ingeniería de IApero quizás el punto más importante llegó un poco más tarde: mantuvo varios clásicos de ingeniería de software program, incluidos El mítico hombre del hombre y Código completo. Estos libros tienen décadas de antigüedad, notados, pero incluso con 50 años de desarrollo de herramientas, los problemas que describen todavía están con nosotros. No es possible que AI cambie eso.
En este sentido, me sorprendió la afirmación de Camille Fournier de que a los gerentes les encanta ver a sus desarrolladores superiores usando herramientas de IA, porque tienen las habilidades y el juicio para aprovechar al máximo, pero a menudo quieren eliminarlo de los desarrolladores junior que pueden usarlo demasiado sin crítica. Addy Osmani expresó la preocupación de que las habilidades básicas (“memoria muscular”) se degraden, tanto para los desarrolladores de software program junior como para los senior. (Es posible que los jóvenes nunca desarrollen esas habilidades en primer lugar). El comentario de Addy se hizo eco de muchos otros. Cualquiera que sea el futuro de la informática, aún necesitamos saber cómo analizar un problema, cómo pensar sobre los datos y las estructuras de datos, cómo diseñar y cómo depurar.
En esa misma discusión, Maxi Ferreira y Avi Flombaum mencionaron la crítica de que LLM tenderá a elegir los idiomas y marcos más comunes al tratar de resolver un problema, incluso cuando hay mejores herramientas disponibles. Esta es una variación de la observación de que los LLM por defecto tienden a producir una solución de consenso. Pero la discusión me destacó que esto representa un riesgo para la adquisición de habilidades y el aprendizaje de desarrolladores prometedores también. También me hizo preguntarme sobre el futuro de los lenguajes de programación. ¿Por qué desarrollar nuevos idiomas si nunca habrá suficientes datos de capacitación para que los LLM los usen?
Casi todos los oradores hablaron sobre la importancia del diseño inicial al programar con IA. Harper Reed dijo que esto suena como un regreso a la cascada, excepto que el ciclo es muy rápido. Arcilla shirky una vez observado Ese desarrollo de la cascada “equivale a una promesa de todas las partes de no aprender nada mientras realizan el trabajo actual”, y que no aprender mientras lo hace ha obstaculizado innumerables proyectos. Pero si AI Codegen es una cascada con un ciclo de aprendizaje rápido, ese es un modelo muy diferente. Así que este es un hilo importante para lograr.
El énfasis last de Lili Jiang de que las Evals son mucho más complejas con LLMS realmente resonadas para mí, y fue consistente con muchos de los oradores, ¿cuánto más tenemos que ir? Lili comparó un proyecto de ciencia de datos que había realizado en Quora, donde comenzaron con un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado (que hizo que EVEM fuera relativamente fácil), ya que tratar de lidiar con algoritmos de conducción autónoma en Waymo, donde no comienzas con la “verdad terrestre” y la respuesta correcta depende del contexto. Ella preguntó: “¿Cómo se evalúa un LLM dado un alto grado de libertad en términos de su producción?” y señaló que el código para hacer evals correctamente puede ser tan grande o más grande que el código utilizado para dar forma a la funcionalidad actual.
Esto se ajusta totalmente a mi sentido de por qué cualquiera que think about un futuro sin programador está fuera de contacto. La IA hace algunas cosas que solían ser trivialmente fáciles y algunas cosas que solían ser mucho, mucho más difíciles. Incluso si tuvieras un LLM como juez haciendo las Evals, hay muchas cosas que ser descubiertas.
Quiero terminar con la perspectiva reflexiva de Kent Beck sobre cómo se necesitan diferentes mentalidades en diferentes etapas en la evolución de un nuevo mercado.
https://www.youtube.com/watch?v=wh-kwz6kvdo
Finalmente, un gran agradecimiento a todos los que dieron su tiempo para ser parte de nuestro primer evento de Codecon AI. Addy Osmani, eras el cohost perfecto. Estás bien informado, un gran entrevistador, encantador y muy divertido para trabajar. Gergely Orosz, Kent Beck, Camille Fournier, Avi Flombaum, Maxi Ferreira, Harper Reed, Jay Parikh, Birgitta Böckeler, Angie Jones, Craig Mcluckie, Patty O’Callaghan, Chip Huyen, Swyx Wyx yw Stellman, Iyanuoluwa Ajaola, NikaL, NikiL Smith, Chelsea Troy, Lili Jiang, todos se sacudieron. Muchas gracias por compartir su experiencia. Melissa Duffield, Julie Baron, Lisa Larew, Keith Thompson, Yasmina Greco, Derek Hakim, Sasha Divitkina y todos los demás en O’Reilly que ayudaron a dar vida a la codecona de IA, gracias por todo el trabajo que hiciste para que el evento sea un éxito. Y gracias a los casi 9,000 asistentes que prestaron su tiempo, su atención y sus preguntas provocativas en el chat.
Suscribirse a Nuestro canal de YouTube para ver los aspectos más destacados del evento o convertirse en miembro de O’Reilly Para ver toda la conferencia antes del próximo 9 de septiembre. Nos encantaría escuchar lo que aterrizó para usted, vamos a saber en los comentarios.
