AI SDLC के लगभग हर चरण में सहायता कर सकता है, लेकिन हर एक पर इसकी भूमिका और जोखिम बदलते हैं। अंगूठे का नियम: AI generation और exploration को तेज़ करता है; humans decisions और जवाबदेही के मालिक होते हैं।
AI SDLC के लगभग हर चरण में सहायता कर सकता है, लेकिन हर एक पर इसकी भूमिका और जोखिम बदलते हैं। अंगूठे का नियम: AI generation और exploration को तेज़ करता है; humans decisions और जवाबदेही के मालिक होते हैं।
| Phase | Where AI helps | Human stays in the loop for |
|---|
| Design | Brainstorm options, critique an RFC, surface trade-offs | The actual architectural decision and its consequences |
| Coding | Generation, autocomplete, boilerplate, refactors | Correctness, fit with the codebase, ownership |
| Testing | Generate test cases, suggest edge cases and inputs | Whether the tests assert the right behavior |
| Review | First-pass scan for bugs, style, missing cases | Final approval, judgment on intent and design |
| Docs | API docs, changelogs, README drafts | Accuracy and what's worth documenting |
| Ops | Summarize logs, surface anomalies, draft runbooks | Diagnosis and any production action |
जहां भी गलत होने की लागत अधिक या मुश्किल-से-पलटने वाली हो: architecture, security, data, और production operations। AI प्रस्ताव करता है; एक नामित engineer निर्णय लेता है और जवाबदेह होता है।
AI को एक lifecycle-wide assistant के रूप में देखना — सिर्फ़ एक code-completion gimmick के बजाय — यही वास्तविक leverage को unlock करता है। लेकिन मूल्य यह जानने से आता है कि कौन से चरण automation सहन करते हैं और किन्हें human judgment की मांग है, ताकि team उन निर्णयों को चुपचाप outsource किए बिना गति प्राप्त करे जो मायने रखते हैं।