Dirbtinis intelektas gali padėti beveik kiekviename SDLC etape, tačiau jo vaidmuo ir rizika kinta kiekviename iš jų. Pagrindinė taisyklė: DI pagreitina generavimą ir tyrinėjimą; žmonės priima sprendimus ir atsiskaito.
Dirbtinis intelektas gali padėti beveik kiekviename SDLC etape, tačiau jo vaidmuo ir rizika kinta kiekviename iš jų. Pagrindinė taisyklė: DI pagreitina generavimą ir tyrinėjimą; žmonės priima sprendimus ir atsiskaito.
| Etapas | Kur DI padeda | Žmogus lieka cikle, kai reikia |
|---|
| Projektavimas | Idėjų brainstorming, RFC kritika, kompromisų atpažinimas | Faktinis architektūrinis sprendimas ir jo pasekmes |
| Kodavimas | Generavimas, automatinis papildymas, šablonai, refaktorinimas | Teisingumą, atitiktį kodų bazei, nuosavybę |
| Testavimas | Testo atvejų generavimas, ribinių atvejų ir įvesčių pasiūlymas | Ar testai patikrina teisingą elgseną |
| Peržiūra | Pirmas nuskaitymas dėl klaidų, stiliaus, praleistų atvejų | Galutinį patvirtinimą, sprendimų ir dizaino vertinimą |
| Dokumentacija | API dokumentacija, changelog, README juodraščiai | Tikslumą ir tai, kas verta dokumentuoti |
| Operacijos | Žurnalų suvestinė, anomalijų atpažinimas, runbook juodraščiai | Diagnostiką ir bet kokius gamybos veiksmus |
Bet kur klaidos išlaidos yra didelės ar sunkios anuliuoti: architektūra, saugumas, duomenys ir gamybos operacijos. DI siūlo; paskirtas inžinierius nusprendžia ir atsiskaito.
DI matymas kaip ciklą aprėpiančiam padėjėjui — o ne tik kodo papildymo gudrybei — tai, kas atskleidžia tikrąjį pagreitį. Tačiau vertė slypi žinojime kurie etapai toleruoja automatizavimą ir kurie reikalauja žmogiško sprendimo, todėl komanda greitėja neslapta neperduodama sprendimų, kurie iš tiesų svarbu.