AI SDLC को लगभग हरेक चरणमा सहायता गर्न सक्छ, तर यसको भूमिका र जोखिम प्रत्येक चरणमा परिवर्तन हुन्छ। अंगुठाको नियम: AI पिढी र अन्वेषण गति बढाउँछ; मानिस निर्णय र जवाफदेहिता धारण गर्छ।
AI SDLC को लगभग हरेक चरणमा सहायता गर्न सक्छ, तर यसको भूमिका र जोखिम प्रत्येक चरणमा परिवर्तन हुन्छ। अंगुठाको नियम: AI पिढी र अन्वेषण गति बढाउँछ; मानिस निर्णय र जवाफदेहिता धारण गर्छ।
| चरण | AI कहाँ मदद गर्छ | मानिस यसमा लुपमा रहन्छ |
|---|
| डिजाइन | विकल्प ब्रेनस्टर्म गर्नु, RFC को आलोचना गर्नु, ट्रेड-अफ उजागर गर्नु | वास्तविक आर्किटेक्चरल निर्णय र यसको परिणाम |
| कोडिङ | पिढी, autocomplete, boilerplate, refactors | सही हुनु, codebase संग फिट हुनु, स्वामित्व |
| परीक्षण | परीक्षण केसहरु उत्पन्न गर्नु, edge cases र inputs सुझाव दिनु | यदि परीक्षणहरु सही व्यवहार दाबी गर्छन् |
| समीक्षा | बग, style, हराएको केसहरु को लागि पहिलो-पास स्क्यान | अन्तिम स्वीकृति, अभिप्राय र डिजाइन मा판断ment |
| दस्तावेज | API docs, changelogs, README drafts | सटिकता र के दस्तावेज गर्न लायक छ |
| Ops | लगहरु संक्षेप गर्नु, anomalies उजागर गर्नु, runbooks draft गर्नु | निदान र कुनै पनि production action |
कहीं पनि गलत हुनको लागत उच्च वा उल्टाउन गाह्रो छ: आर्किटेक्चर, सुरक्षा, डेटा, र production operations। AI प्रस्ताव गर्छ; नामित इञ्जिनियर निर्णय गर्छ र जवाफदेही छ।
AI लाई lifecycle-व्यापी सहायक को रूप मा देख्नु — केवल code-completion gimmick को रूप मा होइन — त्यो हो जसले वास्तविक लिभरेज अनलक गर्छ। तर मूल्य यो आएको छ कि कुन चरणहरु स्वचालन सहन सक्छन् र कुन मानिस판断ment माग गर्छन् भनेर जानेको कारणले, त्यसले टीम गति लाभ गर्छ महत्वपूर्ण निर्णयहरु शान्तिमा आउटसोर्स गरेबिना।