Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу.
Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе.
Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях.
Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения.
Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба.
#dev@clockstackwheels
Gait Secures $500K Funding
Gait successfully raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform focuses on storing, sharing, and understanding AI-codegen prompts.
#Funding#AI#CodeGeneration#TechNews#Startups
🚀 WeChat Pay Launches AI Integration Toolbox for Seamless Payment Solutions
WeChat Pay has officially introduced an AI-native integration toolbox designed to offer merchants and developers a streamlined payment integration solution. According to ChainCatcher, this toolbox facilitates the rapid generation of payment function code through natural language commands.
The toolbox comprises Skill packages, AI-friendly documentation, and APIs, enabling one-click calls in mainstream AI development environments. Its 'verbal code generation' feature significantly reduces the development process from days to minutes, allowing quick integration of over 20 functions, including mini-program payments, H5 payments, refunds, and profit-sharing.
Additionally, the toolbox includes AI diagnostic capabilities that automatically identify code logic issues and provide suggestions for fixes, minimizing financial and system risks during integration. It also supports interface troubleshooting and legacy code upgrades for existing system developers. This upgrade further advances the standardization and AI adaptation of payment capabilities, lowering the digital business barriers for small and medium-sized enterprises.
#WeChatPay#AIintegration#PaymentSolutions#Developers#Merchants#AItoolbox#CodeGeneration#DigitalBusiness#SMEs#TechInnovation#PaymentAPI#Automation#SystemUpgrade