ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ລະຫັດທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ມັກຈະອ່ານວ່າບໍ່ເປັນລະບຽບ ແລະ ເປັນ “ແບບຮຽນ” ຜິດປົກກະຕິ: ການຈັດຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງ, ການຕັ້ງຊື່ທົ່ວໄປ, ຂໍ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ສຸພາບ, ແລະ ຄຳເຫັນທີ່ຢືນຢັນສິ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ຖ້າມັນຂາດຄວາມຊັດເຈນໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ - ພາສາໂດເມນ, ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ງຸ່ມງ່າມ, ກໍລະນີຂອບ - ມັນເປັນສັນຍານເຕືອນໄພ. ເມື່ອທ່ານຍຶດມັນໄວ້ໃນຮູບແບບ repo ຂອງທ່ານ ແລະ ທົດສອບມັນຕໍ່ກັບຄວາມສ່ຽງໃນການຜະລິດ, ມັນຈະກາຍເປັນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ການກວດສອບບໍລິບົດ : ຖ້າຄຳສັບຂອງໂດເມນ, ຮູບຮ່າງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດບໍ່ໄດ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນ, ໃຫ້ຖືວ່າມັນມີຄວາມສ່ຽງ.
ຂັດເງົາຫຼາຍເກີນໄປ : ເອກະສານທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ, ໂຄງສ້າງທີ່ເປັນເອກະພາບ, ແລະຊື່ທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດສາມາດເປັນສັນຍານຂອງການສ້າງແບບທົ່ວໄປໄດ້.
ລະບຽບວິໄນຂອງຂໍ້ຜິດພາດ : ລະວັງການກວດພົບຂໍ້ຍົກເວັ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຖືກກືນກິນ, ແລະ ການບັນທຶກທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.
ການຕັດແບບ Abstraction : ລຶບຕົວຊ່ວຍ ແລະ ຊັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຈົນກວ່າຈະເຫຼືອພຽງແຕ່ລຸ້ນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດເທົ່ານັ້ນ.
ການທົດສອບຄວາມເປັນຈິງ : ເພີ່ມການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ການທົດສອບກໍລະນີຂອບ; ພວກມັນເປີດເຜີຍສົມມຸດຕິຖານ “ໂລກທີ່ສະອາດ” ຢ່າງວ່ອງໄວ.
ການຂຽນໂປຣແກຣມດ້ວຍ AI ມີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງໃນປັດຈຸບັນ ( ການສຳຫຼວດນັກພັດທະນາ Stack Overflow 2025 ; GitHub Octoverse (28 ຕຸລາ 2025) ). ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ດີເລີດ ແລະ ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໃຫ້ທ່ານໄດ້ໃນຕອນບ່າຍ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່... ປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນຢ່າງໜ້າສົງໄສ, ເປັນເລື່ອງທຳມະດາເລັກນ້ອຍ, ຫຼື ມັນ "ເຮັດວຽກ" ຈົນກວ່າຈະມີຄົນຄລິກປຸ່ມດຽວທີ່ບໍ່ມີໃຜທົດສອບ 🙃. ນັ້ນນຳໄປສູ່ຄຳຖາມທີ່ຜູ້ຄົນຍົກຂຶ້ນມາໃນການທົບທວນລະຫັດ, ການສຳພາດ ແລະ DM ສ່ວນຕົວ:
ລະຫັດ AI ມັກຈະມີລັກສະນະແນວໃດ
ຄຳຕອບໂດຍກົງແມ່ນ: ມັນສາມາດເບິ່ງຄືກັບຫຍັງກໍໄດ້. ແຕ່ມີຮູບແບບ - ສັນຍານອ່ອນໆ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານໃນສານ. ລອງຄິດເບິ່ງຄືກັບການຄາດເດົາວ່າເຄັກມາຈາກຮ້ານເຂົ້າຈີ່ ຫຼື ເຮືອນຄົວຂອງໃຜຜູ້ໜຶ່ງ. ນ້ຳຕານເຄືອບອາດຈະສົມບູນແບບເກີນໄປ, ແຕ່ຮ້ານເຂົ້າຈີ່ຢູ່ເຮືອນບາງຄົນກໍ່ແຊບຫຼາຍ. ຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັນ.
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຄູ່ມືປະຕິບັດສຳລັບການຮັບຮູ້ລາຍນິ້ວມື AI ທົ່ວໄປ, ການເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນ, ແລະ - ທີ່ສຳຄັນ - ວິທີການປ່ຽນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ເປັນລະຫັດທີ່ທ່ານຈະໄວ້ວາງໃຈໃນການຜະລິດ ✅.
🔗 AI ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມແນວໃດ?
ອະທິບາຍການຮຽນຮູ້ຮູບແບບ, ສັນຍານ ແລະ ການຄາດຄະເນໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ.
🔗 AI ກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິໄດ້ແນວໃດ?
ກວມເອົາວິທີການກວດຫາຄ່າຜິດປົກກະຕິ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນທາງທຸລະກິດທົ່ວໄປ.
🔗 AI ໃຊ້ນ້ໍາຫຼາຍປານໃດ?
ແບ່ງແຍກຜົນກະທົບຕໍ່ການໃຊ້ນໍ້າ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມໃນສູນຂໍ້ມູນ.
🔗 ອະຄະຕິ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ກຳນົດແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງອະຄະຕິ, ອັນຕະລາຍ ແລະ ວິທີການປະຕິບັດໄດ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງ.
1) ກ່ອນອື່ນໝົດ, ຄົນເຮົາໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອເຂົາເຈົ້າເວົ້າວ່າ “ລະຫັດ AI” 🤔
ເມື່ອຄົນສ່ວນໃຫຍ່ເວົ້າວ່າ "ລະຫັດ AI", ເຂົາເຈົ້າມັກຈະໝາຍເຖິງໜຶ່ງໃນນີ້:
-
ລະຫັດທີ່ຮ່າງໂດຍຜູ້ຊ່ວຍ AI ຈາກການກະຕຸ້ນ (ຄຸນສົມບັດ, ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ການປັບປຸງໂຄງສ້າງ).
-
ລະຫັດຖືກເຕີມເຕັມໂດຍການເຕີມເຕັມອັດຕະໂນມັດ , ບ່ອນທີ່ນັກພັດທະນາໄດ້ກະຕຸ້ນແຕ່ບໍ່ໄດ້ຂຽນຢ່າງຄົບຖ້ວນ.
-
ລະຫັດທີ່ຂຽນຄືນໃໝ່ໂດຍ AI ສຳລັບ “ການເຮັດຄວາມສະອາດ,” “ປະສິດທິພາບ,” ຫຼື “ແບບ.”
-
ລະຫັດທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມັນມາຈາກ AI ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ແມ່ນກໍຕາມ (ເລື່ອງນີ້ເກີດຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນຍອມຮັບ).
ແລະນີ້ແມ່ນຈຸດສຳຄັນ: AI ບໍ່ມີແບບດຽວ . ມັນມີ ແນວໂນ້ມ . ແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານັ້ນຫຼາຍຢ່າງມາຈາກການພະຍາຍາມທີ່ຈະຖືກຕ້ອງຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ອ່ານໄດ້ງ່າຍ, ແລະປອດໄພຢ່າງກວ້າງຂວາງ... ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຮູ້ສຶກຄືກັນເລັກນ້ອຍ.
2) ລະຫັດ AI ມັກຈະມີລັກສະນະແນວໃດ: ຮູບພາບສັ້ນໆບອກໄດ້ 👀
ຂໍໃຫ້ຕອບຫົວຂໍ້ຂ່າວຢ່າງຈະແຈ້ງ: ລະຫັດ AI ມັກຈະມີລັກສະນະແນວໃດ.
ມັນມັກຈະເບິ່ງຄືວ່າລະຫັດທີ່ເປັນ:
-
“ປຶ້ມແບບຮຽນເປັນລະບຽບ” ຫຼາຍ - ການຫຍໍ້ໜ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ທຸກຢ່າງສອດຄ່ອງກັນ.
-
ຫຼາຍເກີນໄປໃນແບບທີ່ເປັນກາງ - ຄຳເຫັນທີ່ "ເປັນປະໂຫຍດ" ຫຼາຍຢ່າງທີ່ບໍ່ໄດ້ຊ່ວຍຫຍັງຫຼາຍ.
-
ໂດຍທົ່ວໄປເກີນໄປ - ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຈັດການກັບສະຖານະການທີ່ຈິນຕະນາການໄວ້ສິບຢ່າງແທນທີ່ຈະເປັນສອງສະຖານະການທີ່ແທ້ຈິງ.
-
ມີໂຄງສ້າງຫຼາຍເກີນໄປເລັກນ້ອຍ - ໜ້າທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອເພີ່ມເຕີມ, ຊັ້ນເພີ່ມເຕີມ, ຄວາມເປັນນາມທຳເພີ່ມເຕີມ... ເຊັ່ນ: ການຫຸ້ມຫໍ່ສຳລັບການເດີນທາງໃນທ້າຍອາທິດດ້ວຍກະເປົ໋າເດີນທາງສາມໃບ 🧳.
-
ພາດກາວຕິດຂອບທີ່ງຸ່ມງ່າມ ທີ່ລະບົບຕົວຈິງສະສົມໄວ້ (ທຸງຄຸນສົມບັດ, ຄວາມແປກປະຫຼາດແບບດັ້ງເດີມ, ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ບໍ່ສະດວກ) ( Martin Fowler: ປຸ່ມສະຫຼັບຄຸນສົມບັດ ).
ແຕ່ຍັງ - ແລະຂ້ອຍຈະສືບຕໍ່ເວົ້າຊ້ຳອີກເພາະມັນມີຄວາມສຳຄັນ - ນັກພັດທະນາມະນຸດສາມາດຂຽນແບບນີ້ໄດ້ຄືກັນ. ບາງທີມບັງຄັບໃຊ້ມັນ. ບາງຄົນກໍ່ເປັນພຽງແຕ່ຄົນແປກປະຫຼາດ. ຂ້ອຍເວົ້າແບບນັ້ນດ້ວຍຄວາມຮັກ 😅.
ສະນັ້ນແທນທີ່ຈະ "ກວດພົບ AI", ມັນດີກວ່າທີ່ຈະຖາມວ່າ: ລະຫັດນີ້ມີລັກສະນະຄືກັບວ່າມັນຖືກຂຽນດ້ວຍສະພາບການທີ່ແທ້ຈິງບໍ? ສະພາບການແມ່ນບ່ອນທີ່ AI ມັກຈະຜິດພາດ.
3) ປ້າຍ “ຮ່ອມພູທີ່ແປກປະຫຼາດ” - ເມື່ອມັນ ເກີນໄປ 😬
ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ມັກຈະມີ "ຄວາມເງົາງາມ" ທີ່ແນ່ນອນ. ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ, ແຕ່ເລື້ອຍໆ.
ສັນຍານທົ່ວໄປ “ສະອາດເກີນໄປ”
-
ທຸກໆຟັງຊັນມີ docstring ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະຊັດເຈນກໍຕາມ.
-
ຕົວແປທັງໝົດມີຊື່ທີ່ສຸພາບ ເຊັ່ນ:
result,data,items,payload,responseData. -
ຂໍ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ສອດຄ່ອງກັນ ເຊິ່ງຟັງຄືກັບຄູ່ມື: "ເກີດຄວາມຜິດພາດໃນຂະນະທີ່ປະມວນຜົນຄຳຮ້ອງຂໍ."
-
ຮູບແບບທີ່ເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວໂມດູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນ , ຄືກັບທຸກຢ່າງຖືກຂຽນໂດຍບັນນາລັກທີ່ລະມັດລະວັງຄົນດຽວກັນ.
ການແຈກຂອງທີ່ລະອຽດອ່ອນ
ລະຫັດ AI ສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າມັນຖືກອອກແບບມາສຳລັບການສອນ, ບໍ່ແມ່ນຜະລິດຕະພັນ. ມັນຄືກັບ... ໃສ່ຊຸດເພື່ອທາສີຮົ້ວ. ກິດຈະກຳທີ່ເໝາະສົມຫຼາຍ, ຜິດພາດເລັກນ້ອຍສຳລັບຊຸດ.
4) ລະຫັດ AI ລຸ້ນໃດດີ? ✅
ລອງປ່ຽນເບິ່ງ. ເພາະວ່າເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນ "ຈັບ AI," ແຕ່ມັນແມ່ນ "ຄຸນນະພາບຂອງເຮືອ."
ລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍ AI ລຸ້ນ ທີ່ດີ
-
ຍຶດຕິດຢູ່ໃນໂດເມນທີ່ແທ້ຈິງຂອງເຈົ້າ (ການຕັ້ງຊື່, ຮູບຮ່າງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຈົ້າ).
-
ສອດຄ່ອງກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງທ່ານ (ຮູບແບບກົງກັບ repo, ບໍ່ແມ່ນແມ່ແບບທົ່ວໄປ).
-
ໄດ້ຮັບການທົດສອບຕໍ່ກັບຄວາມສ່ຽງຂອງທ່ານ (ບໍ່ພຽງແຕ່ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍເສັ້ນທາງແຫ່ງຄວາມສຸກເທົ່ານັ້ນ) ( ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍ ; ປີຣາມິດການທົດສອບປະຕິບັດ ).
-
ກວດສອບດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈ (ມີຄົນຖາມວ່າ "ເປັນຫຍັງຈຶ່ງເປັນແບບນີ້?" ບໍ່ພຽງແຕ່ "ມັນລວບລວມໄດ້ຫຼືບໍ່") ( ການປະຕິບັດດ້ານວິສະວະກຳຂອງ Google: ມາດຕະຖານການທົບທວນລະຫັດ ).
-
ຕັດລົງມາ ໃຫ້ເຫຼືອແຕ່ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ (ຫຼຸດຜ່ອນການຄາດເດົາອະນາຄົດ).
ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ລະຫັດ AI ທີ່ດີເບິ່ງຄືວ່າ... ທີມງານຂອງເຈົ້າຂຽນມັນ. ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍ, ທີມງານຂອງເຈົ້າໄດ້ຮັບຮອງເອົາມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຄືກັບໝາກູ້ໄພທີ່ຮູ້ວ່າໂຊຟາຢູ່ໃສ 🐶.
5) ຫໍສະໝຸດຮູບແບບ: ລາຍນິ້ວມື AI ແບບຄລາສສິກ (ແລະເຫດຜົນທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ) 🧩
ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທີ່ຂ້ອຍໄດ້ເຫັນຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກໃນຖານຂໍ້ມູນລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI - ລວມທັງຮູບແບບທີ່ຂ້ອຍໄດ້ເຮັດຄວາມສະອາດດ້ວຍຕົນເອງ. ບາງອັນແມ່ນດີ. ບາງອັນກໍ່ອັນຕະລາຍ. ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນພຽງແຕ່... ສັນຍານ.
ກ) ການກວດສອບຄ່າ null ຫຼາຍເກີນໄປໃນການປ້ອງກັນທຸກບ່ອນ
ທ່ານຈະເຫັນຊັ້ນຕ່າງໆຂອງ:
-
ຖ້າ x ບໍ່ມີ: ສົ່ງຄືນ ... -
ລອງ/ຍົກເວັ້ນ ຂໍ້ຍົກເວັ້ນ -
ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນສຳຮອງຫຼາຍອັນ
ເຫດຜົນ: AI ພະຍາຍາມຫຼີກລ່ຽງຂໍ້ຜິດພາດໃນເວລາແລ່ນໂດຍທົ່ວໄປ.
ຄວາມສ່ຽງ: ມັນສາມາດຊ່ອນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຮ້າຍແຮງ.
ຂ) ໜ້າທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອທົ່ວໄປທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ
ຄື:
-
ຂໍ້ມູນ_ຂະບວນການ() -
ການຮ້ອງຂໍຈັດການ() -
ຢືນຢັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ
ເປັນຫຍັງ: ການສ້າງແບບບໍ່ມີຕົວຕົນຮູ້ສຶກວ່າ "ເປັນມືອາຊີບ".
ຄວາມສ່ຽງ: ສຸດທ້າຍເຈົ້າຈະໄດ້ໜ້າທີ່ທີ່ເຮັດທຸກຢ່າງ ແລະ ບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍຫຍັງເລີຍ.
ຄ) ຄຳເຫັນທີ່ກ່າວຊ້ຳລະຫັດ
ຕົວຢ່າງພະລັງງານ:
-
"ເພີ່ມຂຶ້ນ i ດ້ວຍ 1"
-
"ສົ່ງຄຳຕອບຄືນ"
ເຫດຜົນ: AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເປັນຜູ້ອະທິບາຍ.
ຄວາມສ່ຽງ: ຄຳເຫັນຈະເນົ່າເປື່ອຍໄວ ແລະ ສ້າງສຽງລົບກວນ.
ງ) ຄວາມເລິກຂອງລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ
ສ່ວນໜຶ່ງມີລາຍລະອຽດຫຼາຍ, ອີກສ່ວນໜຶ່ງມີລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.
ເຫດຜົນ: ການເລືອຄານໂຟກັສຢ່າງວ່ອງໄວ... ຫຼື ບໍລິບົດບາງສ່ວນ.
ຄວາມສ່ຽງ: ຈຸດອ່ອນຊ່ອນຢູ່ໃນເຂດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.
ອ) ໂຄງສ້າງທີ່ສົມມາດຢ່າງໜ້າສົງໄສ
ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງເປັນໄປຕາມໂຄງກະດູກດຽວກັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າເຫດຜົນທາງທຸລະກິດບໍ່ຄວນເປັນກໍຕາມ.
ເຫດຜົນ: AI ມັກເຮັດຮູບຊົງທີ່ພິສູດແລ້ວຊ້ຳໆ.
ຄວາມສ່ຽງ: ຄວາມຕ້ອງການບໍ່ສົມມາດ - ພວກມັນມີກ້ອນ, ຄືກັບເຄື່ອງຂອງທີ່ຫຸ້ມຫໍ່ບໍ່ດີ 🍅📦.
6) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ວິທີການປະເມີນວ່າລະຫັດ AI ມັກຈະມີລັກສະນະແນວໃດ 🧪
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ. ບໍ່ແມ່ນ "ເຄື່ອງກວດຈັບ AI," ຄ້າຍຄືກັບ ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງຂອງລະຫັດ . ເພາະວ່າວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການລະບຸລະຫັດທີ່ໜ້າສົງໄສແມ່ນການທົດສອບມັນ, ທົບທວນມັນ, ແລະສັງເກດມັນພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ.
| ເຄື່ອງມື / ວິທີການ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະມີຄວາມແປກປະຫຼາດເລັກນ້ອຍ) |
|---|---|---|---|
| ລາຍການກວດສອບລະຫັດ 📝 | ທີມງານ, ຜູ້ນຳ, ຜູ້ສູງອາຍຸ | ຟຣີ | ບັງຄັບຄຳຖາມ “ເປັນຫຍັງ”; ຈັບຮູບແບບທົ່ວໄປ… ບາງຄັ້ງຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ເໝາະສົມ ( ການປະຕິບັດດ້ານວິສະວະກຳຂອງ Google: ການທົບທວນລະຫັດ ) |
| ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍ + ການເຊື່ອມໂຍງ ✅ | ຄຸນສົມບັດການຂົນສົ່ງທຸກຄົນ | ແບບອິດສະຫຼະ | ເປີດເຜີຍກໍລະນີຂອບທີ່ຂາດຫາຍໄປ; ລະຫັດ AI ມັກຈະຂາດອຸປະກອນໃນການຜະລິດ ( ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົດສອບໜ່ວຍ ; ພີຣາມິດການທົດສອບປະຕິບັດ ) |
| ການວິເຄາະແບບຄົງທີ່ / ການຖູເສັ້ນໃຍ 🔍 | ທີມທີ່ມີມາດຕະຖານ | ຟຣີ / ຈ່າຍ | ລາຍງານຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ; ຈະບໍ່ກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງ "ຄວາມຄິດທີ່ຜິດ" ( ເອກະສານ ESLint ; ການສະແກນລະຫັດ GitHub CodeQL ) |
| ການກວດສອບປະເພດ (ຖ້າມີ) 🧷 | ຖານຂໍ້ມູນລະຫັດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ | ຟຣີ / ຈ່າຍ | ເປີດເຜີຍຮູບຮ່າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ; ອາດຈະໜ້າລຳຄານແຕ່ຄຸ້ມຄ່າ ( TypeScript: Static Type Checking ; mypy documentation ) |
| ການສ້າງແບບຈຳລອງໄພຂົ່ມຂູ່ / ກໍລະນີການລ່ວງລະເມີດ 🛡️ | ທີມງານທີ່ມີຈິດໃຈດ້ານຄວາມປອດໄພ | ຟຣີ | AI ອາດຈະບໍ່ສົນໃຈການນຳໃຊ້ແບບຕໍ່ຕ້ານ; ສິ່ງນີ້ບັງຄັບໃຫ້ມັນເຂົ້າສູ່ແສງສະຫວ່າງ ( ແຜ່ນສູດການຈຳລອງໄພຂົ່ມຂູ່ OWASP ) |
| ການວິເຄາະຜົນງານ ⏱️ | ວຽກງານ backend ທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນຫຼາຍ | ຟຣີ / ຈ່າຍ | AI ສາມາດເພີ່ມ loops, conversion, and allocation ເພີ່ມເຕີມໄດ້ - profiling ບໍ່ໄດ້ຕົວະ ( ເອກະສານ Python: The Python Profilers ) |
| ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ເນັ້ນໃສ່ໂດເມນ 🧾 | ຜະລິດຕະພັນ + ວິສະວະກຳ | ຟຣີ | “ການທົດສອບກິ່ນ” ທີ່ໄວທີ່ສຸດ; ຂໍ້ມູນປອມສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈປອມ ( ເອກະສານ pytest fixtures ) |
| ການທົບທວນຄູ່ / ວິທີຫຼິ້ນ 👥 | ການໃຫ້ຄຳປຶກສາ + ການພົວພັນສາທາລະນະທີ່ສຳຄັນ | ຟຣີ | ຂໍໃຫ້ຜູ້ຂຽນອະທິບາຍທາງເລືອກຕ່າງໆ; ລະຫັດແບບ AI ມັກຈະຂາດເລື່ອງລາວ ( ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົບທວນລະຫັດ ) |
ແມ່ນແລ້ວ ຖັນ "ລາຄາ" ມັນໂງ່ໜ້ອຍໜຶ່ງ - ເພາະວ່າສ່ວນທີ່ແພງມັກຈະແມ່ນຄວາມສົນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມື. ການເອົາໃຈໃສ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ... ທຸກຢ່າງ 😵💫.
7) ຕົວຊີ້ບອກໂຄງສ້າງໃນລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI 🧱
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄຳຕອບທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າກ່ຽວກັບວ່າລະຫັດ AI ມັກຈະເປັນແນວໃດ, ໃຫ້ຊູມອອກ ແລະ ເບິ່ງໂຄງສ້າງ.
1) ການຕັ້ງຊື່ທີ່ຖືກຕ້ອງທາງດ້ານເຕັກນິກແຕ່ຜິດທາງດ້ານວັດທະນະທໍາ
AI ມັກຈະເລືອກຊື່ທີ່ "ປອດໄພ" ໃນຫຼາຍໆໂຄງການ. ແຕ່ທີມງານພັດທະນາພາສາຂອງຕົນເອງ:
-
ເຈົ້າເອີ້ນມັນ
ວ່າ AccountId, AI ເອີ້ນມັນວ່າ userId. -
ເຈົ້າເອີ້ນມັນວ່າ
LedgerEntry, AI ເອີ້ນມັນວ່າtransaction. -
ເຈົ້າເອີ້ນມັນວ່າ
FeatureGate, ມັນເອີ້ນມັນວ່າconfigFlag.
ບໍ່ມີສິ່ງໃດໃນນີ້ທີ່ "ບໍ່ດີ", ແຕ່ມັນເປັນການບອກໃບ້ວ່າຜູ້ຂຽນບໍ່ໄດ້ອາໄສຢູ່ພາຍໃນໂດເມນຂອງເຈົ້າດົນນານ.
2) ການເຮັດຊ້ຳໂດຍບໍ່ໃຊ້ຄືນ, ຫຼື ການນຳໃຊ້ຄືນໂດຍບໍ່ມີເຫດຜົນ
ບາງຄັ້ງ AI:
-
ເຮັດຊ້ຳເຫດຜົນທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນຫຼາຍບ່ອນ ເພາະມັນບໍ່ "ຈື່" ບໍລິບົດ repo ທັງໝົດໃນຄັ້ງດຽວ, ຫຼື
-
ບັງຄັບໃຫ້ໃຊ້ຄືນຜ່ານການຖອດລະຫັດທີ່ຊ່ວຍປະຢັດສາມແຖວແຕ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສາມຊົ່ວໂມງຕໍ່ມາ.
ນັ້ນແມ່ນການແລກປ່ຽນ: ພິມໜ້ອຍລົງດຽວນີ້, ຄິດຫຼາຍຂຶ້ນພາຍຫຼັງ. ແລະຂ້ອຍບໍ່ແນ່ໃຈວ່ານັ້ນເປັນການແລກປ່ຽນທີ່ດີສະເໝີໄປ, ຂ້ອຍຄິດວ່າ... ຂຶ້ນກັບອາທິດ 😮💨.
3) ໂມດູນ "ສົມບູນແບບ" ທີ່ບໍ່ສົນໃຈຂອບເຂດທີ່ແທ້ຈິງ
ທ່ານຈະເຫັນລະຫັດແບ່ງອອກເປັນໂມດູນທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ:
-
ຕົວກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ/ -
ການບໍລິການ/ -
ຜູ້ຈັດການ/ -
ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ/
ແຕ່ຂອບເຂດອາດຈະບໍ່ກົງກັບຮອຍຕໍ່ຂອງລະບົບຂອງທ່ານ. ມະນຸດມັກຈະສະທ້ອນຈຸດເຈັບປວດຂອງສະຖາປັດຕະຍະກຳ. AI ມັກຈະສະທ້ອນແຜນວາດທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ.
8) ການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດ - ບ່ອນທີ່ລະຫັດ AI ລື່ນໄຫຼ 🧼
ການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດແມ່ນໜຶ່ງໃນບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ສຸດ, ເພາະມັນຕ້ອງການ ການວິພາກວິຈານ , ບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ.
ຮູບແບບທີ່ຄວນເບິ່ງ
-
ການຈັບຂໍ້ຍົກເວັ້ນທົ່ວໄປ ດ້ວຍການບັນທຶກທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ ( ເອກະສານ Pylint: bare-except )
-
ການກືນກິນຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ການສົ່ງຄືນຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ
-
ການສົ່ງຄືນ “ຄວາມສຳເລັດ: ບໍ່ຖືກຕ້ອງ” ແທນທີ່ຈະຍົກເອົາຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ມີຄວາມໝາຍຂຶ້ນມາ
-
ລອງຊ້ຳອີກຄັ້ງ ໂດຍບໍ່ມີການ backoff ຫຼືບໍ່ມີການຈຳກັດ (ຫຼື ການຈຳກັດທີ່ຖືກເລືອກຢ່າງແປກປະຫຼາດເຊັ່ນ 3, ເພາະວ່າ 3 ຮູ້ສຶກດີ) ( ຄຳແນະນຳຂອງ AWS: ລອງຊ້ຳອີກຄັ້ງດ້ວຍການ backoff ; ຫ້ອງສະໝຸດ AWS Builders': ການໝົດເວລາ, ການລອງຊ້ຳ ແລະ ການຖອຍຫຼັງດ້ວຍການ jitter )
ສິ່ງທີ່ດີເບິ່ງຄືວ່າ
-
ຄວາມລົ້ມເຫຼວແມ່ນ ສະເພາະ
-
ຂໍ້ຜິດພາດສາ ມາດດຳເນີນການໄດ້
-
ການບັນທຶກປະກອບມີ ສະພາບການ (ids, inputs, ສະຖານະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ)
-
ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຈະ ບໍ່ ຖືກຖິ້ມລົງໃນບັນທຶກ (ບາງຄັ້ງ AI ກໍ່ລືມເລື່ອງນີ້ 😬) ( ແຜ່ນຫຼອກລວງການບັນທຶກ OWASP ; OWASP Top 10 2025: ການບັນທຶກຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການແຈ້ງເຕືອນ )
ລັກສະນະຂອງມະນຸດຫຼາຍແມ່ນການຂຽນຂໍ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ໜ້າລຳຄານເລັກນ້ອຍ. ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ, ແຕ່ທ່ານຈະຮູ້ມັນເມື່ອທ່ານເຫັນມັນ. ຂໍ້ຄວາມຜິດພາດຂອງ AI ມັກຈະສະຫງົບຄືກັບແອັບຯສະມາທິ.
9) ກໍລະນີຂອບ ແລະ ຄວາມເປັນຈິງຂອງຜະລິດຕະພັນ - “ຄວາມແຂງແກ່ນທີ່ຂາດຫາຍໄປ” 🧠🪤
ລະບົບຕົວຈິງແມ່ນບໍ່ເປັນລະບຽບ. ຜົນຜະລິດຂອງ AI ມັກຈະຂາດໂຄງສ້າງນັ້ນ.
ຕົວຢ່າງຂອງ “ຄວາມອົດທົນ” ທີ່ທີມມີ:
-
ທຸງຄຸນສົມບັດ ແລະ ການເປີດຕົວບາງສ່ວນ ( Martin Fowler: ປຸ່ມສະຫຼັບຄຸນສົມບັດ )
-
ເຄັດລັບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຍ້ອນຫຼັງ
-
ການໝົດເວລາຂອງພາກສ່ວນທີສາມທີ່ແປກປະຫຼາດ
-
ຂໍ້ມູນເກົ່າທີ່ລະເມີດໂຄງຮ່າງຂອງທ່ານ
-
ບັນຫາກ່ຽວກັບຕົວພິມໃຫຍ່, ການເຂົ້າລະຫັດ ຫຼື ທ້ອງຖິ່ນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ
-
ກົດລະບຽບທາງທຸລະກິດທີ່ຮູ້ສຶກວ່າເປັນໄປຕາມອຳເພີໃຈ ເພາະມັນເປັນໄປຕາມອຳເພີໃຈ
ປັນຍາປະດິດສາມາດຈັດການກັບກໍລະນີຂອບໄດ້ຖ້າທ່ານບອກມັນ, ແຕ່ຖ້າທ່ານບໍ່ໄດ້ລວມເອົາພວກມັນຢ່າງຊັດເຈນ, ມັນມັກຈະສ້າງວິທີແກ້ໄຂ "ໂລກທີ່ສະອາດ". ໂລກທີ່ສະອາດແມ່ນໜ້າຮັກ. ໂລກທີ່ສະອາດກໍ່ບໍ່ມີຢູ່ຈິງເຊັ່ນກັນ.
ມີຄຳອຸປະມາທີ່ມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງເລັກນ້ອຍເຂົ້າມາ: ລະຫັດ AI ຄືກັບຟອງນໍ້າໃໝ່ - ມັນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ດູດຊຶມໄພພິບັດໃນເຮືອນຄົວເທື່ອ. ຂ້ອຍເວົ້າໄປແລ້ວ 🧽. ບໍ່ແມ່ນຜົນງານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຂ້ອຍ, ແຕ່ມັນເປັນຄວາມຈິງ.
10) ວິທີເຮັດໃຫ້ລະຫັດທີ່ຊ່ວຍດ້ວຍ AI ຮູ້ສຶກຄືກັບມະນຸດ - ແລະທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນ, ຕ້ອງເຊື່ອຖືໄດ້ 🛠️✨
ຖ້າທ່ານກຳລັງໃຊ້ AI ເພື່ອຮ່າງລະຫັດ (ແລະຫຼາຍຄົນກໍ່ເຮັດແບບນັ້ນ), ທ່ານສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດດີຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍນິໄສບາງຢ່າງ.
ກ) ໃສ່ຂໍ້ຈຳກັດຂອງທ່ານໄວ້ທາງໜ້າ
ແທນທີ່ຈະໃຊ້ “ຂຽນຟັງຊັນທີ່…”, ລອງໃຊ້:
-
ການປ້ອນຂໍ້ມູນ/ຜົນຜະລິດທີ່ຄາດໄວ້
-
ຄວາມຕ້ອງການດ້ານປະສິດທິພາບ
-
ນະໂຍບາຍຄວາມຜິດພາດ (ເພີ່ມຂຶ້ນ, ສົ່ງຄືນປະເພດຜົນໄດ້ຮັບ, ບັນທຶກ + ລົ້ມເຫຼວ?)
-
ສົນທິສັນຍາການຕັ້ງຊື່
-
ຮູບແບບທີ່ມີຢູ່ໃນ repo ຂອງທ່ານ
ຂ) ຂໍການແລກປ່ຽນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ວິທີແກ້ໄຂເທົ່ານັ້ນ
ກະຕຸ້ນດ້ວຍ:
-
"ໃຫ້ສອງວິທີການ ແລະ ອະທິບາຍການແລກປ່ຽນ."
-
"ເຈົ້າຈະຫຼີກລ່ຽງການເຮັດຫຍັງຢູ່ທີ່ນີ້ ແລະ ເປັນຫຍັງ?"
-
"ການຜະລິດນີ້ຈະຢຸດຢູ່ໃສ?"
AI ຈະດີກວ່າເມື່ອເຈົ້າບັງຄັບໃຫ້ມັນຄິດໃນຄວາມສ່ຽງ.
ຄ) ເຮັດໃຫ້ມັນລຶບລະຫັດ
ເອົາຈິງເອົາຈັງ. ຖາມ:
-
"ກຳຈັດສິ່ງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນອອກ."
-
"ຕັດອັນນີ້ລົງໃຫ້ເປັນລຸ້ນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດ."
-
"ສ່ວນໃດແດ່ທີ່ເປັນການຄາດເດົາ?"
AI ມັກຈະເພີ່ມ. ວິສະວະກອນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ມັກຈະຫັກລົບ.
ງ) ຕື່ມການທົດສອບທີ່ສະທ້ອນເຖິງຄວາມເປັນຈິງ
ບໍ່ພຽງແຕ່:
-
"ສົ່ງຄືນຜົນຜະລິດທີ່ຄາດໄວ້"
ແຕ່:
-
ການປ້ອນຂໍ້ມູນແປກໆ
-
ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ຂາດຫາຍໄປ
-
ການກະທຳພ້ອມໆກັນ
-
ຄວາມລົ້ມເຫຼວບາງສ່ວນ
-
ພຶດຕິກຳລະດັບການເຊື່ອມໂຍງ ( ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົດສອບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ; ພີຣາມິດການທົດສອບປະຕິບັດ )
ຖ້າເຈົ້າບໍ່ເຮັດຫຍັງອີກ, ໃຫ້ເຮັດແບບນີ້. ການທົດສອບຄືເຄື່ອງກວດຈັບການຕົວະ, ແລະພວກມັນບໍ່ສົນໃຈວ່າໃຜຂຽນລະຫັດ 😌.
11) ບັນທຶກສະຫຼຸບ + ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ 🎯
ສະນັ້ນ, ສິ່ງທີ່ລະຫັດ AI ມັກຈະເບິ່ງຄື : ມັນມັກຈະເບິ່ງສະອາດ, ທົ່ວໄປ, ອະທິບາຍຫຼາຍເກີນໄປ, ແລະ ກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ພໍໃຈເກີນໄປ. "ການບອກເລົ່າ" ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າບໍ່ແມ່ນການຈັດຮູບແບບ ຫຼື ຄຳເຫັນ - ມັນຂາດສະພາບການ: ການຕັ້ງຊື່ໂດເມນ, ກໍລະນີຂອບທີ່ງຸ່ມງ່າມ, ແລະ ທາງເລືອກສະເພາະສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ມາຈາກການດຳລົງຊີວິດກັບລະບົບ.
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້
-
ລະຫັດ AI ບໍ່ແມ່ນແບບດຽວ, ແຕ່ມັນມັກຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ, ລະອຽດ ແລະ ທົ່ວໄປເກີນໄປ.
-
ສັນຍານທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນວ່າລະຫັດສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຂໍ້ຈຳກັດທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຫຼືບໍ່.
-
ຢ່າຫຼົງໄຫຼໃນການກວດຈັບ - ໃຫ້ຫຼົງໄຫຼໃນຄຸນນະພາບ: ການທົດສອບ, ການທົບທວນ, ຄວາມຊັດເຈນ, ແລະ ເຈດຕະນາ ( ການປະຕິບັດວິສະວະກຳຂອງ Google: ການທົບທວນລະຫັດ ; ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົດສອບໜ່ວຍ ).
-
AI ກໍ່ດີໃນຮ່າງທຳອິດ. ແຕ່ມັນບໍ່ດີໃນຮ່າງສຸດທ້າຍ. ນັ້ນແມ່ນເກມທັງໝົດ.
ແລະ ຖ້າມີຄົນພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ເຈົ້າອັບອາຍທີ່ໃຊ້ AI, ເວົ້າແທ້ໆ... ບໍ່ສົນໃຈສຽງລົບກວນນັ້ນ. ພຽງແຕ່ສົ່ງລະຫັດທີ່ແຂງແກ່ນ. ລະຫັດທີ່ແຂງແກ່ນແມ່ນຄວາມຍືດຫຍຸ່ນພຽງຢ່າງດຽວທີ່ຍືນຍົງ 💪🙂.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເຈົ້າຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າລະຫັດຖືກຂຽນໂດຍ AI?
ລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ມັກຈະເບິ່ງຄືວ່າເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍເກີນໄປ, ເກືອບຄືກັບ “ປຶ້ມແບບຮຽນ”: ການຈັດຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງ, ໂຄງສ້າງທີ່ເປັນເອກະພາບ, ການຕັ້ງຊື່ທົ່ວໄປ (ເຊັ່ນ: data , items , result ), ແລະຂໍ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ມັນຍັງສາມາດມາພ້ອມກັບເອກະສານ ຫຼື ຄຳເຫັນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຫດຜົນທີ່ຊັດເຈນ. ສັນຍານທີ່ໃຫຍ່ກວ່າບໍ່ແມ່ນແບບ - ມັນແມ່ນການບໍ່ມີຄວາມແຂງແກ່ນໃນທຳມະຊາດ: ພາສາໂດເມນ, ສົນທິສັນຍາ repo, ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ງຸ່ມງ່າມ, ແລະກາວທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບຖືໄດ້.
ສັນຍານເຕືອນໄພທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ໃຫ້ລະວັງການຈັບຂໍ້ຍົກເວັ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງ ( ຍົກເວັ້ນ Exception ), ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຖືກກືນກິນທີ່ສົ່ງຄືນຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງງຽບໆ, ແລະການບັນທຶກທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງເຊັ່ນ "ເກີດຄວາມຜິດພາດຂຶ້ນ." ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຊື່ອງຂໍ້ຜິດພາດທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າລຳຄານ. ການຈັດການຄວາມຜິດພາດທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນມີຄວາມຊັດເຈນ, ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ແລະ ມີບໍລິບົດພຽງພໍ (ID, inputs, state) ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຖິ້ມຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃສ່ໃນບັນທຶກ. ການປ້ອງກັນຫຼາຍເກີນໄປສາມາດມີຄວາມສ່ຽງເທົ່າກັບການປ້ອງກັນທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ.
ເປັນຫຍັງລະຫັດ AI ຈຶ່ງມັກຮູ້ສຶກວ່າຖືກວິສະວະກຳຫຼາຍເກີນໄປ ຫຼື ຖືກສະຫຼຸບຫຼາຍເກີນໄປ?
ແນວໂນ້ມທົ່ວໄປຂອງ AI ແມ່ນການ "ເບິ່ງເປັນມືອາຊີບ" ໂດຍການເພີ່ມຟັງຊັນຜູ້ຊ່ວຍ, ຊັ້ນຂໍ້ມູນ ແລະ ໄດເລກະທໍລີທີ່ຄາດເດົາອະນາຄົດທີ່ສົມມຸດຕິຖານ. ທ່ານຈະເຫັນຜູ້ຊ່ວຍທົ່ວໄປເຊັ່ນ process_data() ຫຼື handle_request() ແລະ ຂອບເຂດໂມດູນທີ່ເໝາະສົມກັບແຜນວາດຫຼາຍກວ່າຮອຍຕໍ່ຂອງລະບົບຂອງທ່ານ. ການແກ້ໄຂທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນການລົບ: ຕັດຊັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ຄາດເດົາໄວ້ຈົນກວ່າທ່ານຈະມີລຸ້ນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ກົງກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ທ່ານມີ, ບໍ່ແມ່ນອັນທີ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ຮັບມາໃນພາຍຫຼັງ.
ລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍ AI ທີ່ດີມີລັກສະນະແນວໃດໃນ repo ທີ່ແທ້ຈິງ?
ລະຫັດທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດອ່ານຄືກັບວ່າທີມງານຂອງເຈົ້າອ້າງສິດມັນ: ມັນໃຊ້ເງື່ອນໄຂໂດເມນຂອງເຈົ້າ, ກົງກັບຮູບຮ່າງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ປະຕິບັດຕາມຮູບແບບບ່ອນເກັບມ້ຽນຂອງເຈົ້າ, ແລະສອດຄ່ອງກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງເຈົ້າ. ມັນຍັງສະທ້ອນເຖິງຄວາມສ່ຽງຂອງເຈົ້າ - ນອກເໜືອໄປຈາກເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມສຸກ - ດ້ວຍການທົດສອບທີ່ມີຄວາມໝາຍ ແລະ ການທົບທວນໂດຍເຈດຕະນາ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນເພື່ອ "ເຊື່ອງ AI," ແຕ່ມັນແມ່ນເພື່ອຍຶດເອົາຮ່າງໃນສະພາບການເພື່ອໃຫ້ມັນປະຕິບັດຄືກັບລະຫັດການຜະລິດ.
ການທົດສອບໃດທີ່ເປີດເຜີຍສົມມຸດຕິຖານ "ໂລກທີ່ສະອາດ" ໄວທີ່ສຸດ?
ການທົດສອບການລວມເຂົ້າ ແລະ ການທົດສອບກໍລະນີຂອບມັກຈະເປີດເຜີຍບັນຫາໄດ້ໄວ ເພາະວ່າຜົນຜະລິດຂອງ AI ມັກຈະສົມມຸດວ່າການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ຄາດເດົາໄດ້. ໃຊ້ການຕິດຕັ້ງທີ່ເນັ້ນໃສ່ໂດເມນ ແລະ ລວມເອົາການປ້ອນຂໍ້ມູນແປກໆ, ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວບາງສ່ວນ, ການໝົດເວລາ, ແລະ ການເຮັດວຽກພ້ອມກັນບ່ອນທີ່ມັນສຳຄັນ. ຖ້າລະຫັດມີພຽງແຕ່ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍ happy-path, ມັນສາມາດເບິ່ງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ຍັງລົ້ມເຫຼວຢູ່ເມື່ອມີຄົນກົດປຸ່ມດຽວທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ທົດສອບໃນການຜະລິດ.
ເປັນຫຍັງຊື່ທີ່ຂຽນດ້ວຍ AI ຈຶ່ງຮູ້ສຶກວ່າ "ຖືກຕ້ອງທາງດ້ານເຕັກນິກແຕ່ຜິດທາງດ້ານວັດທະນະທໍາ"?
AI ມັກເລືອກຊື່ທົ່ວໄປທີ່ປອດໄພ ແລະ ເໝາະສົມກັບຫຼາຍໆໂຄງການ, ແຕ່ທີມງານພັດທະນາພາສາສະເພາະໃນໄລຍະເວລາ. ນັ້ນແມ່ນວິທີທີ່ເຈົ້າຈະພົບກັບຄວາມບໍ່ກົງກັນເຊັ່ນ userId ທຽບກັບ AccountId , ຫຼື transaction ທຽບ ກັບ LedgerEntry , ເຖິງແມ່ນວ່າເຫດຜົນຈະດີກໍຕາມ. ການຫຼົງໄຫຼໃນການຕັ້ງຊື່ນີ້ແມ່ນຕົວຊີ້ບອກວ່າລະຫັດບໍ່ໄດ້ຖືກຂຽນໃນຂະນະທີ່ "ຢູ່ພາຍໃນ" ໂດເມນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຈົ້າ.
ມັນຄຸ້ມຄ່າບໍທີ່ຈະພະຍາຍາມກວດຫາລະຫັດ AI ໃນການທົບທວນລະຫັດ?
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ ການທົບທວນຄຸນນະພາບຈະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການຂຽນ. ມະນຸດສາມາດຂຽນລະຫັດທີ່ສະອາດ ແລະ ມີຄຳເຫັນຫຼາຍເກີນໄປໄດ້ເຊັ່ນກັນ, ແລະ AI ສາມາດຜະລິດຮ່າງທີ່ດີເລີດເມື່ອໄດ້ຮັບການຊີ້ນຳ. ແທນທີ່ຈະຫຼິ້ນເປັນນັກສືບ, ໃຫ້ກົດດັນເຫດຜົນໃນການອອກແບບ ແລະ ຈຸດທີ່ອາດຈະລົ້ມເຫຼວໃນການຜະລິດ. ຈາກນັ້ນກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ວຍການທົດສອບ, ການຈັດລຽງສະຖາປັດຕະຍະກຳ, ແລະ ລະບຽບວິໄນຄວາມຜິດພາດ. ການທົດສອບຄວາມດັນດີກວ່າການທົດສອບຄວາມຮູ້ສຶກ.
ເຈົ້າຈະກະຕຸ້ນ AI ແນວໃດເພື່ອໃຫ້ລະຫັດອອກມາໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ?
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການໃສ່ຂໍ້ຈຳກັດໄວ້ທາງໜ້າ: ການປ້ອນຂໍ້ມູນ/ຜົນຜະລິດທີ່ຄາດໄວ້, ຮູບຮ່າງຂໍ້ມູນ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານປະສິດທິພາບ, ນະໂຍບາຍຄວາມຜິດພາດ, ສົນທິສັນຍາການຕັ້ງຊື່, ແລະຮູບແບບທີ່ມີຢູ່ໃນ repo ຂອງທ່ານ. ຖາມຫາການແລກປ່ຽນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ວິທີແກ້ໄຂ - "ສິ່ງນີ້ຈະແຕກຢູ່ໃສ?" ແລະ "ເຈົ້າຈະຫຼີກລ່ຽງຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງ?" ສຸດທ້າຍ, ການຫັກລົບແບບບັງຄັບ: ບອກມັນໃຫ້ລຶບສິ່ງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນອອກ ແລະ ຜະລິດລຸ້ນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຂະຫຍາຍຫຍັງ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
Stack Overflow - ການສຳຫຼວດນັກພັດທະນາ Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co
-
GitHub - GitHub Octoverse (28 ຕຸລາ 2025) - github.blog
-
Google - ການປະຕິບັດດ້ານວິສະວະກຳຂອງ Google: ມາດຕະຖານການທົບທວນລະຫັດ - google.github.io
-
Abseil - ວິສະວະກໍາຊອບແວຢູ່ Google: ການທົດສອບຫນ່ວຍງານ - abseil.io
-
Abseil - ວິສະວະກຳຊອບແວທີ່ Google: ການທົບທວນລະຫັດ - abseil.io
-
Abseil - ວິສະວະກໍາຊອບແວຢູ່ Google: ການທົດສອບຂະຫນາດໃຫຍ່ - abseil.io
-
ມາຕິນ ຟາວເລີ - ມາຕິນ ຟາວເລີ: ປຸ່ມສະຫຼັບຄຸນສົມບັດ - martinfowler.com
-
ມາຕິນ ຟາວເລີ - ພີຣາມິດການທົດສອບຕົວຈິງ - martinfowler.com
-
OWASP - ສູດຄິດໄລ່ການສ້າງແບບຈຳລອງໄພຂົ່ມຂູ່ OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - ເອກະສານເຄັດລັບການບັນທຶກ OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP 2025: ການບັນທຶກຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການແຈ້ງເຕືອນ - owasp.org
-
ESLint - ເອກະສານ ESLint - eslint.org
-
GitHub Docs - ການສະແກນລະຫັດ GitHub CodeQL - docs.github.com
-
TypeScript - TypeScript: ການກວດສອບປະເພດຄົງທີ່ - www.typescriptlang.org
-
mypy - ເອກະສານ mypy - mypy.readthedocs.io
-
Python - ເອກະສານ Python: ຕົວສ້າງໂປຣໄຟລ໌ Python - docs.python.org
-
pytest - ເອກະສານການຕິດຕັ້ງ pytest - docs.pytest.org
-
Pylint - ເອກະສານ Pylint: ຍົກເວັ້ນ - pylint.pycqa.org
-
Amazon Web Services - ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AWS: ລອງໃໝ່ດ້ວຍການຖອນຄືນ - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services - ຫ້ອງສະໝຸດ AWS Builders': ການໝົດເວລາ, ການລອງໃໝ່ ແລະ ການຖອຍຫຼັງກັບ jitter - aws.amazon.com