Principi di sviluppo del software agile
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In un mondo in cui l'intelligenza artificiale si occupa di codifica, test e risoluzione dei problemi, i principi alla base del Manifesto Agile si evolvono in una nuova forma. Questo adattamento - il "Manifesto Agaile" - reimmagina lo sviluppo agile per l'era assistita dall'intelligenza artificiale.
Principi a confronto
| Original Agile Principle | Agaile Adaptation (AI-Powered Development) |
|---|---|
| La nostra massima priorità è soddisfare il cliente attraverso la consegna tempestiva e continua di software di valore. | La nostra massima priorità rimane la soddisfazione del cliente, ora accelerata dalla capacità dell'IA di generare iterazioni di soluzioni complete in poche ore anziché in settimane. Il ciclo di feedback si riduce da settimane a giorni o addirittura a ore, consentendo una consegna davvero continua di soluzioni sempre più raffinate. |
| Accogliere i requisiti che cambiano, anche in fase di sviluppo. I processi agili sfruttano il cambiamento per il vantaggio competitivo del cliente. | L'intelligenza artificiale è in grado di implementare le modifiche più importanti con un ritardo minimo. Ciò che una volta rappresentava settimane di rielaborazione, ora può essere realizzato in pochi minuti attraverso una conversazione con l'IA, rendendo l'adattamento un vantaggio competitivo ancora maggiore. |
| Consegnare software funzionante frequentemente, da un paio di settimane a un paio di mesi, con una preferenza per i tempi più brevi. | Fornire soluzioni funzionali più volte al giorno. Il ciclo di sviluppo dell'intelligenza artificiale consente l'implementazione immediata delle idee, con codice pronto per la distribuzione generato in pochi minuti o ore anziché in settimane. |
| Imprenditori e sviluppatori devono collaborare quotidianamente per tutta la durata del progetto. | Gli imprenditori diventano i principali sviluppatori grazie alla collaborazione con l'IA. La distinzione tra "persona d'affari" e "sviluppatore" sfuma, in quanto gli esperti del settore istruiscono direttamente l'IA per implementare la loro visione, lavorando in tempo reale con la tecnologia per dare forma alle soluzioni. |
| Costruite i progetti attorno a persone motivate. Offrite loro l'ambiente e il sostegno di cui hanno bisogno e fidatevi di loro per portare a termine il lavoro. | Costruite i progetti attorno a esperti di dominio con poteri. Fornite loro strumenti potenti per l'IA, una formazione efficace e tempestiva e l'autorità per dirigere l'implementazione dell'IA. Fidatevi delle loro conoscenze aziendali per guidare l'IA verso soluzioni appropriate. |
| Il metodo più efficiente ed efficace per trasmettere informazioni a e all'interno di un team di sviluppo è la conversazione faccia a faccia. | Il metodo di sviluppo più efficiente è la conversazione diretta tra uomo e IA. La capacità di articolare chiaramente i requisiti, il contesto e il feedback ai sistemi di intelligenza artificiale diventa l'abilità critica, con gli esseri umani che si concentrano sulla chiarezza della comunicazione piuttosto che sui dettagli dell'implementazione. |
| Il software funzionante è la misura principale del progresso. | Il software funzionante rimane la misura principale, ora integrata dalla qualità della conversazione tra IA e uomo. I progressi non si misurano solo nel codice funzionante, ma anche nel perfezionamento dei suggerimenti e delle specifiche che guidano l'IA a produrre implementazioni sempre più accurate. |
| I processi agili promuovono uno sviluppo sostenibile. Gli sponsor, gli sviluppatori e gli utenti devono essere in grado di mantenere un ritmo costante a tempo indeterminato. | Lo sviluppo assistito dall'intelligenza artificiale consente un ritmo realmente sostenibile, eliminando i colli di bottiglia dell'implementazione. L'esaurimento del team diminuisce quando l'intelligenza artificiale gestisce le attività di codifica ripetitive, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sulla risoluzione creativa dei problemi, sul perfezionamento e sulla valutazione del valore a un ritmo costante e sostenibile. |
| La continua attenzione all'eccellenza tecnica e al buon design aumenta l'agilità. | L'attenzione continua alla qualità immediata e alla guida dell'IA migliora i risultati. L'eccellenza tecnica ora significa indirizzare abilmente l'IA verso implementazioni ottimali attraverso requisiti e indicazioni architettoniche ben formulate, piuttosto che attraverso l'abilità manuale nella codifica. |
| La semplicità, l'arte di massimizzare la quantità di lavoro non svolto, è essenziale. | La semplicità assume un nuovo significato: articolare la descrizione minima fattibile perché l'IA possa implementarla correttamente. Il lavoro "non svolto" dall'uomo si espande notevolmente, mentre l'arte consiste nel fornire indicazioni sufficienti affinché l'IA completi i dettagli appropriati. |
| Le migliori architetture, i requisiti e i progetti emergono da team auto-organizzati. | Le migliori soluzioni emergono dalla collaborazione tra l'IA e l'uomo. I team si organizzano intorno a modelli di collaborazione efficaci con l'IA, con gli esseri umani che forniscono il pensiero critico e l'esperienza di dominio mentre l'IA esplora le possibilità di implementazione a una velocità senza precedenti. |
| A intervalli regolari, il team riflette su come diventare più efficace, quindi mette a punto e regola il proprio comportamento di conseguenza. | I team esaminano regolarmente i modelli di interazione con l'IA, l'efficacia dei suggerimenti e i risultati di qualità. La riflessione si concentra sul miglioramento del processo di collaborazione tra uomo e IA, sull'acquisizione di suggerimenti efficaci e sul miglioramento della capacità del team di guidare i sistemi di IA verso i risultati desiderati. |
Implementazione di Agaile
Il passaggio allo sviluppo basato sull'intelligenza artificiale richiede nuovi approcci alla struttura, agli strumenti e alle competenze dei team:
- Codifica delle vibrazioni prima di tutto: Formare tutti i membri del team sugli approcci di codifica delle vibrazioni utilizzando strumenti come Cursor prima di avviare qualsiasi progetto di sviluppo
- Ingegneria di precisione: Sviluppare competenze nell'articolare chiaramente i requisiti in modo che l'IA possa implementarli efficacemente.
- Conoscenza del dominio rispetto alla codifica: Privilegiare la comprensione del business rispetto alle competenze di programmazione tradizionali
- Cicli di revisione rapida: Implementare più cicli di revisione giornaliera delle implementazioni generate dall'intelligenza artificiale.
- Prompt Biblioteche: Mantenere biblioteche organizzative di suggerimenti efficaci per modelli di sviluppo comuni