Zasady tworzenia oprogramowania Agaile
🌐 Polski ▾
W świecie, w którym sztuczna inteligencja zajmuje się kodowaniem, testowaniem i rozwiązywaniem problemów, zasady stojące za Manifestem Agile ewoluują w nową formę. Ta adaptacja - "Manifest Agaile" - na nowo wyobraża sobie zwinny rozwój w erze wspomaganej przez sztuczną inteligencję.
Porównanie zasad
| Original Agile Principle | Agaile Adaptation (AI-Powered Development) |
|---|---|
| Naszym najwyższym priorytetem jest zadowolenie klienta poprzez wczesne i ciągłe dostarczanie wartościowego oprogramowania. | Naszym najwyższym priorytetem pozostaje zadowolenie klienta, teraz przyspieszone dzięki zdolności AI do generowania kompletnych iteracji rozwiązań w ciągu godzin, a nie tygodni. Pętla informacji zwrotnej skraca się z tygodni do dni, a nawet godzin, umożliwiając prawdziwie ciągłe dostarczanie coraz bardziej dopracowanych rozwiązań. |
| Mile widziane zmieniające się wymagania, nawet na późnym etapie rozwoju. Zwinne procesy wykorzystują zmiany dla przewagi konkurencyjnej klienta. | Uwzględniaj zmieniające się wymagania na każdym etapie, ponieważ sztuczna inteligencja może wdrażać duże zmiany z minimalnym opóźnieniem. To, co kiedyś stanowiło tygodnie przeróbek, można teraz osiągnąć poprzez rozmowę ze sztuczną inteligencją w ciągu kilku minut, dzięki czemu adaptacja staje się jeszcze większą przewagą konkurencyjną. |
| Częste dostarczanie działającego oprogramowania, od kilku tygodni do kilku miesięcy, z preferencją krótszych terminów. | Dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań wiele razy dziennie. Cykl rozwoju AI pozwala na natychmiastowe wdrażanie pomysłów, z kodem gotowym do wdrożenia generowanym w ciągu minut lub godzin, a nie tygodni. |
| Ludzie biznesu i deweloperzy muszą współpracować ze sobą codziennie przez cały czas trwania projektu. | Ludzie biznesu stają się głównymi programistami dzięki współpracy ze sztuczną inteligencją. Rozróżnienie między "osobą biznesową" a "deweloperem" zaciera się, gdy eksperci domeny bezpośrednio instruują sztuczną inteligencję, aby wdrożyła ich wizję, pracując w czasie rzeczywistym z technologią w celu kształtowania rozwiązań. |
| Buduj projekty wokół zmotywowanych osób. Zapewnij im środowisko i wsparcie, którego potrzebują, i zaufaj im, że wykonają swoją pracę. | Buduj projekty wokół ekspertów dziedzinowych. Zapewnij im potężne narzędzia sztucznej inteligencji, efektywne szkolenia inżynieryjne i uprawnienia do kierowania wdrażaniem sztucznej inteligencji. Zaufaj ich wiedzy biznesowej, aby poprowadzić AI w kierunku odpowiednich rozwiązań. |
| Najbardziej wydajną i skuteczną metodą przekazywania informacji zespołowi programistów i wewnątrz niego jest bezpośrednia rozmowa. | Najbardziej efektywną metodą rozwoju jest bezpośrednia rozmowa człowieka ze sztuczną inteligencją. Zdolność do jasnego wyrażania wymagań, kontekstu i informacji zwrotnych dla systemów sztucznej inteligencji staje się kluczową umiejętnością, a ludzie koncentrują się na jasności komunikacji, a nie na szczegółach implementacji. |
| Działające oprogramowanie jest główną miarą postępu. | Działające oprogramowanie pozostaje główną miarą, obecnie uzupełnianą przez jakość konwersacji między sztuczną inteligencją a człowiekiem. Postęp jest mierzony nie tylko w działającym kodzie, ale także w udoskonalaniu podpowiedzi i specyfikacji, które prowadzą sztuczną inteligencję do tworzenia coraz dokładniejszych implementacji. |
| Zwinne procesy promują zrównoważony rozwój. Sponsorzy, deweloperzy i użytkownicy powinni być w stanie utrzymać stałe tempo w nieskończoność. | Rozwój wspierany przez sztuczną inteligencję umożliwia prawdziwie zrównoważone tempo poprzez usunięcie wąskich gardeł implementacji. Wypalenie zespołu zmniejsza się, gdy sztuczna inteligencja zajmuje się powtarzalnymi zadaniami kodowania, pozwalając ludziom skupić się na kreatywnym rozwiązywaniu problemów, udoskonalaniu i ocenie wartości w stałym, możliwym do utrzymania tempie. |
| Ciągła dbałość o doskonałość techniczną i dobry design zwiększa zwinność. | Ciągła dbałość o szybką jakość i wskazówki dotyczące sztucznej inteligencji poprawia wyniki. Doskonałość techniczna oznacza teraz umiejętne kierowanie sztucznej inteligencji w kierunku optymalnych wdrożeń poprzez dobrze opracowane wymagania i wytyczne architektoniczne, a nie ręczne kodowanie. |
| Prostota - sztuka maksymalizacji ilości niewykonanej pracy - jest niezbędna. | Prostota nabiera nowego znaczenia: artykułowanie minimalnego wykonalnego opisu dla sztucznej inteligencji w celu prawidłowego wdrożenia. Praca "niewykonana" przez ludzi znacznie się rozszerza, podczas gdy sztuka polega na zapewnieniu wystarczającej ilości wskazówek dla sztucznej inteligencji, aby wypełnić odpowiednie szczegóły. |
| Najlepsze architektury, wymagania i projekty powstają w samoorganizujących się zespołach. | Najlepsze rozwiązania powstają w wyniku współpracy AI z ludźmi. Zespoły organizują się wokół skutecznych wzorców współpracy AI, a ludzie zapewniają krytyczne myślenie i wiedzę specjalistyczną, podczas gdy AI bada możliwości wdrożenia z niespotykaną dotąd szybkością. |
| W regularnych odstępach czasu zespół zastanawia się nad tym, jak stać się bardziej efektywnym, a następnie odpowiednio dostosowuje swoje zachowanie. | Zespoły regularnie analizują wzorce interakcji AI, skuteczność podpowiedzi i wyniki jakościowe. Refleksja koncentruje się na poprawie procesu współpracy człowieka ze sztuczną inteligencją, przechwytywaniu skutecznych podpowiedzi i zwiększaniu zdolności zespołu do kierowania systemami sztucznej inteligencji w kierunku pożądanych wyników. |
Wdrażanie Agaile
Przejście na rozwój oparty na sztucznej inteligencji wymaga nowego podejścia do struktury zespołu, narzędzi i umiejętności:
- Vibe Coding First: Przeszkolenie wszystkich członków zespołu w zakresie kodowania wibracji przy użyciu narzędzi takich jak Cursor przed rozpoczęciem jakiegokolwiek projektu deweloperskiego
- Prompt Engineering: Rozwijanie wiedzy specjalistycznej w zakresie jasnego formułowania wymagań w sposób, który sztuczna inteligencja może skutecznie wdrożyć.
- Wiedza dziedzinowa nad kodowaniem: Przedkładanie zrozumienia biznesu nad tradycyjne umiejętności programistyczne
- Cykle szybkiego przeglądu: Wdrożenie wielu codziennych cykli przeglądu wdrożeń generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Prompt Libraries: Utrzymywanie organizacyjnych bibliotek skutecznych podpowiedzi dla typowych wzorców rozwoju.