Come il manager degli strumenti per sviluppatori di Google rende efficiente la programmazione con l’AI.

Come il manager degli strumenti per sviluppatori di Google rende efficiente la programmazione con l’AI.

Nella nostra squadra di ingegneri, esistono diversi livelli di regole e documenti in Markdown che vengono utilizzati dal modello. Questi documenti stabiliscono come lavoriamo: come gestire i test, le dipendenze e così via. Quindi, quando il codice viene generato, si basa anche su queste informazioni.

Durante il troubleshooting, Gemini CLI aggiorna il mio documento dei requisiti segnando i passaggi completati, generando così un commit e una pull request nel repository, permettendo di tornare indietro in caso di necessità.

Stimerei che dal 70% all’80% del mio lavoro avviene nel terminale utilizzando linguaggio naturale, facendo uso di Gemini CLI per elaborare i requisiti, mentre lascio a Gemini CLI il compito di scrivere gran parte del codice, che poi reviso con l’IDE che utilizzo. Principalmente, uso l’IDE come spazio di lettura piuttosto che di scrittura del codice.

Il futuro della programmazione

Cosa ne pensi del futuro della programmazione tradizionale? Passeremo tutto alla gestione tramite finestre del terminale?

Negli ultimi trent’anni, l’IDE è stato il luogo principale per tutte le attività di sviluppo software. Abbiamo sempre utilizzato IDE, browser e finestre terminale insieme. Credo che questo continuerà a essere vero, ma nel tempo trascorreremo sempre più tempo occupandoci dei requisiti, mentre il tempo speso nell’IDE potrebbe diminuire gradualmente. Questo cambiamento potrebbe avvenire su un arco temporale piuttosto lungo.

Ci sono molte preoccupazioni su ciò che questo significa per il progresso dello sviluppo software. Se tra dieci anni non ci occuperemo più di codice, quale sarà il ruolo degli sviluppatori? Ci sarà ancora spazio per loro nel mercato del lavoro?

Credo che la figura dello sviluppatore si trasformerà e si avvicinerà più a quella di un architetto. Sarà necessario affrontare problemi complessi e scomporli in compiti più semplici da risolvere, focalizzandosi sulla visione d’insieme piuttosto che sul linguaggio intermedio per tradurre in codice macchina.


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