अपनी टीम में AI coding assistants का इस्तेमाल आप कैसे संभालते हैं?

generated कोड को किसी अनजान योगदानकर्ता के draft की तरह लीजिए: तेज़, काम का, और बाकी हर चीज़ जैसी ही review की कसौटी पर। साफ रहिए कि इसे कहां बढ़ावा है (boilerplate, tests, अनजान syntax, खोजबीन) और कहां ज़्यादा जांच चाहिए (सिक्योरिटी के लिहाज़ से संवेदनशील रास्ते, licensing, और वह सब जो लेखक समझा न सके)। review के बोझ पर कड़ी नज़र रखिए, क्योंकि अड़चन कोड लिखने से खिसककर कोड देखने पर आ जाती है।

मेरा नियम सीधा है: जो pull request खोलता है वह उसकी हर लाइन का मालिक है, और अगर आप review में यह नहीं समझा सकते कि यह काम क्यों करता है, तो वह merge नहीं होता। यह एक सिद्धांत ज़्यादातर जोखिम संभाल लेता है, बिना कोई ऐसी policy लिखे जिसे कोई पढ़ता नहीं। मैं उबाऊ थोक काम के लिए इसे सक्रिय रूप से बढ़ावा देता हूं, test scaffolding, migrations, अनजान library की syntax, और किसी तरीके को जल्दी टटोलने के लिए। मैं सिक्योरिटी के लिहाज़ से संवेदनशील रास्तों और licensing छूने वाली हर चीज़ पर ज़्यादा सावधानी मांगता हूं, और हम ग्राहक का डेटा बाहरी टूल्स में पेस्ट नहीं करते। जिस असर पर मेरी सबसे कड़ी नज़र है वह review का बोझ है। मेरी टीम में आउटपुट साफ तौर पर बढ़ा और लगभग तुरंत review अड़चन बन गया, तो हमने यह उम्मीद तय की कि बड़ा generated diff लेखक के अपने सारांश के साथ आएगा कि किन चीज़ों पर नज़र डालनी है, और हम विशाल बेतरतीब pull requests को पहले से कहीं ज़्यादा सख्ती से वापस भेजते हैं। दूसरी चीज़ जिस पर मेरी नज़र है वह जूनियर्स हैं, क्योंकि अब आप बिना समझे भी चलता हुआ कोड बना सकते हैं, तो one to ones में मैं उनसे उनकी सोच समझाने को पहले से ज़्यादा कहता हूं।