1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-05-13 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

GN⁺ की राय

  • Copilot जैसे AI टूल डेवलपर की उत्पादकता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक असर व्यक्ति-दर-व्यक्ति काफी अलग हो सकता है। खासकर अनोखे प्रोजेक्ट्स में AI के लिए कोड के संदर्भ को समझना कठिन हो सकता है।
  • मौजूदा AI तकनीक दोहराए जाने वाले और सरल कोड लिखने में मददगार है, लेकिन जटिल लॉजिक या पूरे प्रोजेक्ट की समझ की जरूरत वाले हिस्सों में इसकी सीमाएँ हैं। भविष्य में AI तकनीक के आगे बढ़ने के साथ इसमें सुधार की गुंजाइश है.
  • AI टूल का उपयोग करते समय उनकी विशेषताओं को अच्छी तरह समझकर सही तरीके से इस्तेमाल करना महत्वपूर्ण है। बिना सोचे-समझे पूरी तरह AI पर निर्भर होने के बजाय, डेवलपर की अपनी क्षमता बढ़ाने पर ध्यान देना और AI को सहायक साधन की तरह इस्तेमाल करना अधिक उचित लगता है।
  • अगर भविष्य में AI तकनीक बहुत तेज़ी से आगे बढ़ती है, तो डेवलपमेंट पैराडाइम में बदलाव आ सकता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं होगा कि डेवलपर की भूमिका खत्म हो जाएगी। बल्कि AI का अच्छे से उपयोग और नियंत्रण करने की क्षमता डेवलपर्स के लिए और अधिक महत्वपूर्ण हो सकती है।

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-05-13
Hacker News राय

सारांश:

  • Entity Framework की Lazy Loading सुविधा के साथ असंतोषजनक अनुभव रहा है। मौजूदा AI coding tools भी उसी तरह के स्तर पर लगते हैं
  • Copilot boilerplate code या दोहराए जाने वाले कामों में उपयोगी है, लेकिन production code में अक्सर सूक्ष्म गलतियाँ करता है
  • test code लिखने में Copilot प्रभावी हो सकता है
  • Copilot Chat की तुलना में web-based LLM के साथ बातचीत करना अधिक पसंद है
  • Github के Copilot प्रभाव संबंधी शोध परिणामों को लेकर संदेह है। सुझाए गए code की review में लगने वाला समय development time को खा सकता है
  • intern के विपरीत, LLM सीखते नहीं हैं, इसलिए काम सौंपना कठिन है
  • Copilot Chat का प्रदर्शन GPT-4 की तुलना में कमजोर है। नई library या framework इस्तेमाल करते समय code generation में मदद मिलती है, लेकिन बारीक implementation में सीमाएँ हैं
  • hobby या side project में Copilot काफ़ी समय बचाता है। docstring जोड़ने, test लिखने, basic function बनाने, type hint जोड़ने आदि में उपयोगी है