Штучний інтелект у розробці: як команда MODUS X збільшує ефективність з передовими технологіями

Як штучний інтелект допоміг команді MODUS X у створенні веб-сайту

Відповідно до сучасних тенденцій, ми в MODUS X також впроваджуємо та використовуємо технології штучного інтелекту протягом усього життєвого циклу розробки програмного забезпечення (SDLC), від проектування до тестування.

В одному з наших проектів ми застосували штучний інтелект для розробки веб-сайту за допомогою попередньо розробленої системи, наданої стороннім підрядником. Основною метою експерименту з цією технологією було оптимізація процесу написання, вдосконалення та тестування вихідного коду.

На початку проекту наша команда розробників отримала завершений дизайн веб-сайтів дизайнерів у Figma. Найважливішим завданням на цьому етапі було перетворення дизайну в компоненти React. Для цього ми використовували плагін Locofy, з яким ми мали попередній досвід.

Однак перетворення дизайну за допомогою Locofy представило проблеми. Ми зіткнулися з проблемою з багатьма помилковими компонентами в бібліотеці React, що створило додаткові проблеми для наших розробників. Виправлення та вдосконалення цих компонентів значно ускладнило б загальний робочий процес.

Перетворення штучного інтелекту на помічника, а не на перешкоду

Після кількох годин роботи з кодом, створеним штучним інтелектом, наша команда вирішила відмовитися від підходу. Завдання узгодження дизайну зі згенерованим кодом виявилося більш громіздким, ніж кодування вручну. Однак цей досвід дав нам цінні уроки, які ми плануємо реалізувати в майбутніх проектах:

1. Структурований дизайн є фундаментальним: важливість добре організованої системи проектування має вирішальне значення. Якість остаточного коду безпосередньо пов'язане з якістю початкового дизайну. Штучний інтелект обробляє дизайн на основі ієрархічної структури та іменування елементів. Наш проект, використовуючи дизайн від стороннього агентства, зіткнувся з кількома проблемами в перетворенні коду, зокрема:
   • Іменування компонентів та класів: Кращих результатів можна було досягти за допомогою більш систематично структурованих імен шарів, використовуючи префікси для позначення розташування елементів та суфіксів для типів елементів.
   • Надмірне групування та кадрування: Надані макети мали непотрібні групи та кадри, які потрібно було спростити або видалити, якщо вони не служили функціональній меті. Елементи дизайну повинні бути розташовані в чіткій структурованій ієрархії для оптимальної роботи алгоритму.
   • Розміщення шару зображення: фонові зображення розглядалися як окремі елементи, а не використовували властивості CSS для спрощеного коду. Такі елементи слід інтегрувати безпосередньо в шари каркаса, щоб обійти це.
2. Вибір інструментів є критичним: незважаючи на проблеми, плагін Locofy для Figma в кінцевому підсумку був найбільш підходящим варіантом для нас. Незважаючи на те, що Locofy включає інструменти для виправлення помилок та вдосконалення процесів, використання налаштувань за замовчуванням могло б дати більш задовільні результати для нашої команди.
3. Передбачте несподівані результати: остаточна конверсія не відповідала стандартній практиці розробки, вимагаючи додаткових коригувань та змін. Замість оптимізації робочого процесу це вимагало подальших ускладнень.

Загалом, майбутнє сприяє командам, які вміють вміло використовувати штучний інтелект на різних етапах розробки програмного забезпечення.

Штучний інтелект - це процес постійного навчання, вдосконалення та оптимізації, який розвивається майже щодня. Тому наша команда продовжує експериментувати та застосовувати штучний інтелект у різних проектах, не обмежуючись накопиченим досвідом.‍