配对编程因多益而受表扬整个团队理解代码库和所用技术,确保持续进步,即使有些团队成员缺席或生病
使代码审查更容易化,如果需要的话并产生高质量代码
这是哪里AI编程工具GitHub协办人常被称为AID对编程员,某些编码器可能欢迎非人最终可以消除编程的屏障, 而现在我们从不用和烦人同事分享程序其他人可能感觉不同
不论你对子编程经验如何 AI都可能成为游戏变换者
文章中,我将探索双对编程世界并尝试回答问题 AI会杀对编程吗
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开工配对编程
双线编程的主要假设是 两个人在同一台计算机上工作但是,这并非在所有情况下都适用,因为有些公司配对编程版本称 "暴民编程....
暴民编程中,一组开发者(而不是一对)协同执行单项任务连同台计算机都行
远程配对编程并变定义和范围编程
远程配对涉及一对网上处理问题工作自来团队或公司都很好 成员分布在不同地点 国家或区域
配对编程如何工作
配对编程中,两个人共事,通常是单机写代码目标清晰,需要实现,并往往忽略配对期间大局
有时,特别是当使用不为人知技术、工具或代码库时,对子可能花点时间单独研究后返回对子
平面可包含其他活动,如花时间理解用户故事和团队定义done
用户故事建构软件特征重写特征并聚焦终端用户
团队定义“完成”指组认为可与终端用户共享的编译版这可能是用户故事或全产品
配对编程工作时,你需要思考如何休息、管理时间、轮转并旋转配对角色远程配对使用软件 允许访问对方代码LiveShare视觉Studio代码
配对编程技巧
有几对编程技术,从驱动导航器风格到乒乓和强型对齐最重要的是这些方法不是石碑
自由取有效之物 甚至组合不同策略 令配对产生效果 趣味 少做恶梦
驱动导航器样式
驱动器和导航器组合最受欢迎配对风格容我简单解释一下它是如何运作的
上头驱动程序人键盘写代码他们的工作是讨论他们当前在做什么
上头导航员则近实时代码评审器他们可以向驱动者提供建议,指出他们可能遗漏的东西,甚至提醒他们注意潜在障碍
驱动人和导航者角色转换 后一段时间,取决于他们配对多长
平面通常最有效时,一个人知识更多,而另一个人能从中学习
乒乓技术
样式高度依赖测试驱动开发开发部TDD编程方法,写代码测试
Pong测试中一对写失败测试(ping),另一人做测试通过(pong)。测试过后,对可启动下个乒乓周期
选择重构代码循环因此变成乒乓反射器或红色绿色反射器
强式技术
技术非常相似 驱动导航器一强式配对中 导航者经验越丰富驱动程序通常较少经验技术或代码库
在配对方法中,驱动程序执行完成后应请求导航者决策背后的理由
强型技术对知识转移大有帮助驱动程序可以从导航器中学到很多东西
二叉双词编程
平面编程多标准之大, 但它有它分担问题举例说,对知识转移可能大有帮助,尤其是强型技术,但驱动程序可能感到微管理
探索更多配对编程优缺点
专业类
Knowledge-sharing
配对时互相学习经验较多的工程师可以教经验较少的人讲代码库或技术经验不足者可能知道新技术解决问题
平面还使我们能够分享良好的工程实践和技术
有时,它可能很有趣 看别人如何解决问题你可以从中学点东西
身为经验较少的工程师,即时反馈对编程提供大有帮助,使你成为更好的开发者
焦点化
有时,当我们单干时,我们可能感到有点不振或疲劳结果,我们最终拖延任务或继续访问社交圈获取朋友生活或X上趋势事件的最新消息(或Instagram或TikTok-no判断)。
平面编程保持专注手头任务而无分心并保持你继续工作
高质量代码
配对时四目代码表示我们可以看到bugs并提前修复软件开发生命周期并花最少时间代码评审
此外,双组编程生成代码更有可能符合行业标准,运行速度更快并重构
团队进度
团队配对时,每个人都能理解代码库和当前使用技术以这种方式,没有人'拥有'知识
万一团队成员离开、生病、休假或无法工作,则团队进度不会停顿
用户故事仍可按时完成,不延时
团队创建可理解并可维护代码
康斯
疏通时间过长
某些学习工作环境需要开发者全时配对,全工作日使用一开始可能高产,但从中长期看可能对团队有害
配对时,我们往往100%集中手头任务工作或学习日可能太累, 特别是不休息时, 单干时可以做.
可能影响团队内部代码质量、创造力和解决问题能力
频繁课间休息是保持注意力和能量水平的好方法
键盘抓包
键盘搭配可能成问题一对或多或少想控制键盘而不允许其他访问
极有可能发生于一对感知二对慢或对编程语言或代码基础知之甚少时。
电源动态
大部分时间,对子由不同的人组成 技能搭建,经验甚至是年资可能很难分享初级开发者的建议 当你与高级经验更丰富的开发者一起工作
短期资源密集
某些公司避免配对编程,因为它看起来像贵城感觉像支付两个人 做相同的工作他们可以花那段时间完成两个不同任务
但是,如果实施得当,对子编程收益将开始显示中长期
双功能配对
偶数配对程序设计极难操作时会很麻烦我们可能来自不同的文化, 所以我们需要寻找方法 相互合作另一对也可能达不到协议尾
可能帮助不了导航或驱动量,所以最终一人同时操作有时你可能节奏过快 需要切换配对
3级AI杀对编程
我们仍然从所有AI编码助手中分解出来 那些助手来方便我们作为软件工程师的生活
中37,000开发商使用AI工具2023StackOvertroll调查, 绝大多数人(82.55%)使用这些工具写代码大问题在于这些AI工具能否真正帮助精简配对编程
一方面,我们可以选择比较AI工具 称它为人与人之对程序员可这是公平比较吗
比较AI辅助工具与人对
if we think about驱动导航技术 AI是驱动器或导航器编程配对中,驱动程序写代码,导航者提供建议
照此例,AI不能驱动,因为它只生成代码片段,在多数情况下不写代码实现用户全故事
万一它生成全代码片段
视AI为导航者 通过代码补全提供代码建议导航者不是应该更知识或经验丰富者吗?
人工智能比人类更了解 技术代码库
尝试比较AI和人可能不是思考AI-Power编程的最佳方法
AI编码助手工具
更好的方法去思考AI代码助手工具,如Cobilot、CodeWhiperer和TabNine,是把他们想成实际-AIs而非人
工具像Github的Copil营销自己做A2程序员一些开发商认为这可能有点误导人,因为大多数AI工具只能提供代码建议和补全
人工智能工具提供你已经想到的建议 只不过你花点时间排版可快速生成 加速开发
因此,从速度上讲,我们更有成效 完成脚本和用户故事
内AI编程案例研究Nielsen Norman Group发布 70程序员被要求创建HTTP服务器JavaScript.其中一些人使用Copilt, 另一些人则不使用使用协同操作组快速完成任务,显示生产率提高126%
反调试最终可能占用比AI省时更多时间
有趣的透视方式是 当编码时 有时我们只需要建议 特别是在面对阻塞器时人工智能完全可以帮助
因此我们可以说,有几对编程方面AI已经钉定,包括调试
杀对编程
AI会杀那种配对编程 未适当实现举个例子,如果配对编程方式使我同时发挥驱动器和导航器的作用,那么,在这种情况下,AI和I会更好
AI工具现在理解上下文,提供基于代码基础的建议表示AI和我可以组成一对
或文化不鼓励良好的配对实践, 那么像Copilor或CodeWhiperer这样的AI可以帮助
反之,如果双对编程有效完成,则AI对编程员需求大为减少
你和你的伙伴对齐会议需要努力实现的目标达成一致, 或对齐会议或对齐会议理解你正在使用的技术、代码库以及用户故事, 那么你就不需要AI
但如果单调编码卡住点 人工智能可用这是一种技术,你也可以咨询 当同事无法达到时, 举例说,如果深夜, 他们在会议中,或他们在度假
这一切的结果,安全地推论 我们不确定AI是否杀对编程思考AI配对程序设计师时参考你的具体使用案例对目前有帮助
4级终极思想
有时,我们开发商单车宣誓似曾相遇配对编程 并不愿接任需要配对的角色有对错编程举例说,全工作日配对可能适得其反
平面也有极限时时解决问题的唯一方法 就是你的大脑静默思考 当人常聊天时 很难做到一些工程师最亲近配对经验通过橡皮鸭调试.但我们都同意,我们不时需要帮助写代码
双人编程经验是正或负可能高度取决于工作或学习环境如何实施令人惊讶的是,这可能翻译为AI工作或学校文化不支持功能对编程时 可能需要AI做编程配对
相邻编程可蓬勃发展文化中,可能你需要它,虽然,如果你写代码单调
最终判断是否使用AI生成代码属于你 即人类软件工程师要做到这一点,你需要扎实理解你正在使用的技术代码库
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