התלוננתי כאן בעבר שסוכנים כותבים יותר מדי בדיקות והנה לינאר משתפים בפוסט שעלה לאחרונה שגם אצלם כתיבת קוד עם AI הפכה את ה CI לצוואר בקבוק.

לטענתם חבילת הבדיקות גדלה כמעט פי 4 מאז תחילת השנה עם קצב גידול בדיקות של 2,000 בדיקות חדשות בשבוע.

ברור מאיפה זה מגיע ולדעתי סיפורים כאלה זורקים אותנו ל"איך עושים נקניקיות" ולמה זה חשוב.

השאלות של פיתוח תוכנה היום הן לא איך לכתוב לולאת for או מה ה API של AWS. את כל אלה ה AI פתר ואני שמח להשתמש בכוחות העל החדשים שלנו. לעומתן השאלות האלה לא קרובות אפילו לפתרון:

1. איזו אבסטרקציה תתאים למערכת? איך לתאר את העולם האמיתי בקוד? מה שמות המחלקות, מה התפקיד של כל חלק במערכת, ואיך החלקים מתקשרים אחד עם השני?

2. איזו תשתית תתאים למערכת שאני בונה? מה התפקיד של כל רכיב בתשתית? מה העלות? איך לאזן מחירים ויתירות?

3. איך לגשת לחלקים הלא מאופיינים של המערכת? מה קורה כשזה נשבר? איך לדאוג שהמערכת תיפול על הרגליים כשהיא נופלת? כמה uptime אני דורש? כמה downtime אני מוכן לקבל?

4. מה צריך לבדוק? מתי צריך לבדוק? איזה שינוי משפיע על איזה חלקים במערכת? איך לוודא שהשינוי לא פוגע במשתמשים או פוגע אבל לא יותר מדי? ואיזה שינויים שווים את הפגיעה במשתמשים?

5. איזה זבל נוצר בתהליך הפיתוח? מי מנקה אחרינו? מתי המבנה הנוכחי כבר לא עובד וצריך להחליף ארכיטקטורה? מי ייפגע מהשינוי?

לינאר עשו עבודה הנדסית מרשימה כדי להריץ כל כך הרבה בדיקות אבל את השאלה הכי חשובה, "האם בכלל צריך כל כך הרבה בדיקות", הם השאירו בצד.