Ahol az AI gyorsít:

• sablonkód és ismétlődő fejlesztési feladatok előkészítése;

• automatizált tesztek előkészítése;

• technikai dokumentáció első változatának elkészítése;

• meglévő kód elemzése és rendbetételének támogatása;

• kódkeresés és nagyobb kódbázisok gyorsabb áttekintése;

• fejlesztési feladatok és változtatások előzetes összefoglalása.

Ahol mi döntünk:

• rendszerarchitektúra és technológiai irány;

• üzleti logika és ügyfélspecifikus működés;

• biztonsági és adatvédelmi megoldások;

• teljesítménykritikus és kritikus rendszerkomponensek;

• code review, tesztelési stratégia és élesítés;

• az AI használatának korlátozása vagy kizárása érzékeny feladatoknál.

Miért a specifikációnál van a kontrollpont?

Mert ott derül ki a legtöbb hiba. A specifikáció rögzíti, mit csinál egy funkció, milyen bemenetet fogad, ki férhet hozzá, és mi történik hibás bemenet esetén. Egy jogosultsági rés, egy hiányzó validáció, egy rossz adatkezelési logika vagy egy téves integrációs feltételezés már ezen a szinten látszik. Nem a kész kódban kell keresni. 
Egy pár oldalas specifikációt egy senior fejlesztő alaposabban átlát, mint több száz sornyi kódváltozást. A hagyományos, sorról sorra haladó review ráadásul elvenné azt a sebességet, amiért egyáltalán érdemes AI-t használni.

Hogyan ellenőrizzük az AI által írt kódot?

A tesztelés is AI-támogatással fut, de a mércét ember hagyja jóvá. Minden jóváhagyott követelményhez tartozik egy teszteset, amely megbukik, ha a kód eltér attól, amit előre validáltunk.
Ez fordítva építi fel a bizalmat, mint a hagyományos code review. Nem azt kérdezzük, hogy jó-e ez a kód, hanem azt, hogy megfelel-e annak, amit jóváhagytunk. Ez gyorsabban és megbízhatóbban ellenőrizhető, így a sebesség nem megy a biztonság rovására.