Ubunifu wa hivi karibuni wa OpenAI, wakala wa akili bandia wa Codex (Codex AI agent), unaanzisha mbinu mpya ya uandishi wa msimbo – mazingira ya “vibe-coding” yanayoendeshwa na kiolesura kama cha ChatGPT. Ingawa dhana hiyo inaweza kuonekana kama ya ujanja mwanzoni, uwezo wa wakala mpya wa Codex unaovutia sana.
OpenAI imeipa Codex lebo ya hakikisho la utafiti, ikionyesha kuwa bado inaendelea kikamilifu. Hivi sasa, inapatikana kwa waliojiandikisha wa viwango vya ChatGPT Pro, Enterprise, na Team-tier, na mipango ya kupanua upatikanaji kwa watumiaji wa Plus na Edu katika siku za usoni.
Kulingana na tangazo la OpenAI, jina Codex limehusishwa na zana ya uandishi wa msimbo inayoendelea tangu mwaka 2021. Katika mjadala huu, “Codex” inarejelea toleo lililotangazwa hivi karibuni.
Codex inakaa kwenye seva za OpenAI na inaunganishwa na hifadhi za GitHub. Maonesho yanaonyesha kuwa Codex inafanya kazi kama programu ya ziada ndani ya timu.
Inaweza kuagizwa kutatua mfululizo wa hitilafu na kutekeleza kazi ipasavyo. Pia inatafuta idhini ya marekebisho ya msimbo, ingawa inaonekana kuwa na uwezo wa kurekebisha msimbo kwa uhuru.
Codex inaweza kuchambua na kurekebisha msimbo, kutambua matatizo mahususi, kubainisha maeneo ya kuboresha, na kufanya kazi nyingine za kuandika msimbo na matengenezo. Kila kazi huanzisha mazingira mapya, na kuwezesha akili bandia kushughulikia kila kitu kuanzia dhana na muundo hadi majaribio ya kitengo.
Mabadiliko ya Mfumo katika Uandishi wa Msimbo
Hii inaashiria mabadiliko ya kweli katika mfumo wa uandishi wa msimbo. Usaidizi wa mapema wa uandishi wa msimbo wa akili bandia ulihusisha hasa vipengele vya kukamilisha kiotomatiki, kutoa kiotomatiki mistari au vizuizi vya msimbo kulingana na msimbo uliopo.
Teknolojia imepiga hatua hadi mahali ambapo akili bandia inaweza kuandika au kurekebisha sehemu ndogo za msimbo. Hili ndilo eneo ambalo nimekuwa nikilipenda sana kuhusu majaribio ya programu ya ZDNET.
Jukumu lingine la akili bandia ni uchambuzi wa mfumo mzima. Hivi majuzi, nilichunguza zana mpya ya Utafiti wa Kina ambayo inaweza kutenganisha misimbopamoja yote na kutoa ukaguzi wa msimbo na mapendekezo.
Codex sasa inafikia hatua ambapo kazi nzima ya programu inaweza kukabidhiwa kwa akili bandia kwenye wingu, sawa na kukabidhi kazi kwa programu zingine kwenye timu au programu wadogo wanaojifunza matengenezo ya msimbo.
OpenAI inaelezea hii kama “Uendelezaji wa programu asilia kwa wakala, ambapo AI haikusaidii tu unapo fanya kazi lakini inafanya kazi kwa kujitegemea.”
Video ya uzinduzi ilionyesha uwezo wa Codex kushughulikia kazi nyingi kwa wakati mmoja, kila moja ikifanya kazi katika mazingira tofauti, yaliyotengwa.
Programu zilipewa majukumu kwa wakala, ambaye kisha alifanya kazi kwa kujitegemea. Baada ya kukamilika, wakala alitoa matokeo ya jaribio na kupendekeza mabadiliko ya msimbo.
Maonyesho yalimshirikisha Codex akifanya marekebisho ya hitilafu, akitafuta makosa ya uchapaji, akitoa mapendekezo ya kazi, na kufanya urekebishaji wa mradi mzima (kubadilisha msimbo ili kuboresha muundo bila kubadilisha tabia).
Waendelezaji wakuu na wabunifu wanafahamu kueleza mahitaji na kukagua kazi ya wengine. Kutumia Codex hakutaanzisha mabadiliko makubwa kwao. Hata hivyo, waendelezaji wasio na ujuzi thabiti wa kueleza mahitaji na ukaguzi wanaweza kuona usimamizi wa Codex kuwa changamoto kidogo.
Licha ya hili, ikiwa zana itafanya kazi kama ilivyoonyeshwa, Codex itawawezesha timu ndogo na waendelezaji binafsi kufikia zaidi, kupunguza kazi za mara kwa mara, na kujibu ripoti za matatizo kwa ufanisi zaidi.
Hatari Zinazowezekana na Mikakati ya Kupunguza
Uzoefu wa awali na uwezo wa uandishi wa msimbo wa ChatGPT ulifichua mwelekeo wa kupoteza umakini au kuondoka kutoka kwa mwelekeo uliokusudiwa. Ingawa hii sio mbaya sana kwa vizuizi vya msimbo binafsi, inaweza kusababisha matokeo yasiyotarajiwa na yenye matatizo ikiwa wakala wa uandishi wa msimbo anaruhusiwa kufanya kazi na usimamizi mdogo.
Ili kushughulikia hili, OpenAI amemfunza Codex kuzingatia maagizo yaliyoainishwa katika faili ya AGENTS.md. Faili hii, iliyo katika hifadhi, huwezesha programu na timu kuongoza tabia ya Codex. Inaweza kujumuisha maagizo kuhusu makubaliano ya majina, sheria za uumbizaji, na miongozo mingine yoyote thabiti inayotakiwa katika mchakato wa uandishi wa msimbo. Kimsingi huongeza mipangilio ya ubinafsishaji wa ChatGPT kwa mazingira ya timu yaliyolenga hifadhi.
Zaidi ya hayo, OpenAI imeanzisha toleo la Codex linaloitwa Codex CLI ambalo huendeshwa ndani ya nchi kwenye mashine ya msanidi programu. Tofauti na Codex inayotegemea wingu, ambayo hufanya kazi asynchronously na kutoa ripoti baada ya kukamilika, toleo la ndani hufanya kazi kupitia mstari wa amri wa programu na hufanya kazi synchronously.
Kimsingi, programu inaingiza maagizo na inasubiri mchakato wa Codex CLI kurudisha matokeo. Hii huwezesha programu kufanya kazi nje ya mtandao, kwa kutumia muktadha wa eneo la mashine yao ya maendeleo amilifu.
Mfano wa Utafiti wenye Uwezo wa Kuahidi
Onyesho hilo lilikuwa la kuvutia, lakini waendelezaji walisisitiza kwamba wanachoonyesha na kutoa ni mfano wa utafiti. Ingawa inatoa kile walichoita “nyakati za kichawi,” bado inahitaji maendeleo makubwa.
Nimekuwa nikijaribu kuelewa maana mahususi ya teknolojia hii kwa siku zijazo za maendeleo na mchakato wangu wa maendeleo. Bidhaa yangu ya msingi ni programu-jalizi ya chanzo huria ya WordPress, yenye programu-jalizi za nyongeza za umiliki. Codex inaweza kuchambua hifadhi ya umma ya programu-jalizi ya msingi ya chanzo huria.
Hata hivyo, je, Codex inaweza kudhibiti uhusiano kati ya hifadhi ya umma na hifadhi nyingi za kibinafsi kama sehemu ya mradi mmoja mkuu? Na ingefanyaje wakati majaribio yanahusisha sio tu msimbo wangu lakini pia kuendesha mfumo mzima wa ziada – WordPress – ili kutathmini utendaji?
Kama programu pekee, ninatambua faida zinazowezekana za zana kama Codex. Hata usajili wa $200 kwa mwezi wa Pro unaweza kuwa wa thamani. Kuajiri programu ya kibinadamu itagharimu zaidi, kwa kuzingatia ningeweza kupata thamani halisi, ya faida kutoka kwake.
Kama msimamizi na mwasilishaji mwenye uzoefu, ninajisikia vizuri kukabidhi kazi kwa kitu kama Codex. Sio tofauti sana na kuwasiliana na mshiriki wa timu kupitia Slack.
Ukweli kwamba Codex inatoa mapendekezo, rasimu za matoleo, na inasubiri idhini yangu hutoa hisia ya usalama ikilinganishwa na kuiruhusu tu ifanye kazi kwa uhuru ndani ya msimbo wangu. Hii inafungua uwezekano wa kuvutia kwa mzunguko mpya wa maendeleo, ambapo wanadamu hufafanua malengo, rasimu ya akili bandia utekelezaji unaowezekana, na wanadamu kisha ama kuidhinisha au kuelekeza akili bandia kwa marudio mengine.
Maswali Ambayo Hayajajibiwa na Athari Zijazo
Kulingana na uzoefu wangu wa awali kwa kutumia AI kwa uandishi wa msimbo, Codex inaweza kupunguza muda wa matengenezo na kuharakisha utoaji wa marekebisho kwa watumiaji. Hata hivyo, ufanisi wake katika kuongeza vipengele vipya kulingana na hati ya vipimo bado haujulikani. Vile vile, ugumu wa kurekebisha utendaji na utendaji baada ya utekelezaji wa Codex bado haujaamuliwa.
Ni muhimu kukumbuka kuwa uandishi wa msimbo wa AI unaendelea katika kampuni nyingi kwa kasi sawa. Hivi karibuni nitachapisha makala nyingine kuhusu Wakala wa Uandishi wa Msimbo wa GitHub Copilot, ambayo inashiriki utendaji fulani na Codex.
Katika makala hiyo, nimeeleza wasiwasi kwamba mawakala hawa wa uandishi wa msimbo wanaweza kuchukua nafasi ya programu wachanga na wa ngazi ya awali. Zaidi ya athari kwa kazi za binadamu, pia kuna swali la fursa muhimu za mafunzo ambazo zinaweza kupotea ikiwa tunakabidhi awamu ya kati ya kazi ya msanidi programu kwa AI.
“Ndani ya Haijulikani” ya Sekta ya Programu
Kuna wimbo katika Frozen II ya Disney inayoitwa “Ndani ya Haijulikani,” iliyoimbwa na Idina Menzel. Wimbo huo unaonyesha mzozo wa ndani wa mhusika mkuu kati ya kudumisha hali ilivyo na kuthubutu “ndani ya haijulikani.”
Kwa uendelezaji wa programu tendaji, zaidi ya uandishi wa msimbo wa AI tu, sekta nzima ya programu inaanzia safari “ndani ya haijulikani.” Tunapoendelea kutegemea mifumo inayotegemea AI kuendeleza programu yetu, idadi ya watunzaji wenye ujuzi inawezekana itapungua. Hili linakubalika mradi tu AI zinaendelea kufanya kazi kwa ufanisi na kubaki zinapatikana. Hata hivyo, je, tunaruhusu ujuzi muhimu kufifia na kutoa dhabihu kazi zinazolipa vizuri kwa urahisi wa kukabidhi kwa miundombinu isiyohisi, inayotegemea wingu?
Muda utafichua majibu, na tunatumai, ufunuo huu hautatokea wakati tumemaliza muda.
Je, ungezfikiria kukabidhi kazi halisi za maendeleo kwa zana kama hii? Unafikiri athari ya muda mrefu itakuwa nini kwa timu za programu au wasanidi programu binafsi? Na una wasiwasi kuhusu kupoteza ujuzi au majukumu muhimu huku sehemu kubwa ya mzunguko wa maisha ya msimbo ikikabidhiwa kwa AI?