開發人員應學習 6 項技能以保持領先於 AI

關於人工智能對軟件工程的影響，正在進行一場有趣的辯論。

有些人認為像 ChatGPT 這樣的高級人工智能係統將取代大多數開發人員的工作。其他人則認為人工智能將通過處理基本任務來增強開發人員的體驗。

無論如何，AI 將繼續存在。您不必擔心 AI，您可以磨練自己的技能與它一起工作。以下是您可以學習的一些技能，以便在軟件開發中保持相關性。

一、軟件設計

軟件設計是設計軟件系統不同組件的過程。它說明了組件將如何交互和協調以產生預期的用戶體驗。

軟件設計過程是動態的和獨特的，因為它因一個應用程序而異。

軟件設計允許開發人員全面地審視軟件開發過程。這包括分析系統架構、應用程序、導航和數據庫管理系統。

經過分析，開發人員創建了一個整合所有內容的藍圖。這些包括步驟、模塊、目標和組件。該設計還指明了開發軟件的營銷策略和推出時間表。

軟件設計允許開發人員將商業計劃轉化為軟件產品或服務。人工智能還不夠先進，無法處理這些概念。

2. 系統架構

系統架構是系統的結構設計。這包括組件、它們之間的關係以及指導其設計的原則。這是另一個創造性的設計過程，可以幫助開發人員構建高度可擴展的應用程序。

系統架構側重於整體結構。它預期保持質量的選擇和決策。軟件設計側重於功能需求，而係統架構則解決非功能需求。

非功能性需求涉及系統的未來生命週期。他們可能會解決應用程序的可維護性、可擴展性、可靠性和系統效率等問題。

如果沒有明確定義的架構，開發人員會求助於難以實施和擴展的傳統系統。未經設計的架構會導致源代碼無組織且組件之間的關係不佳。這樣的系統很容易出錯。

沒有正式架構的應用程序很容易崩潰並且難以擴展。系統架構使得確定應用程序的特徵變得容易。全面了解組件和整個系統非常重要。

架構有助於回答有關應用程序維護的基本問題。這些包括詢問優先考慮什麼以及縮減什麼。確定優先級有助於減少不必要的功能和組件的過度設計。該體系結構還解決了約束。這些可以是法律合規性、成本、市場和標準。

3. 數據庫設計

數據庫設計是創建數據模型的創造性過程。它還包括建立數據庫關係和分析約束。人工智能使分析約束更容易。但是數據庫的整體結構和設計因應用程序而異。

數據庫工程師必鬚根據不同情況維護和管理系統數據庫，以幫助管理數據。結構良好的數據庫具有以下優點：

• 消除冗餘數據並節省磁盤空間。
• 保持數據完整性和數據準確性。
• 輕鬆訪問數據以進行內部和外部共享。

數據庫設計過程涉及分析系統需求。它涉及識別數據庫的用途。具體來說，它建立數據庫表及其組件。它還分析和組織數據庫關係。

所有這些概念因應用程序而異。隨著系統按比例放大或縮小，數據庫結構會隨時間發生變化。

四、軟件調試

分析軟件以找出問題的根源是人工智能尚未具備的一項技能。開發人員仍然需要學習如何識別和解決出現的問題。

人工智能可以幫助在調試過程中提供可能的解決方案。然後，開發人員可以決定如何最好地應用這些解決方案。

開發人員需要學習如何使用不同的軟件和手段來快速調試。識別錯誤、斷言期望和解決系統故障是重要的技能。

您可以在這個 Udacity 軟件開發課程中找到一些關於如何處理調試過程的好建議：

文本編輯器、IDE 和操作系統都有內置功能來幫助調試。開發人員可以處理這些複雜的應用程序問題，而 AI 則負責基本功能。

5. 軟件安全

即使出現了安全系統和實踐，軟件安全仍然是一個問題。隨著企業部署更多應用程序，網絡攻擊的數量也在增加。

構建安全可靠的軟件仍然是開發人員頭疼的問題。客戶投入大量資源來確保他們的系統安全。這包括聘請經驗豐富的網絡技術人員和獲取限制系統攻擊的軟件。

雖然有應對網絡攻擊的法律和宣傳活動，但它們仍然很普遍。網絡罪犯也改進了他們的技術。開發人員需要堅持不懈地創新安全措施以抵禦威脅。一次違規可能會對系統及其組件產生重大影響。

隨著人類對軟件的依賴程度增加，威脅也在增加。黑客在測試系統漏洞方面變得很有彈性。現在，網絡安全比以往任何時候都更成為開發人員必備的技能。需要確保所有系統都能安全抵禦新威脅。

6.編程能力

人工智能程序使用流行的概念來編寫基本程序。他們的程序解決了網上已經存在的問題。但是當涉及到復雜的編程時，人工智能仍然需要進步。它必須為工程中的新問題生成解決方案。

如果開發人員提高他們的編程技能，這會給他們帶來優勢。開發人員可以使用這些技能來預示問題並提供解決方案。這將提高軟件開發的創造力。

你如何適應人工智能？

人工智能對軟件開發的影響是革命性的。但它能取代開發人員嗎？還沒有。然而，今天的開發人員可以與 AI 一起工作。

雖然 AI 負責基本的重複性任務，但開發人員可以專注於復雜的問題。這允許開發人員在開發過程中增加他們的創造潛力。

人工智能可以加快軟件工程流程，同時降低運營成本。如果納入計算機科學，它有可能極大地推動技術進步。

學習新技能將使開發人員受益。使用 AI 可以增強他們的開發體驗並提高輸出質量。這對每個人來說都是一場胜利。