فريق تطوير معين يستخدم الآن Claude لمعالجة مشكلة تدريب المبتدئين على قاعدة الشفرة. عندما يواجه المهندس تفاصيل تنفيذ غير واضحة في الشفرة، يسأل مباشرةً "لماذا كُتبت هكذا هنا؟"، ويمكنه تلقائيًا البحث في سجل git والمنطق المرتبط بالشفرة، وتقديم شرح. وبهذا، تقل فترة إتقان المهندس الجديد بشكل واضح. من مراجعة الوثائق مرارًا وتكرارًا، وطرح الأسئلة على المطورين القدامى، إلى فهم المنطق الأساسي في بضع جمل، فإن الكفاءة تحسنت بشكل ملحوظ. هذا النوع من عمليات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي يساعد بشكل كبير في توسيع حجم الفريق وتسريع وتيرة التكرار.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
LiquiditySurfer
· منذ 16 س
هذه المرة، سيخسر المطورون المخضرمون وظائفهم حقًا، هاها
شاهد النسخة الأصليةرد0
LayoffMiner
· منذ 16 س
كان من المفترض أن يكون الأمر هكذا منذ زمن، لتجنب الانتظار نصف يوم لرد الشخص الآخر
شاهد النسخة الأصليةرد0
ColdWalletGuardian
· منذ 17 س
الآن، المطورون المخضرمون على وشك فقدان وظائفهم، فالسؤال عن Claude أسرع بكثير من سؤال الإنسان
شاهد النسخة الأصليةرد0
PriceOracleFairy
· منذ 17 س
صراحة، هذا مجرد إدخال السيولة في كفاءة المطورين... كلود يعمل الآن كمرجع سعر لمعرفه الكود، مما يلغي الوسيط (المطورين الكبار لول). الربح الحقيقي هنا هو الوقت الموفر مقابل حجب المعرفة المؤسسية. لكنني أتساءل — هل يكتشف فعلاً تلك الأخطاء المزعجة في التوافق عبر السلاسل أو مجرد أشياء سطحية؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenTaxonomist
· منذ 17 س
لا، هذا مجرد كلود يقوم بما صُمم للقيام به حرفيًا... دعني أفتح جدول البيانات الخاص بي حول مقاييس الانضمام الفعلية، لأنه بدون بيانات أساسية، فإن "明显缩短" غير صحيح تصنيفيًا من وجهة نظري
فريق تطوير معين يستخدم الآن Claude لمعالجة مشكلة تدريب المبتدئين على قاعدة الشفرة. عندما يواجه المهندس تفاصيل تنفيذ غير واضحة في الشفرة، يسأل مباشرةً "لماذا كُتبت هكذا هنا؟"، ويمكنه تلقائيًا البحث في سجل git والمنطق المرتبط بالشفرة، وتقديم شرح. وبهذا، تقل فترة إتقان المهندس الجديد بشكل واضح. من مراجعة الوثائق مرارًا وتكرارًا، وطرح الأسئلة على المطورين القدامى، إلى فهم المنطق الأساسي في بضع جمل، فإن الكفاءة تحسنت بشكل ملحوظ. هذا النوع من عمليات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي يساعد بشكل كبير في توسيع حجم الفريق وتسريع وتيرة التكرار.