چگونه ما 10 برابر سریعتر تولید را راه اندازی کردیم

سلام به همه! من هستم المازی، یک مهندس نرم افزار با بیش از ده سال تجربه و بنیانگذار InfinitCode.com. در شرکت ما ، ما با مشاغل در سراسر صنایع همکاری می کنیم – در حال توسعه برنامه های وب که توسط Deep Tech مانند AI ، NLP ، blockchain و غیره تأمین می شود.

استانداردهای تعیین شده ما

از روز اول ، ما اعمال کردیم قابل حفظبا قابل خواندنوت مقیاس پذیر کد ما الگوهای معماری لایه ای را با تزریق وابستگی برای مدولار بودن و قابلیت آزمایش اتخاذ می کنیم. برای کنترل منبع ، ما را دنبال می کنیم جیتوب جریان:

• feature/* شاخه
• request درخواست بکشید
• review بررسی همسالان
• → ادغام در dev
• → انتشار تولید

تنگنا که ما برخورد کردیم

با افزایش دامنه مشتری و دامنه پروژه ، مهندسان ارشد ما تقریباً هزینه کردند 40 ٪ از زمان آنها در بررسی کد. دائماً تغییر در متن در میان مخازن متعدد شروع به از بین بردن استانداردهای دقیق ما کرد-و این منجر به مسائل مربوط به تولید شد که ما به سادگی نتوانستیم نادیده بگیریم.

وعده (و مشکلات) AI

وقتی دستیاران هوش مصنوعی قول دادند 30-40 ٪ بهره وری افزایش می یابد ، ما مشتاق به تصویب آنها بودیم. با این حال ، قطعه های AI خارج از جعبه اغلب:

1. قوانین شرکت ما را نقض کرد
2. الگوهای متناقض معرفی شده است
3. موارد حاشیه بحرانی را از دست داده است

خلبانی infinitcode.ai’s Code Code

ما تصمیم گرفتیم یک جهش از ایمان بکشیم و یک بررسی کننده داخلی کد AI ایجاد کنیم-اکنون در آلفا عمومی به عنوان infinitcode.ai– برای کمک به ساده سازی گردش کار ما. طی چند روز ، ما دیدیم:

• 35 ٪ افزایش بهره وری

  خلاصه خودکار روابط عمومی و پیشنهادات درون خطی به مهندسان ارشد اجازه می دهد تا روی بررسی های با ارزش بالا تمرکز کنند و چرخه های بررسی را از روزها به ساعت ها کاهش دهند.

• بهبود عملکرد 30 ٪

  هوش مصنوعی حلقه های ناکارآمد و محاسبات غیر ضروری را که ما معمولاً فقط پس از پروفایل در تولید می گیریم ، پرچم گذاری کرد.

• 15+ اشکالات امنیتی گرفتار

  آسیب پذیری های بحرانی در اوایل درخواست های کشش ، نه چند هفته پس از استقرار ، ظاهر شد.

• 120+ Typos و نقض سبک ثابت

  قالب بندی کد سازگار و اسناد بهبود یافته باعث افزایش خوانایی کلی می شود.

Fix Security مثال

⚠ خطر: غیر کریپتوگرافی UUIDv4 تولید در عملیات فله ای ، برخورد با بارهای با کنفرانس بالا را به خطر می اندازد.

🔧 ثابت کردن: اجرا شده crypto.randomUUID() با بررسی برخوردهای ایمن دسته ای ، اطمینان از شناسه های منحصر به فرد حتی در هنگام پردازش هزاران رکورد در ثانیه.

حتی با داشتن یک دهه کدگذاری دستی ، احتمالاً این اشکال ظریف را از دست داده ام تا اینکه به تولید آن برسد-بنابراین با شروع AI ، واقعاً یک تغییر دهنده بازی بود.

نمودارهای زیر 35 ٪ بهره وری و 30 ٪ بهبود عملکرد را که به دست آوردیم نشان می دهد – علاوه بر این ده ها اشکال امنیتی و 120+ تایپ شده داور AI ما گرفتار شده است – نمایش تأثیر قابل اندازه گیری آن در گردش کار ما

ویژگی های کلیدی که به ما کمک کردند

• ادغام چند مدل

  ستون فقرات Deepseek با موارد استفاده ما مطابقت داشت و به ما اجازه می دهد تا در صورت لزوم مدل ها را تغییر دهیم.

• قوانین سفارشی

  بارگذاری خط مشی های امنیتی و امنیتی ما ، پیشنهادات هوش مصنوعی را کاملاً مطابق با استانداردهای برنامه نویسی ما تضمین می کند.

• پشتیبانی سریع و تکرار

  کار مستقیم با تیم به ما اجازه داد تا در طی چند ساعت ابزار را تنظیم کنیم ، نه هفته ها.

درس آموخته و مراحل بعدی

1. AI توانمند می کند ، جایگزین نمی شود

   توسعه دهندگان همچنان مرکزی هستند – AI ها چک های روتین را انجام می دهند تا انسان با طراحی و معماری مقابله کند.

2. در قوانین خود تکرار کنید

   به طور مداوم قوانین و تنظیمات مدل خود را با تکامل پایگاه کد خود اصلاح کنید.

3. اندازه گیری و تجسم

   معیارهای پیگیری (سودهای بهره وری ، نرخ گرفتن اشکال ، زمان بررسی) برای نشان دادن ROI و نگه داشتن ذینفعان.

من دوست دارم بشنوم که چگونه AI در حال تغییر شکل مجدد کد شما است – تجربیات یا سوالات خود را در نظرات زیر نشان دهید!