Bir mühəndis, gündəlik iş axınında AI alətlərindən necə istifadə etdiyini izah edir. Onun sözlərinə görə, AI onun yerinə iş görmür, ancaq problemdən fərziyyəyə qədər olan məsafəni qısaldır. Məsələn, bir pod xəta verdikdə edilənlər sırası: əvvəllər onlarla tab açıb, məlumatları əl ilə toplamaq lazım idi. İndi isə AI həmin məlumatları korrelyasiya edərək tez bir zamanda hipotez irəli sürür.
Üç əsas AI aləti
Mühəndis AI-dan üç sahədə istifadə edir: ChatGPT ünsiyyət və tədqiqat üçün, Claude kod və konfiqurasiya işlərində, AWS DevOps Agent isə infrastruktur araşdırmalarında. Hər birinin rolu fərqlidir, amma əsas məqam odur ki, AI-nin nə vaxt faydalı olduğunu bilmək və onun çıxışına şübhə ilə yanaşmaq lazımdır.
Mühəndis vurğulayır ki, AI heç vaxt istehsal qərarı vermir. Onun iş axını sadədir: AI təklifi → anla → təsdiqlə → dəyişikliyi et → izlə → lazım gələrsə geri qaytar. Əsas tələ odur ki, AI-nin təklif etdiyi hər şeyi başa düşmədən qəbul etmək olmaz. Əks halda, anlamadığınız resursları daha sürətli yerləşdirmiş olarsınız – bu da təhlükəlidir.
Kommunikasiyanın rolu
İşin texniki hissəsi qədər ünsiyyət də önəmlidir. Mühəndis texniki tapıntıları komandaya izah etmək üçün AI-dan istifadə edir. Məsələn, EKS loqlarını təhlil edib nəticəni sadə dildə Slack'də paylaşmaq üçün ChatGPT-yə tapşırır. Bu, vaxta qənaət edir və kommunikasiyanı dəqiqləşdirir.
Mühəndis AI-nin yanlış nəticələr verə biləcəyini də qeyd edir. Məsələn, bir dəfə Claude onu səhv Helm faylına yönləndirmişdi – Argo CD həmin xidməti başqa repozitoriyadan sinkronlaşdırdığı üçün fayl tətbiq olunmurdu. Buna görə də, AI çıxışı yalnız bir istiqamətdir, qərar mühəndisə aiddir.
Sonda mühəndis sual verir: AI hara səhv etdi? Harada sizi yanlış yola yönəltdi? Əgər real bir qazanma halınız varsa, onu da bölüşün.
