來源：云云眾生s

如果您的目標是改善開發(fā)人員體驗,，第一步始終應(yīng)該詢問您的開發(fā)人員如何改進,。

譯自Can AI Truly Transform the Developer Experience?,，作者 Andrew Boyagi,。

在過去 12 個月里,，產(chǎn)品營銷團隊一直在大肆宣傳最新的人工智能進步,，這些進步將極大地改善開發(fā)人員體驗。而且它正在奏效,。Atlassian 最近與 GetDX 合作,，對 2100 名開發(fā)人員及其領(lǐng)導(dǎo)者進行了調(diào)查；100% 的受訪領(lǐng)導(dǎo)者表示,，他們相信人工智能將在未來兩年內(nèi)改善其公司的開發(fā)人員體驗,。

我定期與之交談的 CTO 證實了這一統(tǒng)計數(shù)據(jù),。他們都計劃在人工智能產(chǎn)品上投入巨資以改善 DevEx。一位 CTO 提到了“全力以赴”使用人工智能,，將 90% 的開發(fā)人員體驗預(yù)算分配給人工智能工具,。

看到如此多的 CTO 專注于改善 DevEx 并投資于最新技術(shù)來幫助他們的開發(fā)人員，這真是太棒了,，但如果人工智能沒有改善開發(fā)人員體驗怎么辦,？在我們的調(diào)查中，三分之二的開發(fā)人員表示，他們使用人工智能工具并沒有體驗到顯著的生產(chǎn)力提升,。

面向開發(fā)人員的人工智能功能

掃描開發(fā)人員人工智能工具的領(lǐng)域,，可以發(fā)現(xiàn)面向開發(fā)人員的四種標準人工智能功能：

• 代碼生成：使用人工智能編寫或幫助編寫代碼。
• 文檔生成：使用人工智能編寫代碼或過程文檔,。
• 拉取請求摘要：人工智能創(chuàng)建拉取請求中包含的更改的摘要,。
• 單元測試生成：人工智能自動建議或創(chuàng)建拉取請求中更改的單元測試。

以上功能列表非常令人印象深刻,！18 個月前,，這些功能還不可用，這證明了我們在人工智能領(lǐng)域看到了快速創(chuàng)新,。開發(fā)人員的采用率非常驚人,，這清楚地表明這些功能每天都在幫助開發(fā)人員。

這些功能有一個共同點：它們主要與開發(fā)人員角色中的編碼部分相關(guān)——他們喜歡的工作部分,。什么阻礙了良好的開發(fā)人員體驗？

編碼是開發(fā)人員角色中他們喜歡的一部分,。然而,，大多數(shù)面向開發(fā)人員的人工智能功能旨在自動化或提高其角色中這一部分的效率。雖然這并不一定不好,，但這就像告訴廚師你已經(jīng)自動化了他們角色中的烹飪部分,，現(xiàn)在他們只需要洗碗了。如果我們有興趣改善開發(fā)人員的體驗,，我們應(yīng)該優(yōu)先解決他們不喜歡的那部分角色,。

開發(fā)人員花費在編碼上的時間通常被認為是 30%。大多數(shù)面向開發(fā)人員的人工智能技術(shù)都集中在這 30% 上,，而不是集中在 70% 的開發(fā)人員執(zhí)行其他不太理想的任務(wù)上,。沒有人建議開發(fā)人員應(yīng)該將 100% 的時間花在編碼上，但如果你問開發(fā)人員什么阻礙了良好的體驗,，大多數(shù)項目都來自他們 70% 的非編碼時間,。

研究行業(yè)調(diào)查結(jié)果表明了一些值得探討的常見抱怨：

等待時間是工程師最常見的抱怨之一，他們經(jīng)常談?wù)摫黄渌嘶驁F隊阻礙,。這通常涉及等待某人審查拉取請求或澄清信息,，然后才能繼續(xù)。

認知負荷是開發(fā)人員不滿意的另一個主要來源,。尋找信息的必要性是認知負荷增加的關(guān)鍵來源,。根據(jù) 2023 年 Stack Overflow 開發(fā)人員調(diào)查,，25% 的開發(fā)人員每天花費超過一個小時尋找信息。這足以讓最穩(wěn)定的人變得瘋狂,。想象一下,，每天早上花一個小時尋找你的車鑰匙，然后才能出門,。

幾乎所有開發(fā)人員調(diào)查中最大的抱怨是技術(shù)債務(wù)（技術(shù)債務(wù)）。這源于產(chǎn)品經(jīng)理（他們經(jīng)常優(yōu)先考慮發(fā)布下一個功能）和開發(fā)人員（他們希望維護一個干凈健康的代碼庫）之間的永恒斗爭,。高水平的技術(shù)債務(wù)會導(dǎo)致糟糕的開發(fā)人員體驗,，這并不奇怪。

如果應(yīng)用得當(dāng),，人工智能有可能在所有這些領(lǐng)域顯著改善 DevEx,。如果改善 DevEx 是目標，我們應(yīng)該消除開發(fā)人員告訴我們的摩擦,。

使用人工智能可以改善開發(fā)人員體驗

我提到的編碼助手和其他面向開發(fā)人員的人工智能功能可能會增強而不是改善 DevEx,。需要明確的是，應(yīng)該讓開發(fā)人員使用這些工具,；他們希望使用這些工具,，發(fā)現(xiàn)它們很有用，最重要的是,，他們期望能夠使用這些工具,。但是，這些工具不太可能解決組織中現(xiàn)有的 DevEx 問題,。

改進 DevEx 從詢問您的開發(fā)人員需要改進什么開始,。一旦您擁有此列表（很可能需要擴展），您就可以確定解決這些挑戰(zhàn)的最佳方法,，其中可能包括使用 AI,。

例如，有一種誤解認為開發(fā)人員實際上喜歡消除技術(shù)債務(wù),，但這并不完全準確,。開發(fā)人員通常更喜歡解決問題和交付新功能，但大量的技術(shù)債務(wù)會減慢他們的速度,，并增加發(fā)生事故的可能性,。Atlassian 開發(fā)了一種名為 AutoFix 的功能，它可以掃描源代碼存儲庫以查找常見的錯誤,，例如過時的功能標志,。一旦識別出來，就會詢問開發(fā)人員是否希望 AI 修復(fù)技術(shù)債務(wù),，在這種情況下,，通過刪除功能標志,，或者是否希望安排時間自行修復(fù)。

使用 AI 消除與解決技術(shù)債務(wù)相關(guān)的開發(fā)人員工作量,，可以改善良好 DevEx 的常見挑戰(zhàn)之一,。它允許開發(fā)人員將更多時間投入到發(fā)布新功能等任務(wù)中。我們在內(nèi)部對 AutoFix 收到了很好的反饋,，我們正在努力在今年晚些時候?qū)⑵涮峁┙o客戶,。

開始使用開發(fā)人員體驗

目前可用的開發(fā)人員 AI 功能非常令人印象深刻。開發(fā)人員希望能夠使用這些工具來幫助他們完成日常任務(wù),，這足以成為提供這些工具的理由,。然而，盡管這些功能令人印象深刻,，但它們并沒有解決開發(fā)人員體驗中現(xiàn)有的挑戰(zhàn),。

如果您想改進開發(fā)人員體驗，您的第一步應(yīng)該始終是詢問您的開發(fā)人員如何改進,。如果您問他們,，他們會告訴您。

一旦您知道可以在哪些方面進行改進,，請找到每個問題的最佳解決方案,，其中可能包括使用 AI,。與任何工具實施一樣,，您應(yīng)該與您的開發(fā)人員進行回訪，并詢問他們解決方案是否真正改善了他們的工作,，或者您是否需要對其進行迭代,。

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