செயற்கை நுண்ணறிவு குறியீடு எப்படி இருக்கும்? [காணொளி மற்றும் வினாவிடை]

சுருக்கமான பதில்: செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் உருவாக்கப்பட்ட நிரல், பெரும்பாலும் வழக்கத்திற்கு மாறாக நேர்த்தியாகவும், பாடப்புத்தகத்தில் உள்ளது போலவும் தோற்றமளிக்கும்: சீரான வடிவமைப்பு, பொதுவான பெயரிடல், கண்ணியமான பிழைச் செய்திகள், மற்றும் வெளிப்படையான விஷயங்களை மீண்டும் கூறும் விளக்கக் குறிப்புகள் போன்றவை இதில் அடங்கும். அதில் கள மொழி, சிக்கலான கட்டுப்பாடுகள், விளிம்புநிலைச் சூழல்கள் போன்ற நிஜ உலக நுணுக்கங்கள் விடுபட்டிருந்தால், அது ஒரு எச்சரிக்கை அறிகுறியாகும். உங்கள் ரெப்போவின் நிரல் அமைப்புகளில் அதை நிலைநிறுத்தி, உற்பத்திச் சூழலில் உள்ள அபாயங்களுக்கு எதிராகச் சோதிக்கும்போது, ​​அது நம்பகமானதாக மாறுகிறது.

முக்கிய குறிப்புகள்:

சூழல் சரிபார்ப்பு: களச் சொற்கள், தரவு வடிவங்கள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகள் பிரதிபலிக்கவில்லை என்றால், அதனை அபாயகரமானதாகக் கருதவும்.

மிகைப்படுத்தப்பட்ட மெருகூட்டல்: அதிகப்படியான ஆவணங்கள், சீரான அமைப்பு மற்றும் சாதுவான பெயர்கள் பொதுவான உருவாக்கத்தைக் குறிக்கலாம்.

பிழை கட்டுப்பாடு: பரந்த விதிவிலக்கு பிடிப்புகள், விழுங்கப்பட்ட தோல்விகள் மற்றும் தெளிவற்ற பதிவு ஆகியவற்றைக் கவனியுங்கள்.

சுருக்க டிரிம்: மிகச் சிறிய சரியான பதிப்பு மட்டுமே இருக்கும் வரை ஊக உதவியாளர்கள் மற்றும் அடுக்குகளை நீக்கவும்.

உண்மைச் சோதனைகள்: ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் விளிம்புநிலைச் சோதனைகளைச் சேர்க்கவும்; அவை "தூய்மையான உலகம்" என்ற அனுமானங்களை விரைவாக அம்பலப்படுத்துகின்றன.

செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் நிரலாக்கம் செய்வது இப்போது எல்லா இடங்களிலும் உள்ளது (ஸ்டாக் ஓவர்ஃப்ளோ டெவலப்பர் சர்வே 2025; கிட்ஹப் ஆக்டோவர்ஸ் (அக்டோபர் 28, 2025)). சில நேரங்களில் அது மிகச் சிறப்பாக இருந்து, உங்கள் ஒரு மதியப் பொழுதை மிச்சப்படுத்துகிறது. மற்ற நேரங்களில் அது... சந்தேகத்திற்கிடமான அளவுக்கு மெருகூட்டப்பட்டதாகவோ, சற்றே பொதுவானதாகவோ இருக்கிறது, அல்லது யாரும் சோதிக்காத அந்த ஒரு பொத்தானை யாராவது அழுத்தும் வரை அது "வேலை செய்வது" போல் இருக்கும் 🙃. இது, நிரலாக்கக் குறியீட்டு ஆய்வுகள், நேர்காணல்கள் மற்றும் தனிப்பட்ட செய்திகளில் மக்கள் தொடர்ந்து எழுப்பும் ஒரு கேள்விக்கு வழிவகுக்கிறது:

AI குறியீடு எப்படி இருக்கும்

நேரடி பதில்: அது எதையும் போலத் தோன்றலாம். ஆனால் வடிவங்கள் உள்ளன - மென்மையான சமிக்ஞைகள், நீதிமன்ற அறை சான்றுகள் அல்ல. ஒரு கேக் ஒரு பேக்கரியிலிருந்து வந்ததா அல்லது ஒருவரின் சமையலறையிலிருந்து வந்ததா என்று யூகிப்பது போல் நினைத்துப் பாருங்கள். உறைபனி மிகவும் சரியானதாக இருக்கலாம், ஆனால் சில வீட்டு பேக்கர்கள் பயங்கரமாக நல்லவர்களாகவும் இருக்கிறார்கள். அதே மனநிலை.

பொதுவான AI கைரேகைகளை அங்கீகரிப்பதற்கும், அவை ஏன் நிகழ்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், - முக்கியமாக - AI-உருவாக்கிய குறியீட்டை நீங்கள் நம்பும் குறியீடாக மாற்றுவதற்கும் ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி கீழே உள்ளது ✅.

🔗 போக்குகளை AI எவ்வாறு கணிக்கின்றது?
உண்மையான பயன்பாட்டில் உள்ள வடிவ கற்றல், சமிக்ஞைகள் மற்றும் முன்னறிவிப்பு ஆகியவற்றை விளக்குகிறது.

🔗 AI எவ்வாறு முரண்பாடுகளைக் கண்டறிகிறது?
வெளிப்புற கண்டறிதல் முறைகள் மற்றும் பொதுவான வணிக பயன்பாடுகளை உள்ளடக்கியது.

🔗 AI எவ்வளவு தண்ணீரைப் பயன்படுத்துகிறது?
தரவு மைய நீர் பயன்பாடு மற்றும் பயிற்சி தாக்கங்களை உடைக்கிறது.

🔗 AI சார்பு என்றால் என்ன?
சார்பு மூலங்கள், தீங்குகள் மற்றும் அதைக் குறைப்பதற்கான நடைமுறை வழிகளை வரையறுக்கிறது.

1) முதலில், மக்கள் “AI குறியீடு” என்று சொல்லும்போது என்ன அர்த்தம் 🤔

பெரும்பாலான மக்கள் “AI குறியீடு” என்று சொல்லும்போது, ​​அவர்கள் பொதுவாக இவற்றில் ஒன்றைக் குறிக்கிறார்கள்:

• ஒரு ப்ராம்ட் (அம்சம், பிழைத்திருத்தம், மறுசீரமைப்பு) மூலம் AI உதவியாளரால் உருவாக்கப்பட்ட குறியீடு

• நிரல் பெரும்பாலும் தானியங்கு நிரப்புதல் மூலம் முடிக்கப்பட்டது, இதில் உருவாக்குநர் தூண்டினார், ஆனால் முழுமையாக எழுதவில்லை.

• "சீரமைப்பு," "செயல்திறன்," அல்லது "பாணி" ஆகியவற்றுக்காக செயற்கை நுண்ணறிவால் நிரல் திருத்தி எழுதப்பட்டது

• ஒரு நிரல் செயற்கை நுண்ணறிவிலிருந்து வராவிட்டாலும், அதுபோலத் தோற்றமளிக்கும் நிரல் (மக்கள் ஒப்புக்கொள்வதை விட இது அதிகமாகவே நடக்கிறது).

மேலும் இங்கே ஒரு முக்கிய விஷயம்: செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு ஒரே ஒரு பாணி இல்லை. அதற்குப் போக்குகள். அந்தப் போக்குகளில் பெரும்பாலானவை, பரவலாகச் சரியாகவும், பரவலாகப் புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும், பரவலாகப் பாதுகாப்பானதாகவும் இருக்க முயற்சிப்பதிலிருந்து வருகின்றன... இது முரண்பாடாக, அதன் வெளியீட்டைச் சற்றே ஒரே மாதிரியாக உணரச் செய்துவிடும்.

2) AI குறியீடு எப்படி இருக்கும்: விரைவான காட்சி சொல்கிறது 👀

தலைப்புக்கு எளிமையாகப் பதிலளிப்போம்: செயற்கை நுண்ணறிவு நிரல் பொதுவாக எப்படி இருக்கும் என்பதுதான் அது.

பெரும்பாலும் இது குறியீடாகத் தெரிகிறது:

• மிகவும் நேர்த்தியாக உள்ளது - சீரான பத்தி உள்ளிழுத்தல், சீரான வடிவமைப்பு, எல்லாமே சீராக இருக்கிறது.

• நடுநிலையான முறையில் விரிவாகப் பேசுதல் - பெரிதாக உதவாத பல “உதவிகரமான” கருத்துகள்.

• மிகைப்படுத்தப்பட்ட - இரண்டு உண்மையான காட்சிகளுக்குப் பதிலாக பத்து கற்பனைக் காட்சிகளைக் கையாளும் வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது.

• சற்றே அதிகப்படியான கட்டமைப்பு - கூடுதல் துணைச் செயல்பாடுகள், கூடுதல் அடுக்குகள், கூடுதல் நுண்புலக் கருத்துக்கள்... வார இறுதிப் பயணத்திற்கு மூன்று சூட்கேஸ்களுடன் மூட்டை கட்டுவதைப் போல 🧳.

• உண்மையான அமைப்புகள் குவிக்கும் மோசமான எட்ஜ்-கேஸ் பசையை (அம்சக் கொடிகள், மரபு வினோதங்கள், சிரமமான கட்டுப்பாடுகள்) காணவில்லை ( மார்ட்டின் ஃபோவ்லர்: அம்ச நிலைமாற்றங்கள் ).

ஆனால் - இது முக்கியம் என்பதால் நான் இதை மீண்டும் மீண்டும் கூறுவேன் - மனித டெவலப்பர்களும் இது போல எழுத முடியும். சில குழுக்கள் அதை கட்டாயப்படுத்துகின்றன. சிலர் வெறும் முட்டாள்கள். நான் அதை அன்புடன் சொல்கிறேன் 😅.

எனவே, “செயற்கை நுண்ணறிவைக் கண்டறிவதற்குப்” பதிலாக, இந்தக் குறியீடு உண்மையான சூழலைக் கருத்தில் கொண்டு எழுதப்பட்டதைப் போல செயல்படுகிறதா என்று கேட்பது சிறந்தது . சூழலைக் கருத்தில் கொள்ளும்போதுதான் செயற்கை நுண்ணறிவு பெரும்பாலும் தடுமாறுகிறது.

3) “அன்கேனி வேலி” அறிகுறிகள் - எல்லாம் மிகவும் நேர்த்தியாக இருக்கும்போது 😬

AI-உருவாக்கிய குறியீடு பெரும்பாலும் ஒரு குறிப்பிட்ட "பளபளப்பை" கொண்டிருக்கும். எப்போதும் இல்லை, ஆனால் அடிக்கடி.

பொதுவான "மிகவும் நேர்த்தியான" சமிக்ஞைகள்

• வெளிப்படையாகத் தெரிந்தாலும் கூட, ஒவ்வொரு செயல்பாட்டிற்கும் ஒரு டாக்ஸ்ட்ரிங் (docstring) உண்டு

• அனைத்து மாறிகளும் முடிவு , தரவு , உருப்படிகள் , பேலோட் , பதில் தரவு போன்ற கண்ணியமான பெயர்களைக் கொண்டுள்ளன .

• தொடர்ச்சியான பிழைச் செய்திகள் : “கோரிக்கையைச் செயலாக்கும்போது ஒரு பிழை ஏற்பட்டது.”

• தொடர்பில்லாத தொகுதிகள் முழுவதும் ஒரே மாதிரியான வடிவங்கள், எல்லாவற்றையும் ஒரே கவனமுள்ள நூலகரால் எழுதப்பட்டது போல.

நுட்பமான பரிசு

AI குறியீடு ஒரு தயாரிப்புக்காக அல்ல, ஒரு பயிற்சிக்காக வடிவமைக்கப்பட்டது போல் உணரலாம். அது... வேலியை வரைவதற்கு ஒரு சூட் அணிந்திருப்பது போன்றது. மிகவும் சரியானது, உடைக்கு சற்று தவறான செயல்பாடு.

4) AI குறியீட்டின் நல்ல பதிப்பை உருவாக்குவது எது? ✅

அதை புரட்டுவோம். ஏனென்றால் இலக்கு "AI-ஐப் பிடிப்பது" அல்ல, அது "கப்பல் தரம்"

AI-உதவி குறியீட்டின் ஒரு நல்ல பதிப்பு :

• உங்கள் உண்மையான களத்தில் (உங்கள் பெயரிடுதல், உங்கள் தரவு வடிவங்கள், உங்கள் கட்டுப்பாடுகள்) தொகுக்கப்பட்டுள்ளது.

• உங்கள் கட்டமைப்புடன் சீரமைக்கப்பட்டது (வடிவங்கள் ரெப்போவுடன் பொருந்துகின்றன, பொதுவான டெம்ப்ளேட்டுடன் அல்ல).

• உங்கள் அபாயங்களுக்கு எதிராக சோதிக்கப்பட்டது (மகிழ்ச்சியான பாதை அலகு சோதனைகள் மட்டுமல்ல) (கூகிளில் மென்பொருள் பொறியியல்: அலகு சோதனை; நடைமுறை சோதனை பிரமிட்).

• நோக்கத்துடன் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டது (யாரோ ஒருவர் “இது தொகுக்கப்படுமா?” என்று மட்டும் கேட்காமல், “இது ஏன்?” என்றும் கேட்டிருந்தார்) (கூகிள் பொறியியல் நடைமுறைகள்: குறியீட்டு மதிப்பாய்வின் தரநிலை).

• உங்களுக்குத் தேவையான அளவுக்குக் குறைக்கப்பட்டது (கற்பனையான எதிர்காலச் சான்று குறைவாக)

வேறு வார்த்தைகளில் சொன்னால், அருமையான AI குறியீடு... உங்கள் குழு அதை எழுதியது போல. அல்லது குறைந்தபட்சம், உங்கள் குழு அதை சரியாக ஏற்றுக்கொண்டது போல. சோபா எங்கே இருக்கிறது என்பதை இப்போது அறிந்த மீட்பு நாயைப் போல 🐶.

5) பேட்டர்ன் லைப்ரரி: கிளாசிக் AI கைரேகைகள் (மற்றும் அவை ஏன் நிகழ்கின்றன) 🧩

AI-உதவி குறியீட்டுத் தளங்களில் நான் பலமுறை பார்த்த வடிவங்கள் இங்கே - நான் தனிப்பட்ட முறையில் சுத்தம் செய்தவையும் இதில் அடங்கும். இவற்றில் சில நன்றாக உள்ளன. சில ஆபத்தானவை. பெரும்பாலானவை வெறும்... சமிக்ஞைகள்.

அ) எல்லா இடங்களிலும் அதிகப்படியான தற்காப்பு பூஜ்ய சோதனை

நீங்கள் அடுக்குகளைக் காண்பீர்கள்:

• x எதுவுமில்லை என்றால்: திரும்ப ...

• விதிவிலக்கு/முயற்சி

• பல ஃபால்பேக் இயல்புநிலைகள்

ஏன்: AI இயக்க நேரப் பிழைகளை பரவலாகத் தவிர்க்க முயற்சிக்கிறது.
ஆபத்து: இது உண்மையான தோல்விகளை மறைத்து பிழைத்திருத்தத்தை மோசமானதாக மாற்றும்.

B) இருப்பைப் பெறாத பொதுவான உதவி செயல்பாடுகள்

பிடிக்கும்:

• செயல்முறை_தரவு()

• கைப்பிடி_கோரிக்கை()

• சரிபார்க்கவும்_உள்ளீடு()

காரணம்: நுண்புலக் கருத்து ஒரு “தொழில்முறை”த் தோற்றத்தை அளிக்கிறது.
ஆபத்து: இறுதியில், எல்லாவற்றையும் செய்துவிட்டு எதையும் விளக்காத செயல்பாடுகளே உருவாகிவிடும்.

C) குறியீட்டை மீண்டும் கூறும் கருத்துகள்

எடுத்துக்காட்டு ஆற்றல்:

• "i ஐ 1 ஆல் அதிகரிக்கவும்"

• "பதிலைத் திருப்பி அனுப்பு"

ஏன்: AI விளக்கமளிக்கும் வகையில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டது.
ஆபத்து: கருத்துகள் விரைவாக அழுகி சத்தத்தை உருவாக்குகின்றன.

D) விவரங்களின் சீரற்ற ஆழம்

ஒரு பகுதி மிகவும் விரிவானது, மற்றொரு பகுதி மர்மமான முறையில் தெளிவற்றது.

காரணம்: உடனடி கவனம் சிதறல்... அல்லது முழுமையற்ற சூழல்.
ஆபத்து: தெளிவற்ற பகுதிகளில் பலவீனமான இடங்கள் மறைந்திருக்கும்.

E) சந்தேகத்திற்கிடமான சமச்சீர் அமைப்பு

வணிக தர்க்கம் கூடாது என்றாலும் கூட, அனைத்தும் ஒரே எலும்புக்கூட்டைப் பின்பற்றுகின்றன.

காரணம்: செயற்கை நுண்ணறிவு, நிரூபிக்கப்பட்ட வடிவங்களை மீண்டும் மீண்டும் செய்வதை விரும்புகிறது.
ஆபத்து: தேவைகள் சமச்சீரானவை அல்ல - அவை, மோசமாகப் பொட்டலம் செய்யப்பட்ட மளிகைப் பொருட்களைப் போல 🍅📦 சீரற்றவையாக இருக்கின்றன.

6) ஒப்பீட்டு அட்டவணை - AI குறியீடு எப்படி இருக்கும் என்பதை மதிப்பிடுவதற்கான வழிகள் 🧪

கீழே ஒரு நடைமுறை கருவித்தொகுப்பு ஒப்பீடு கொடுக்கப்பட்டுள்ளது. இவை “செயற்கை நுண்ணறிவு கண்டறிபவை” அல்ல, மாறாக குறியீட்டின் உண்மைத்தன்மையைச் சரிபார்க்கும் கருவிகள். ஏனெனில், சந்தேகத்திற்குரிய குறியீட்டைக் கண்டறிவதற்கான சிறந்த வழி, அதைச் சோதிப்பது, மதிப்பாய்வு செய்வது மற்றும் அழுத்தத்தின் கீழ் அதைக் கண்காணிப்பது ஆகும்.

ஆமாம், "விலை" பத்தி கொஞ்சம் முட்டாள்தனமாக இருக்கிறது - ஏனென்றால் விலையுயர்ந்த பகுதி பொதுவாக கவனம், கருவிகள் அல்ல. கவனம் செலவாகும்... எல்லாம் 😵💫.

7) AI-உதவி குறியீட்டில் கட்டமைப்பு குறிப்புகள் 🧱

AI குறியீடு எப்படி இருக்கும் என்பதற்கான ஆழமான பதிலை நீங்கள் விரும்பினால், பெரிதாக்கி, கட்டமைப்பைப் பாருங்கள்.

1) தொழில்நுட்ப ரீதியாக சரியானது ஆனால் கலாச்சார ரீதியாக தவறானது என்று பெயரிடுவது

பல திட்டங்களுக்கு "பாதுகாப்பான" பெயர்களை AI தேர்ந்தெடுக்க முனைகிறது. ஆனால் அணிகள் தங்களுக்கென ஒரு பேச்சுவழக்கை உருவாக்குகின்றன:

• நீங்கள் அதை AccountId என்று, AI அதை userId.

• நீங்கள் அதை லெட்ஜர்என்ட்ரி என்று, AI அதை பரிவர்த்தனை.

• நீங்கள் அதை FeatureGate, அது அதை configFlag.

இவை எதுவும் "மோசமானவை" அல்ல, ஆனால் ஆசிரியர் உங்கள் களத்தில் நீண்ட காலம் வாழவில்லை என்பதற்கான அறிகுறியாகும்.

2) மறுபயன்பாடு இல்லாமல் மீண்டும் மீண்டும் செய்தல், அல்லது காரணமின்றி மீண்டும் செய்தல்

சில நேரங்களில் AI:

• ஒரே நேரத்தில் முழு ரெப்போ சூழலையும் "நினைவில்" கொள்ளாததால், பல இடங்களில் இதே போன்ற தர்க்கத்தை மீண்டும் செய்கிறது, அல்லது

• மூன்று வரிகளைச் சேமிக்கும் ஆனால் மூன்று மணி நேரத்திற்குப் பிறகு செலவாகும் சுருக்கங்கள் மூலம் மீண்டும் பயன்படுத்த கட்டாயப்படுத்துகிறது.

அதுதான் வியாபாரம்: இப்போ டைப் பண்றது குறைவா, அப்புறம் யோசிப்பத அதிகமா இருக்கும். அது நல்ல வியாபாரமான்னு எனக்கு எப்பவும் நிச்சயமா தெரியாதுன்னு நினைக்கிறேன்... வாரத்தைப் பொறுத்து 😮💨.

3) உண்மையான எல்லைகளைப் புறக்கணிக்கும் "சரியான" மட்டுப்படுத்தல்

குறியீடு நேர்த்தியான தொகுதிகளாகப் பிரிக்கப்படுவதை நீங்கள் காண்பீர்கள்:

• சரிபார்ப்பவர்கள்/

• சேவைகள்/

• கையாளுபவர்கள்/

• பயன்பாடுகள்/

ஆனால் எல்லைகள் உங்கள் அமைப்பின் சீம்களுடன் பொருந்தாமல் போகலாம். ஒரு மனிதன் கட்டமைப்பின் முக்கிய புள்ளிகளைப் பிரதிபலிக்க முனைகிறான். AI ஒரு நேர்த்தியான வரைபடத்தைப் பிரதிபலிக்க முனைகிறது.

8) பிழை கையாளுதல் - AI குறியீடு எங்கு கிடைக்கிறது... வழுக்கும் 🧼

பிழை கையாளுதல் என்பது மிகப்பெரிய முடிவுகளில் ஒன்றாகும், ஏனெனில் அதற்கு சரியானதுமட்டுமல்ல, தீர்ப்பும் தேவைப்படுகிறது.

பார்க்க வேண்டிய வடிவங்கள்

• தெளிவற்ற பதிவு மூலம் பரந்த விதிவிலக்குகளைப் பிடிக்கிறது ( பைலின்ட் ஆவணங்கள்: bare-except )

• விழுங்குவதில் பிழைகள் மற்றும் இயல்புநிலைகளைத் திரும்பப் பெறுதல்

• அர்த்தமுள்ள தோல்விகளை எழுப்புவதற்குப் பதிலாக "வெற்றி: தவறு" எனத் திருப்பியளித்தல்

• பின்வாங்கல் அல்லது வரம்பு இல்லாத (அல்லது 3 போன்ற விசித்திரமாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வரம்பு, ஏனெனில் 3 ஒரு நல்ல உணர்வைத் தருகிறது) மீண்டும் முயற்சிக்கும் சுழல்கள் ( AWS பரிந்துரை வழிகாட்டுதல்: பின்வாங்கலுடன் மீண்டும் முயற்சித்தல் ; AWS பில்டர்ஸ் லைப்ரரி: ஜிட்டருடன் காலக்கெடு, மீண்டும் முயற்சிகள் மற்றும் பின்வாங்கல் )

எப்படி நன்றாக இருக்கிறது?

• தோல்விகள் குறிப்பிட்டவை

• பிழைகள் நடவடிக்கை எடுக்கக்கூடியவை.

• பதிவுசெய்தலில் சூழல் (ஐடிகள், உள்ளீடுகள், தொடர்புடைய நிலை) அடங்கும்.

• உணர்திறன் மிக்க தரவுகள் பதிவேடுகளில் சேர்க்கப்படுவதில்லை (செயற்கை நுண்ணறிவு சில நேரங்களில் இதை மறந்துவிடுகிறது 😬) ( OWASP Logging Cheat Sheet ; OWASP Top 10 2025: Security Logging and Alerting Failures )

மனிதப் பண்புகளில் ஒன்று, சிறிது எரிச்சலூட்டும் வகையில் பிழைச் செய்தியை எழுதுவது. எப்போதும் இல்லை, ஆனால் அதைப் பார்க்கும்போது உங்களுக்குத் தெரியும். AI பிழைச் செய்திகள் பெரும்பாலும் தியான செயலியைப் போல அமைதியாக இருக்கும்.

9) எட்ஜ் கேஸ்கள் மற்றும் தயாரிப்பு யதார்த்தம் - "காணாமல் போன கிரிட்" 🧠🪤

உண்மையான அமைப்புகள் ஒழுங்கற்றவை. AI வெளியீடுகள் பெரும்பாலும் அந்த அமைப்பைக் கொண்டிருக்கவில்லை.

அணிகளிடம் உள்ள "கட்டுப்பாட்டு"க்கான எடுத்துக்காட்டுகள்:

• அம்சக் கொடிகள் மற்றும் பகுதி வெளியீடுகள் (மார்ட்டின் ஃபோவ்லர்: அம்ச நிலைமாற்றங்கள்)

• பின்தங்கிய இணக்கத்தன்மை ஹேக்குகள்

• வித்தியாசமான மூன்றாம் தரப்பு நேரமுடிவுகள்

• உங்கள் ஸ்கீமாவை மீறும் லெகஸி தரவு

• சீரற்ற உறை, குறியாக்கம் அல்லது மொழி சிக்கல்கள்

• தன்னிச்சையாக இருப்பதால் தன்னிச்சையாக உணரும் வணிக விதிகள்

நீங்கள் சொன்னால் AI-யால் எட்ஜ் கேஸ்களைக் கையாள முடியும், ஆனால் நீங்கள் அவற்றை வெளிப்படையாகச் சேர்க்கவில்லை என்றால், அது பெரும்பாலும் ஒரு "சுத்தமான உலகம்" தீர்வை உருவாக்குகிறது. சுத்தமான உலகங்கள் அழகானவை. சுத்தமான உலகங்களும் இல்லை.

சற்று சிக்கலான உருவகம் வருகிறது: AI குறியீடு ஒரு புத்தம் புதிய பஞ்சு போன்றது - அது இன்னும் சமையலறை பேரழிவுகளை உள்வாங்கவில்லை. சரி, நான் அதைச் சொன்னேன் 🧽. எனது சிறந்த படைப்பு அல்ல, ஆனால் அது உண்மைதான்.

10) AI-உதவி குறியீட்டை மனிதனாக உணர வைப்பது எப்படி - மேலும் முக்கியமாக, நம்பகமானதாக இருங்கள் 🛠️✨

நீங்கள் குறியீட்டை வரைவதற்கு AI ஐப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்றால் (நிறைய பேர் அப்படித்தான்), ஒரு சில பழக்கவழக்கங்களுடன் வெளியீட்டை வியத்தகு முறையில் சிறப்பாகச் செய்யலாம்.

அ) உங்கள் கட்டுப்பாடுகளை முன்கூட்டியே செலுத்துங்கள்

"ஒரு செயல்பாட்டை எழுது..." என்பதற்கு பதிலாக, முயற்சிக்கவும்:

• எதிர்பார்க்கப்படும் உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகள்

• செயல்திறன் தேவைகள்

• பிழைக் கொள்கை (உயர்த்து, திரும்பும் முடிவு வகை, பதிவு + தோல்வி?)

• பெயரிடும் மரபுகள்

• உங்கள் ரெப்போவில் இருக்கும் வடிவங்கள்

B) தீர்வுகளை மட்டும் கேட்காமல், சமரசங்களைக் கேளுங்கள்

இதனுடன் கூடிய அறிவிப்பு:

• "இரண்டு அணுகுமுறைகளைக் கொடுத்து, சமரசங்களை விளக்குங்கள்."

• "நீங்கள் இங்கே என்ன செய்வதைத் தவிர்ப்பீர்கள், ஏன்?"

• "இது உற்பத்தியில் எங்கே முறிவை ஏற்படுத்தும்?"

நீங்கள் அதை ஆபத்துகளைப் பற்றி சிந்திக்க கட்டாயப்படுத்தும்போது AI சிறந்தது.

C) குறியீட்டை நீக்கச் செய்யுங்கள்

சீரியஸா. கேளு:

• "தேவையற்ற சுருக்கத்தை நீக்கவும்."

• "இதை மிகச் சிறிய சரியான பதிப்பாகக் குறை."

• "எந்தெந்த பகுதிகள் ஊகத்திற்குரியவை?"

AI கூட்ட முனைகிறது. சிறந்த பொறியாளர்கள் கழிக்க முனைகிறார்கள்.

D) யதார்த்தத்தைப் பிரதிபலிக்கும் சோதனைகளைச் சேர்க்கவும்

மட்டுமல்ல:

• "எதிர்பார்க்கப்பட்ட வெளியீட்டை வழங்குகிறது"

ஆனால்:

• வித்தியாசமான உள்ளீடு

• விடுபட்ட புலங்கள்

• ஒருங்கிணைவு

• பகுதி தோல்விகள்

• ஒருங்கிணைப்பு-நிலை நடத்தை (கூகிளில் மென்பொருள் பொறியியல்: பெரிய சோதனை; நடைமுறை சோதனை பிரமிட்)

நீங்க வேற எதுவும் செய்யலன்னா, இத செய்ங்க. சோதனைகள்தான் பொய் கண்டுபிடிக்கும் கருவி, யார் குறியீட்டை எழுதினார்கள் என்பது அவங்களுக்கு முக்கியமில்லை 😌.

11) இறுதிக் குறிப்புகள் + விரைவான சுருக்கம் 🎯

ஆகவே, AI குறியீடு பொதுவாக எப்படி இருக்கும் என்றால்: அது பெரும்பாலும் நேர்த்தியாகவும், பொதுவானதாகவும், சற்றே மிகையாக விளக்கப்பட்டதாகவும், மற்றவர்களைத் திருப்திப்படுத்த மிகவும் ஆர்வமாகவும் காணப்படும். இதற்கான பெரிய அடையாளம் வடிவமைப்பு அல்லது விளக்கக் குறிப்புகள் அல்ல - அது விடுபட்ட சூழல்தான்: அதாவது, டொமைன் பெயரிடல், சிக்கலான விளிம்புநிலைச் சூழல்கள், மற்றும் ஒரு அமைப்புடன் பழகிப் பழகுவதால் ஏற்படும் கட்டமைப்பு சார்ந்த தேர்வுகள் போன்றவை.

சுருக்கமான விளக்கம்

• AI குறியீடு என்பது ஒரு பாணி அல்ல, ஆனால் அது பெரும்பாலும் நேர்த்தியாகவும், வாய்மொழியாகவும், மிகைப்படுத்தப்பட்டதாகவும் இருக்கும்.

• குறியீடு உங்கள் உண்மையான கட்டுப்பாடுகளையும் தயாரிப்பு தரத்தையும் பிரதிபலிக்கிறதா என்பதுதான் சிறந்த சமிக்ஞையாகும்.

• கண்டறிதலில் அதீத கவனம் செலுத்தாதீர்கள் - தரத்தில் கவனம் செலுத்துங்கள்: சோதனைகள், மீளாய்வு, தெளிவு மற்றும் நோக்கம் (கூகிள் பொறியியல் நடைமுறைகள்: குறியீட்டு மீளாய்வு; கூகிளில் மென்பொருள் பொறியியல்: அலகுச் சோதனை).

• முதல் வரைவாக AI பரவாயில்லை. கடைசி வரைவாக இது பரவாயில்லை. அதுதான் முழு ஆட்டமும்.

யாராவது உங்களை AI-ஐப் பயன்படுத்தியதற்காக அவமானப்படுத்த முயற்சித்தால், வெளிப்படையாகச் சொன்னால்... சத்தத்தைப் புறக்கணிக்கவும். திடமான குறியீட்டை மட்டும் அனுப்புங்கள். திடமான குறியீடு மட்டுமே நீடிக்கும் ஒரே நெகிழ்வுத்தன்மை 💪🙂.

நிஜ உலக உதாரணம்: செயற்கை நுண்ணறிவால் உருவாக்கப்பட்ட செக்அவுட் பிழைத்திருத்தத்தை மதிப்பாய்வு செய்தல் 🛒

சூழ்நிலை

ஒரு சிறிய மின்வணிகக் குழு, பணம் செலுத்தும் முறையில் உள்ள ஒரு சிக்கலுக்கான திருத்தத்தை உருவாக்க, ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியாளரைப் பயன்படுத்துவதைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள்: அதாவது, பணம் செலுத்தும் சேவை வழங்குநரின் நேரம் முடிந்து, மீண்டும் முயற்சிக்கும் பொத்தான் அழுத்தப்படும்போது, ​​சில சமயங்களில் வாடிக்கையாளர்களிடம் இருமுறை கட்டணம் வசூலிக்கப்படுகிறது.

முதல் AI வரைவு நேர்த்தியாகத் தெரிகிறது. அது மீண்டும் முயற்சிப்பதற்கான ஒரு உதவியாளரைச் சேர்க்கிறது, பணம் செலுத்தும் அழைப்பை விரிவான பிழை கையாளுமைக்குள் ஒருங்கிணைக்கிறது, மேலும் ஏதேனும் தோல்வியுற்றால் ஒரு கண்ணியமான செய்தியைத் திருப்பி அனுப்புகிறது. மேலோட்டமாகப் பார்க்கும்போது, ​​அது தொழில்முறையாகத் தோன்றுகிறது. ஆனால், அதன் ஆபத்து மேற்பரப்பிற்குச் சற்று கீழேதான் உள்ளது: முதல் பணம் செலுத்தும் முயற்சி ஏற்கெனவே வெற்றிகரமாக முடிந்திருக்கக்கூடுமா என்பதை அந்தக் குறியீடு சரிபார்க்கவில்லை.

சரியாக இந்த இடத்தில்தான் செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் இயங்கும் நிரலுக்கு உற்பத்தி அழுத்தம் தேவைப்படுகிறது. அந்தக் நிரல் "செயற்கை நுண்ணறிவால் எழுதப்பட்டது" போல் தோற்றமளிப்பது பிரச்சனையல்ல. பிரச்சனை என்னவென்றால், காலக்கெடு என்பது "எதுவும் நடக்கவில்லை" என்று பொருள்படும் ஒரு தூய்மையான உலகத்தை அது அனுமானிக்கிறது.

உதவியாளருக்கு என்ன தேவை

பிழையைச் சரிசெய்யுமாறு AI-யிடம் கேட்பதற்கு முன், அதற்கு முழுமையான விவரங்களைக் கொடுங்கள்:

• பணம் செலுத்தும் சேவை வழங்குநர் 8 வினாடிகளுக்குப் பிறகு காலாவதியாகலாம்.

• காலக்கெடு முடிவடைவது, கட்டணம் செலுத்தத் தவறியதை நிரூபிக்காது.

• ஒவ்வொரு செக்அவுட்டிற்கும் ஒரு தனித்துவமான orderId மற்றும் idempotencyKey உள்ளது.

• தற்போதுள்ள ரெப்போ, பரிவர்த்தனையை அல்ல, பணம் செலுத்துவதற்கான முயற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது.

• தோல்வியுற்ற கொடுப்பனவுகள், orderId, providerRequestId மற்றும் retryCount ஆகியவற்றுடன் பதிவு செய்யப்பட வேண்டும்.

• பதிவேடுகளில் அட்டை விவரங்களோ அல்லது தனிப்பட்ட தரவுகளோ இடம்பெறக் கூடாது.

• இந்தத் திருத்தத்தில், மீண்டும் மீண்டும் சொடுக்குதல், வழங்குநர் காலாவதி மற்றும் பகுதித் தோல்விகளுக்கான சோதனைகள் இடம்பெற வேண்டும்.

எடுத்துக்காட்டு அறிவுறுத்தல்

இரட்டைக் கட்டணப் பிழையைச் சரிசெய்ய, தற்போதுள்ள செக்அவுட்-சேவை முறைகளைப் பயன்படுத்தவும். தேவைப்பட்டால் தவிர, ஒரு பொதுவான மறுமுயற்சி உறையை உருவாக்க வேண்டாம். கட்டண வழங்குநர் காலாவதியாவதை, தோல்வியுற்ற கட்டணங்களாகக் கருதாமல், அறியப்படாத நிலையாகக் கருதவும். தற்போதுள்ள PaymentAttempt பெயரிடலைப் பயன்படுத்தவும். orderId மற்றும் idempotencyKey-ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு ஐடெம்போடென்சி சரிபார்ப்பைச் சேர்க்கவும். ஒரு வெற்றிகரமான கட்டணம், காலாவதியைத் தொடர்ந்து மறுமுயற்சி, மீண்டும் பொத்தான் கிளிக் செய்யப்படுதல், கிளையன்ட் காலாவதிக்குப் பிறகு வழங்குநர் வெற்றி பெறுதல், மற்றும் விடுபட்ட providerRequestId ஆகியவற்றுக்கான சோதனைகளைச் சேர்க்கவும். தீர்வை முடிந்தவரை சிறியதாக வைத்து, இது உற்பத்திச் சூழலில் எங்கு தோல்வியடையக்கூடும் என்பதை விளக்கவும்.

அதை எப்படி சோதிப்பது

ஒரு மதிப்பாய்வாளர், செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் உருவாக்கப்பட்ட நிரலுக்கு ஒப்புதல் அளிப்பதற்கு முன்பு, ஐந்து எளிய சோதனைகளை மேற்கொள்ளலாம்:

1. ஒரே ஐடெம்போடென்சி கீயைப் பயன்படுத்தி, ஒரே செக்அவுட் கோரிக்கையை இருமுறை சமர்ப்பிக்கவும்.

2. வழங்குநர் காலாவதியாவதைப் போல உருவகப்படுத்துங்கள், அதில் வழங்குநர் பின்னர் வெற்றியை உறுதிப்படுத்துவார்.

3. காலக்கெடு முடிந்த பிறகு மீண்டும் முயற்சிப்பதை உருவகப்படுத்தி, இரண்டாவது கட்டணம் எதுவும் உருவாக்கப்படவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

4. முக்கியமான தரவுகள் கசியாமல், சரியான பிழைதிருத்தப் புலங்களுக்காகப் பதிவேடுகளைச் சரிபார்க்கவும்.

5. மீண்டும் முயற்சிக்கும் தர்க்கம் ஒரு பொதுவான பயன்பாட்டில் இல்லாமல், ஏன் இந்த அடுக்கில் இடம்பெற வேண்டும் என்பதை விளக்குமாறு ஆசிரியரிடம் கேளுங்கள்.

ஒரு பலவீனமான செயற்கை நுண்ணறிவு வரைவு, வெற்றிப் பாதையில் தேர்ச்சி பெற்றாலும், காலக்கெடு முடிந்து வெற்றி பெறும் சூழலில் தோல்வியடையக்கூடும். அதுதான் "தூய்மையான உலகம்" என்ற அனுமானம் சோதனை வடிவில் வெளிப்படுவதாகும்.

முடிவு

விளக்கமான முடிவு: இந்தக் கற்பனையான செக்அவுட் பிழைக்கான ஐந்து நிகழ்வு மறுஆய்வுப் பயிற்சிக்கு நேரம் குறித்ததன் அடிப்படையில், AI வரைவைத் தயாரிக்கச் சுமார் 20 நிமிடங்கள் ஆனது. ஆனால், அதன் முதல் பதிப்பில் தேவைப்பட்ட 5 சோதனைகளில் 2 சோதனைகள் விடுபட்டிருந்தன: அவை, மீண்டும் மீண்டும் கிளிக் செய்வதைக் கையாளுதல் மற்றும் காலக்கெடு முடிந்த பிறகும் வழங்குநர் வெற்றி பெறுவதைக் கையாளுதல் ஆகும்.

மேற்கண்ட களக் கட்டுப்பாடுகளைச் சேர்த்த பிறகு, திருத்தப்பட்ட வரைவானது அனைத்து 5 சோதனை நிகழ்வுகளையும் உள்ளடக்கியதுடன், குறைவான கைமுறை மறுஆய்வுக் கருத்துகளே தேவைப்பட்டன: முதல் வரைவில் 9 கருத்துகளும், கட்டுப்பாடுகள் விதிக்கப்பட்ட வரைவில் 3 கருத்துகளும் மட்டுமே தேவைப்பட்டன. மொத்த மறுஆய்வு மற்றும் திருத்தத்திற்கான நேரம், மதிப்பிடப்பட்ட 55 நிமிடங்களிலிருந்து 32 நிமிடங்களாகக் குறைந்தது.

இது நிரூபிக்கப்பட்ட அளவுகோல் அல்ல. இது ஒரு எடுத்துக்காட்டு மதிப்பீடு ஆகும், இதை ஒரு குழு, நேரடி புல் ரிக்வெஸ்ட்களின் போது மூன்று எண்களைக் கண்காணிப்பதன் மூலம் சரிபார்க்கலாம்: வரைவிலிருந்து அங்கீகரிக்கப்பட்ட புல் ரிக்வெஸ்ட் வரையிலான நேரம், மதிப்பாய்வாளரின் கருத்துகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் தோல்வியுற்ற எட்ஜ்-கேஸ் சோதனைகளின் எண்ணிக்கை.

என்ன தவறு நடக்கக்கூடும்?

"காலாவதி" என்பதை ஒரு "தோல்வி"யாக செயற்கை நுண்ணறிவு கருத அனுமதிப்பதே மிகவும் ஆபத்தான தவறாகும். பணம் செலுத்தும் முறைகள், மின்னஞ்சல் விநியோகம், முன்பதிவுத் தளங்கள், சரக்கு இருப்புப் புதுப்பிப்புகள் மற்றும் பின்னணிப் பணிகள் போன்றவற்றில், அந்த அனுமானம் நகல் செயல்பாடுகளை உருவாக்கக்கூடும்.

மற்ற பொதுவான பிரச்சனைகள்:

• ரெப்போ PaymentAttempt-ஐப் பயன்படுத்தும்போது, ​​AI 'பரிவர்த்தனை' (transaction) போன்ற ஒரு புதிய சொல்லை உருவாக்குகிறது.

• இது பொதுவான பிழைகளைக் கண்டறிந்து, அடிப்படைக் கோளாறை மறைத்து, ஒரு தெளிவான செய்தியை வழங்குகிறது.

• இது, மீண்டும் முயற்சிப்பது பாதுகாப்பற்ற இடங்களில் மற்ற டெவலப்பர்கள் நகலெடுத்துப் பயன்படுத்தக்கூடிய, மறுபயன்பாட்டுக்குரிய ஒரு மறுமுயற்சி உதவியாளரைச் சேர்க்கிறது.

• இது அதிகப்படியான சூழல் தகவல்களைப் பதிவுசெய்து, தற்செயலாக முக்கியமான வாடிக்கையாளர் அல்லது பணம் செலுத்துதல் தரவுகளையும் உள்ளடக்கிவிடுகிறது.

• ஒவ்வொரு சார்பும் குறையின்றி செயல்படும்போது மட்டுமே நிரல் இயங்குகிறது என்பதை நிரூபிக்கும் சோதனைகளை இது எழுதுகிறது.

நடைமுறைப் பாடம்

செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் இயங்கும் குறியீட்டைப் பாதுகாப்பானதாக மாற்றுவதற்கான சிறந்த வழி, அதற்கு முதலில் உறுதியான உண்மைகளை வழங்குவதே ஆகும்: உண்மையான பெயர்கள், உண்மையான தோல்வி முறைகள், உண்மையான பதிவுகள், உண்மையான சோதனை நிகழ்வுகள் மற்றும் உண்மையான கட்டுப்பாடுகள். செயற்கை நுண்ணறிவால் நேர்த்தியான பதிப்பை விரைவாக உருவாக்க முடியும். அது இணைக்கப்படுவதற்கு முன்பு, உற்பத்திக்குத் தேவையான உறுதியான விவரங்களைச் சேர்ப்பதுதான் உங்கள் வேலை.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

குறியீடு AI ஆல் எழுதப்பட்டதா என்பதை எப்படிக் கூறுவது?

செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் உருவாக்கப்பட்ட நிரல் குறியீடு பெரும்பாலும் சற்று மிக நேர்த்தியாகவும், கிட்டத்தட்ட ஒரு "பாடப்புத்தகம்" போலவும் தோற்றமளிக்கும்: சீரான வடிவமைப்பு, ஒரே மாதிரியான கட்டமைப்பு, பொதுவான பெயரிடல் ( data, items, result), மற்றும் சமநிலையான, மெருகூட்டப்பட்ட பிழைச் செய்திகள். அது வெளிப்படையான தர்க்கத்தை மீண்டும் கூறும் ஆவணச் சரங்கள் அல்லது கருத்துரைகளின் ஒரு அடர்ந்த தொகுப்புடனும் வரக்கூடும். இதில் உள்ள பெரிய அறிகுறி பாணி அல்ல - அது கள மொழி, களஞ்சிய மரபுகள், பொருத்தமற்ற கட்டுப்பாடுகள், மற்றும் அமைப்புகளை நிலைநிறுத்தும் விளிம்புநிலைச் சூழல் பிணைப்புகள் போன்ற நடைமுறைச் சிக்கல்களின் இல்லாமையே ஆகும்.

AI-உருவாக்கிய பிழை கையாளுதலில் மிகப்பெரிய சிவப்புக் கொடிகள் யாவை?

பரந்த விதிவிலக்குப் பிடிப்புகள் ( except Exception ), அமைதியாக இயல்புநிலைகளைத் திருப்பித் தரும் மறைக்கப்பட்ட தோல்விகள், மற்றும் "ஒரு பிழை ஏற்பட்டது" போன்ற தெளிவற்ற பதிவுகள் ஆகியவற்றைக் கவனியுங்கள் . இந்த முறைகள் உண்மையான பிழைகளை மறைத்து, பிழைதிருத்தத்தை மிகவும் கடினமாக்கும். வலுவான பிழைக் கையாளுதல் என்பது குறிப்பிட்டதாகவும், செயல்படுத்தக்கூடியதாகவும், மற்றும் முக்கியமான தரவுகளைப் பதிவுகளில் கொட்டாமல் போதுமான சூழலை (அடையாள எண்கள், உள்ளீடுகள், நிலை) கொண்டதாகவும் இருக்கும். அதீதப் பாதுகாப்பு என்பது குறைவான பாதுகாப்பைப் போலவே ஆபத்தானதாக இருக்கலாம்.

AI குறியீடு ஏன் பெரும்பாலும் மிகைப்படுத்தப்பட்டதாகவோ அல்லது மிகைப்படுத்தப்பட்டதாகவோ உணர்கிறது?

செயற்கை நுண்ணறிவில் ஒரு பொதுவான போக்கு என்னவென்றால், வருங்காலத்தில் ஏற்படக்கூடிய சாத்தியங்களை முன்கூட்டியே கணிக்கும் துணைச் செயல்பாடுகள், அடுக்குகள் மற்றும் கோப்பகங்களைச் சேர்ப்பதன் மூலம் "தொழில்முறைத் தோற்றத்தை" ஏற்படுத்திக் கொள்வதாகும். process_data() அல்லது handle_request() , உங்கள் கணினியின் இணைப்புகளை விட ஒரு வரைபடத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமான நேர்த்தியான தொகுதி எல்லைகளையும் நீங்கள் காண்பீர்கள். இதற்கான ஒரு நடைமுறைத் தீர்வு, தேவையற்ற அடுக்குகளை நீக்குவதாகும்: பிற்காலத்தில் நீங்கள் பெறக்கூடிய தேவைகளுடன் அல்லாமல், உங்களிடம் உள்ள தேவைகளுடன் பொருந்தக்கூடிய மிகச்சிறிய, சரியான பதிப்பைப் பெறும் வரை தேவையற்ற அடுக்குகளை நீக்குங்கள்.

ஒரு உண்மையான ரெப்போவில் நல்ல AI-உதவி குறியீடு எப்படி இருக்கும்?

சிறந்த AI-உதவி குறியீடு உங்கள் குழு அதை உரிமை கோரியது போல் படிக்கிறது: இது உங்கள் டொமைன் சொற்களைப் பயன்படுத்துகிறது, உங்கள் தரவு வடிவங்களுடன் பொருந்துகிறது, உங்கள் களஞ்சிய வடிவங்களைப் பின்பற்றுகிறது மற்றும் உங்கள் கட்டமைப்போடு ஒத்துப்போகிறது. இது அர்த்தமுள்ள சோதனைகள் மற்றும் வேண்டுமென்றே மதிப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் மகிழ்ச்சியான பாதைகளுக்கு அப்பால் உங்கள் அபாயங்களையும் பிரதிபலிக்கிறது. குறிக்கோள் "AI ஐ மறைப்பது" அல்ல, அது வரைவை சூழலில் நங்கூரமிடுவதாகும், இதனால் அது உற்பத்தி குறியீடு போல செயல்படுகிறது.

"சுத்தமான உலகம்" என்ற அனுமானங்களை எந்த சோதனைகள் மிக வேகமாக வெளிப்படுத்துகின்றன?

ஒருங்கிணைப்பு சோதனைகள் மற்றும் விளிம்பு-வழக்கு சோதனைகள் சிக்கல்களை விரைவாக வெளிப்படுத்துகின்றன, ஏனெனில் AI வெளியீடு பெரும்பாலும் சிறந்த உள்ளீடுகள் மற்றும் கணிக்கக்கூடிய சார்புகளை எடுத்துக்கொள்கிறது. டொமைன்-மையப்படுத்தப்பட்ட பொருத்துதல்களைப் பயன்படுத்தவும், மேலும் விசித்திரமான உள்ளீடுகள், விடுபட்ட புலங்கள், பகுதி தோல்விகள், காலக்கெடு மற்றும் அது முக்கியமான இடங்களில் ஒருங்கிணைவு ஆகியவற்றைச் சேர்க்கவும். குறியீட்டில் மகிழ்ச்சி-பாதை அலகு சோதனைகள் மட்டுமே இருந்தால், உற்பத்தியில் சோதிக்கப்படாத ஒரு பொத்தானை யாராவது அழுத்தும்போது அது தோல்வியடையும் அதே வேளையில் சரியாகத் தோன்றும்.

AI-ல் எழுதப்பட்ட பெயர்கள் ஏன் "தொழில்நுட்ப ரீதியாக சரியானவை ஆனால் கலாச்சார ரீதியாக தவறானவை" என்று உணரப்படுகின்றன?

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பெரும்பாலும் பல திட்டங்களில் செயல்படக்கூடிய, பாதுகாப்பான, பொதுவான பெயர்களைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது, ஆனால் காலப்போக்கில் குழுக்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட பேச்சுவழக்கை உருவாக்குகின்றன. userId vs AccountId, அல்லது transaction vs LedgerEntry. இந்தப் பெயரிடல் மாற்றமானது, அந்தக் குறியீடு உங்கள் களம் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளுக்குள் இருந்து எழுதப்படவில்லை என்பதற்கான ஒரு அறிகுறியாகும்.

குறியீடு மதிப்புரைகளில் AI குறியீட்டைக் கண்டறிய முயற்சிப்பது மதிப்புக்குரியதா?

பொதுவாக, ஆசிரியரை விட தரத்தை மதிப்பாய்வு செய்வது அதிக உற்பத்தித் திறன் கொண்டது. மனிதர்கள் தெளிவான, அதிகமாக கருத்து தெரிவிக்கும் குறியீட்டை எழுத முடியும், மேலும் AI வழிகாட்டப்படும்போது சிறந்த வரைவுகளை உருவாக்க முடியும். துப்பறியும் செயலைச் செய்வதற்குப் பதிலாக, வடிவமைப்பு பகுத்தறிவு மற்றும் உற்பத்தியில் தோல்வியடையக்கூடிய புள்ளிகளை அழுத்தவும். பின்னர் சோதனைகள், கட்டிடக்கலை சீரமைப்பு மற்றும் பிழை ஒழுக்கம் மூலம் சரிபார்க்கவும். அழுத்தச் சோதனை வைப்-சோதனையை முறியடிக்கிறது.

குறியீடு மிகவும் நம்பகமானதாக வெளிவர, AI ஐ எவ்வாறு தூண்டுவது?

எதிர்பார்க்கப்படும் உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகள், தரவு வடிவங்கள், செயல்திறன் தேவைகள், பிழைக் கொள்கை, பெயரிடும் மரபுகள் மற்றும் உங்கள் ரெப்போவில் இருக்கும் வடிவங்கள் போன்ற கட்டுப்பாடுகளை முன்கூட்டியே உட்செலுத்துவதன் மூலம் தொடங்கவும். தீர்வுகளை மட்டும் அல்லாமல், சமரசங்களைக் கேளுங்கள் - “இது எங்கே உடையும்?” மற்றும் “நீங்கள் எதைத் தவிர்ப்பீர்கள், ஏன்?” இறுதியாக, கட்டாயக் கழித்தல்: தேவையற்ற சுருக்கத்தை நீக்கி, எதையும் விரிவாக்குவதற்கு முன் மிகச் சிறிய சரியான பதிப்பை உருவாக்கச் சொல்லுங்கள்.

குறிப்புகள்

1. ஸ்டேக் ஓவர்ஃப்ளோ - ஸ்டேக் ஓவர்ஃப்ளோ டெவலப்பர் சர்வே 2025 - survey.stackoverflow.co

2. GitHub - GitHub அக்டோபர் (அக்டோபர் 28, 2025) - github.blog

3. கூகிள் - கூகிள் பொறியியல் நடைமுறைகள்: குறியீடு மதிப்பாய்வின் தரநிலை - google.github.io

4. Abseil - Google இல் மென்பொருள் பொறியியல்: அலகு சோதனை - abseil.io

5. அப்சீல் - கூகிளில் மென்பொருள் பொறியியல்: குறியீடு மதிப்பாய்வு - abseil.io

6. Abseil - Google இல் மென்பொருள் பொறியியல்: பெரிய சோதனை - abseil.io

7. மார்ட்டின் ஃபோவ்லர் - மார்ட்டின் ஃபோவ்லர்: அம்ச நிலைமாற்றங்கள் - martinfowler.com

8. மார்ட்டின் ஃபோவ்லர் - நடைமுறை சோதனை பிரமிட் - martinfowler.com

9. OWASP - OWASP அச்சுறுத்தல் மாதிரியாக்க ஏமாற்றுத் தாள் - cheatsheetseries.owasp.org

10. OWASP - OWASP பதிவு ஏமாற்றுத் தாள் - cheatsheetseries.owasp.org

11. OWASP - OWASP டாப் 10 2025: பாதுகாப்பு பதிவு மற்றும் எச்சரிக்கை தோல்விகள் - owasp.org

12. ESLint - ESLint ஆவணங்கள் - eslint.org

13. GitHub ஆவணங்கள் - GitHub CodeQL குறியீடு ஸ்கேனிங் - docs.github.com

14. டைப்ஸ்கிரிப்ட் - டைப்ஸ்கிரிப்ட்: நிலையான வகை சரிபார்ப்பு - www.typescriptlang.org

15. mypy - mypy ஆவணங்கள் - mypy.readthedocs.io

16. பைதான் - பைதான் ஆவணங்கள்: பைதான் விவரக்குறிப்புகள் - docs.python.org

17. pytest - pytest சாதனங்கள் ஆவணங்கள் - docs.pytest.org

18. பைலின்ட் - பைலின்ட் ஆவணங்கள்: bare-except - pylint.pycqa.org

19. அமேசான் வலை சேவைகள் - AWS பரிந்துரைக்கப்பட்ட வழிகாட்டுதல்: பின்னோக்கிச் சென்று மீண்டும் முயற்சிக்கவும் - docs.aws.amazon.com

20. அமேசான் வலை சேவைகள் - AWS பில்டர்ஸ் லைப்ரரி: ஜிட்டருடன் காலக்கெடு, மீண்டும் முயற்சித்தல் மற்றும் பின்வாங்குதல் - aws.amazon.com

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்

எங்களை பற்றி