В недавнем исследовании рассматривается, как внедрение больших языковых моделей (LLM) может повлиять на разработку программного обеспечения. Созданная модель помогает визуализировать процесс разработки и выявить ключевые аспекты, которые могут улучшить или ухудшить производительность команды.
Модель включает в себя пять основных этапов: открытые тикеты, начало кодирования, тестирование кода, развертывание и закрытие тикетов. Также предусмотрены исключения, такие как ошибки, обнаруженные в процессе тестирования или развертывания. Это позволяет увидеть, как ошибки в производстве влияют на общую эффективность.
Одним из главных выводов является то, что увеличение скорости разработки не всегда приводит к положительным результатам. Если скорость разработки увеличивается, но при этом растет количество ошибок в производстве, это может негативно сказаться на общем результате. Модель показывает, что для повышения производительности необходимо снижать уровень ошибок, а не просто увеличивать объем работы.
В процессе моделирования также было выявлено, что использование LLM может привести к увеличению времени, затрачиваемого на тестирование, что, в свою очередь, может снизить количество проблем, возникающих в производстве. Это подчеркивает важность качественного тестирования и выявления ошибок на ранних этапах.
В заключение, простота модели позволяет выявить неожиданные инсайты, которые могут помочь командам разработчиков лучше понять, как оптимизировать свои процессы и повысить качество выпускаемого продукта.