AI-first development w praktyce – eksperyment SoftNet
W SoftNet przeprowadziliśmy dwudniowy eksperyment poświęcony podejściu AI-first oraz test-first w wytwarzaniu oprogramowania. Celem było sprawdzenie, jak zmienia się proces dostarczania systemów, gdy sztuczna inteligencja staje się aktywnym elementem zespołu developerskiego.
Pracowaliśmy w warunkach zbliżonych do realnych projektów – na wspólnym repozytorium, w oparciu o technologie wykorzystywane w systemach SoftNet (Java, Spring, Angular, Android) oraz z rozbudowanym pipeline’em CI/CD i testami automatycznymi.
Zespół rozpoczął od prostego, działającego systemu, który w trakcie dwóch dni został rozwinięty do pełnego środowiska typu GameHub, dostępnego na web i mobile, z dodatkowymi modułami i automatycznymi testami end-to-end.
Kluczowe założenia eksperymentu
W trakcie warsztatu testowaliśmy podejście, w którym:
- AI wspiera proces wytwarzania kodu jako „junior developer”,
- implementacja jest poprzedzona opisaniem zachowania systemu w formie testów,
- testy E2E pełnią rolę specyfikacji i wspólnego języka zespołu,
- pipeline CI/CD stanowi integralną część procesu feedbacku i jakości.
Najważniejsze obserwacje
Eksperyment potwierdził kilka istotnych wniosków:
- struktura procesu i jakość testów mają kluczowe znaczenie w pracy z AI,
- automatyzacja feedbacku znacząco przyspiesza iteracje,
- test-first wspiera lepsze zrozumienie wymagań i zachowania systemu,
- AI najlepiej działa w jasno zdefiniowanych granicach i kontekście.
Podsumowanie
AI-first development nie polega na zastąpieniu programistów, lecz na zmianie sposobu współpracy człowieka z technologią. W połączeniu z podejściem test-first i dobrze zaprojektowanym pipeline’em CI/CD pozwala szybciej budować i rozwijać złożone systemy, zachowując jednocześnie kontrolę nad jakością i architekturą.
Eksperyment w SoftNet potwierdził, że kierunek ten ma realny potencjał w nowoczesnym wytwarzaniu oprogramowania.
Eksperyment został przeprowadzony przez Jurgena De Smeta wraz z zespołem SoftNet.
