Research Insights Made Simple #9 "What Do Developers Want From AI?" (Рубрика #AI)
В этой серии подкаста речь идет про whitepaper "What Do Developers Want From AI?", про который я уже писал раньше. Для его обсуждения я позвал в гости Николая Бушкова из RnD центра Т-Банка. Николай занимается исследованиями инженерной продуктивности и глубоко погружен в темы того, как AI может улучшать инженерные процессы. Кстати, здесь можно подробнее почитать про RnD центр Т-Банка и о направлении инженерной продуктивности.
Мы обсудили следующие темы
1. Введение в тему: AI и разработчики
2. Метафоры технологических изменений (параллели с электрификацией)
3. Три уровня AI-улучшений (параллели с автомобильной промышленностью)
4. Подходы к измерению продуктивности (комбинация опросов и логов)
5. Code review и роль AI (примеры из практики)
6. Проблемы документации и технического долга
7. Платформенный подход к инструментам
8. Агентные системы и метауровень
9. Исследования продуктивности и сотрудничество (примеры из Google и Т-Банка)
Также мы упоминали и другие научные статьи, которые хорошо ложились в тему дискуссии
1) "Measuring developer goals" от Google - мы его обсуждали в предыдущей серии Research Insights вместе с Сашей Кусургашевым, а также у меня было краткое саммари по нему
2) "Resolving code review comments with ML" от Google - пока я про нее не писал, но скоро будет обзор
3) "BitsAI-CR: automated code review via LLM in practice" от ByteDance, по ней тоже будет обзор
4) "Defining, Measuring, and Technical Debt" от Google - мы его обсуждали в одной из серий Research Insights вместе с Димой Гаевским, а также у меня было краткое саммари этой статьи
5) "Build Latency, Predictability, and Developer Productivity" от Google - у меня было краткое саммари этой статьи
Эпизоды доступны на Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.
#Management #Leadership #Software #SoftwareDevelopment #Metrics #Devops #Processes #AI #ML #DevEx
В этой серии подкаста речь идет про whitepaper "What Do Developers Want From AI?", про который я уже писал раньше. Для его обсуждения я позвал в гости Николая Бушкова из RnD центра Т-Банка. Николай занимается исследованиями инженерной продуктивности и глубоко погружен в темы того, как AI может улучшать инженерные процессы. Кстати, здесь можно подробнее почитать про RnD центр Т-Банка и о направлении инженерной продуктивности.
Мы обсудили следующие темы
1. Введение в тему: AI и разработчики
2. Метафоры технологических изменений (параллели с электрификацией)
3. Три уровня AI-улучшений (параллели с автомобильной промышленностью)
4. Подходы к измерению продуктивности (комбинация опросов и логов)
5. Code review и роль AI (примеры из практики)
6. Проблемы документации и технического долга
7. Платформенный подход к инструментам
8. Агентные системы и метауровень
9. Исследования продуктивности и сотрудничество (примеры из Google и Т-Банка)
Также мы упоминали и другие научные статьи, которые хорошо ложились в тему дискуссии
1) "Measuring developer goals" от Google - мы его обсуждали в предыдущей серии Research Insights вместе с Сашей Кусургашевым, а также у меня было краткое саммари по нему
2) "Resolving code review comments with ML" от Google - пока я про нее не писал, но скоро будет обзор
3) "BitsAI-CR: automated code review via LLM in practice" от ByteDance, по ней тоже будет обзор
4) "Defining, Measuring, and Technical Debt" от Google - мы его обсуждали в одной из серий Research Insights вместе с Димой Гаевским, а также у меня было краткое саммари этой статьи
5) "Build Latency, Predictability, and Developer Productivity" от Google - у меня было краткое саммари этой статьи
Эпизоды доступны на Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.
#Management #Leadership #Software #SoftwareDevelopment #Metrics #Devops #Processes #AI #ML #DevEx