Introduction
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Bienvenue dans le Guide de développement AI Native! Il s'agit d'un document communautaire géré par la communauté de développement AI Native. Dans ce document, nous avons compilé les meilleures pratiques pour le développement AI Native en utilisant des outils tels que GitHub Copilot dans un format spécifique, afin que vous puissiez facilement les comprendre, les évaluer et les appliquer à votre situation. Certains sont regroupés et nommés comme des patterns. Nous serions ravis si vous pouviez donner une étoile à notre dépôt GitHub ou contribuer de quelque manière que ce soit, même minime. Travaillons ensemble pour ouvrir la voie au développement AI Native !
Certains de ces patterns ont été testés et ont prouvé leur efficacité dans des environnements individuels, mais d'autres sont basés sur des idées et n'ont pas encore été testés pour leur efficacité dans des environnements d'équipe réels. N'hésitez pas à laisser des commentaires sur les problèmes de GitHub. Nous sommes impatients de discuter de divers sujets et de partager des connaissances sur le développement AI Native.
Dans cette introduction, nous expliquerons ce qu'est le développement AI Native et ce que sont les patterns. Si vous pratiquez déjà le développement AI Native dans votre entreprise et souhaitez contribuer votre expérience à ce document, nous vous accueillons avec plaisir !
Actuellement, nous prenons en charge les langues suivantes : Anglais 🇺🇸, Allemand 🇩🇪, Espagnol 🇪🇸, Français 🇫🇷, Italien 🇮🇹, Japonais 🇯🇵, Portugais 🇵🇹 et Chinois 🇨🇳.
Ce document "Guide de développement AI Native" n'est pas encore dans sa version finale, il peut y avoir des liens cassés, des fautes de frappe et d'autres erreurs. Votre aide pour l'améliorer est grandement appréciée. Veuillez consulter comment vous pouvez contribuer à ce document.
Le développement AI Native est une approche pour accélérer le développement de logiciels en incorporant un processus de développement et une culture basés sur la collaboration avec l'IA. Dans le développement AI Native, des technologies d'IA telles que GitHub Copilot et ChatGPT sont utilisées pour simplifier considérablement les processus de développement de logiciels traditionnels et créer des solutions innovantes.
Complétion rapide de code et suggestions : les outils d'IA génèrent et suggèrent automatiquement des extraits de code et des fonctions pertinents en fonction du code saisi par les développeurs. Cela permet aux développeurs d'écrire du code rapidement et d'éviter les erreurs et les bugs courants de codage.
Conseil en langage naturel : les outils d'IA peuvent générer du code et suggérer des solutions en réponse à des questions et des instructions en langage naturel. Cela permet aux développeurs de communiquer facilement l'intention et la fonctionnalité de leur programme.
D'un autre côté, il est nécessaire de mentionner que le style de développement change considérablement par rapport aux méthodes traditionnelles avec l'introduction du développement AI Native. Bien que de nombreux avantages puissent être obtenus en utilisant des technologies d'IA, les développeurs et les équipes doivent être conscients des points suivants pour s'adapter à ces changements.
Apprentissage et adaptation : Pour utiliser efficacement les outils et technologies d'IA, les développeurs doivent apprendre et s'adapter à leur utilisation et à leurs caractéristiques. Cela implique non seulement de maîtriser les opérations de base et les meilleures prat iques des outils, mais aussi de comprendre comment les incorporer dans le processus de développement et comment collaborer avec l'équipe.
Changements dans le style de communication : Dans le développement AI Native, les développeurs doivent passer d'une communication centrée sur le code traditionnel à une communication en langage naturel. Cela nécessite que les développeurs acquièrent de nouvelles compétences pour communiquer clairement l'intention et les exigences d'un projet. La documentation doit être fournie dans un format facile à lire pour l'IA, passant des formats PowerPoint et Excel traditionnels à des types de fichiers tels que Markdown.
Rôles et responsabilités au sein de l'équipe : Avec l'introduction du développement AI Native, les rôles et responsabilités des développeurs et des équipes peuvent être redéfinis. Cela nécessite que les développeurs soient flexibles dans leurs domaines d'expertise et leurs rôles, et qu'ils renforcent la collaboration au sein de l'équipe. Les développeurs devront se concentrer davantage sur la résolution avancée de problèmes et la prise de décisions stratégiques, car les tâches deviennent automatisées grâce à l'utilisation d'outils d'IA.
En incorporant l'IA de manière appropriée dans le développement, les développeurs et les équipes peuvent améliorer la qualité et l'efficacité de leurs produits/projets. Nous espérons que ce guide vous servira de point de départ pour entrer dans le monde du développement AI Native.
Les patterns sont une façon de décrire des solutions répétables à des problèmes dans un contexte spécifique. Dans le développement AI Native, les patterns fournissent des idées sur la manière dont les développeurs et les équipes peuvent utiliser l'IA pour obtenir un développement de produit rapide. Les patterns sont divisés en sections principales telles que le titre, la description du problème, le contexte, les facteurs influents et les solutions. Le format de pattern est utile pour décrire des solutions éprouvées, mais peut également être utilisé lors de la réflexion sur de nouvelles solutions pour des patterns qui n'ont pas encore été établis. Cela est dû à ce que la structure des patterns fournit un cadre de réflexion sur les problèmes de manière structurée.
De nombreux patterns en sont encore à leur début à ce stade. Nous vous encourageons à les essayer et à fournir des commentaires. De plus, si vous découvrez un nouveau pattern, veuillez nous le faire savoir via les problèmes de GitHub. Nous sommes impatients de vos contributions !
Le Guide de développement AI Native est sous licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.
