فلسفه: تقویت کنترل شده
توسعه‌دهنده جراح باقی می‌ماند و از AI به عنوان یک نیشتر فوق‌العاده دقیق استفاده می‌کند.
مسئله اصلی
نسل فعلی ابزارهای AI برای توسعه بین دو افراط خطرناک در نوسان است:
- اتوماسیون کامل: AI تمام تصمیمات را می‌گیرد و توسعه‌دهنده را به یک ناظر ساده تبدیل می‌کند
- کمک محدود: ابزارهایی که فقط پیشنهادات منفعل ارائه می‌دهند، بدون یکپارچگی واقعی در گردش کار
هر دو رویکرد در شناخت حقیقت بنیادی شکست می‌خورند: توسعه‌دهنده باید کنترل قطعی بر هر جنبه از فرآیند توسعه حفظ کند.
راه‌حل ما: تقویت کنترل شده
Hatcher پارادایم متفاوتی را معرفی می‌کند - تقویت کنترل شده. این بدان معناست:
کنترل قطعی
- شما دقیقاً کدام عناصر را برای تغییر انتخاب می‌کنید
- شما دقیقاً بافتی که AI دریافت می‌کند را تعریف می‌کنید
- شما هر تغییر را قبل از اعمال صراحتاً تأیید می‌کنید
تقویت هوشمند
- AI معماری کامل پروژه شما را درک می‌کند
- کدی تولید می‌کند که از کنوانسیون‌ها و استاندارهای تعیین شده شما پیروی می‌کند
- سازگاری را در کل پایگاه کد حفظ می‌کند
شفافیت کامل
- تجسم واضح آنچه قبل از اجرا تغییر خواهد کرد
- درک کامل فرآیند استدلال AI
- کنترل دقیق بر هر تبدیل
اصول بنیادی
1. توسعه‌دهنده معمار است
AI هرگز تصمیمات معماری مستقل نمی‌گیرد. چشم‌انداز شما را با دقت فراانسانی اجرا می‌کند.
2. بافت شاه است
از طریق Playbookها، شما دقیقاً تعریف می‌کنید که AI چگونه باید کد شما را تفسیر کند و با آن تعامل داشته باشد.
3. بازخورد بصری فوری
هر تغییر قبل از اجرا تجسم می‌یابد، امکان بهبود تکراری بدون ریسک را فراهم می‌کند.
4. یکپارچگی بومی در گردش کار
تغییر بافت وجود ندارد. AI مستقیماً جایی که شما توسعه می‌دهید کار می‌کند.
تجربه Hatcher
تصور کنید بتوانید:
- یک مؤلفه در رابط را به صورت بصری انتخاب کنید
- تغییر مطلوب را به طور طبیعی توصیف کنید
- پیش‌نمای نتیجه را فوراً ببینید
- با دانش اینکه دقیقاً همان چیزی است که می‌خواهید با اطمینان اعمال کنید
این توسعه قرن بیست و یکم است: انسان در استراتژی، AI در اجرا.
پایپ‌لاین‌های کیفیت قابل پیکربندی
کنترل واقعی به معنای استفاده از ابزار مناسب برای کار است. Hatcher به توسعه‌دهندگان امکان تعریف پایپ‌لاین‌های کیفیت خودکار خود را می‌دهد که پس از هر تولید AI اجرا می‌شوند. شما می‌توانید مراحل سفارشی برای linting، formatting، type-checking و testing با استفاده از اسکریپت‌های پروژه خود پیکربندی کنید.
مهم این است که شما همچنین می‌توانید راه‌حل را تعریف کنید. برای یک خطای formatting ساده، می‌توانید به Hatcher بگویید pnpm format را اجرا کند — یک راه‌حل فوری، قطعی و بدون توکن. برای یک خطای منطقی پیچیده در یک تست، می‌توانید AI را درگیر کنید. این رویکرد ترکیبی کارایی و قابلیت اطمینان را تضمین می‌کند و قدرت AI را برای مسائلی که تنها آن می‌تواند حل کند نگه می‌دارد.
چرا مهم است
در دنیایی که AI به طور فزاینده‌ای قدرتمندتر می‌شود، وسوسه این است که تمام کنترل را رها کنیم. ما در برابر این وسوسه مقاومت می‌کنیم زیرا درک می‌کنیم:
- خلاقیت به قصد انسانی نیاز دارد
- کیفیت قضاوت با تجربه می‌طلبد
- نوآوری از چشم‌انداز منحصربه‌فرد انسان متولد می‌شود
Hatcher تخصص شما را جایگزین نمی‌کند - توانایی شما را برای بیان آن در کد تقویت می‌کند.
آینده توسعه درباره AI در برابر انسان نیست. درباره AI است که انسان‌ها را توانمند می‌کند.