In den letzten Monaten hatten wir dank Disrupt und anderen Tech-Events auf Bay Area die Gelegenheit, mit vielen hochrangigen Technikern, Ingenieuren und Managern von verschiedenen großen Technologieunternehmen zu sprechen. Viele Menschen aus der breiten Öffentlichkeit sind mit dem Begriff der Quellcodegenerierung vertraut und wissen, wie Software normalerweise erstellt wird. Aber wenn wir mit Technikern sprechen, insbesondere mit denen, die die moderne Softwareentwicklung verfolgen, bekommen wir die Frage gestellt, wie sich AppMaster von GitHub Copilot unterscheidet. Das ist eine ziemlich interessante Frage.
Wenn Sie meinen Beitrag lesen, haben Sie wahrscheinlich schon von Copilot gehört - einem KI-Tool für fortgeschrittene Quellcode-Vervollständigung und -Generierung. Copilot ist bereits ein ziemlich gutes Tool für unterstützende Programmierung, wenn der Entwickler nur einen Teil des Quellcodes schreibt, und KI bietet Code-Vervollständigung, sogar ganze Funktionen. Besonders gut Copilot bei der Vervollständigung von Mustern und Wörterbüchern: Schreiben Sie ein paar Elemente, und der Rest wird automatisch generiert. Dem Feedback der Community und den jüngsten Beiträgen des CEO von GitHub zufolge wächst Copilot in einem guten Tempo.
Im Gegensatz zu Copilot konzentriert sich AppMaster auf die Generierung des kompletten Softwareprojekts und nicht auf einzelne Teile. AppMaster sammelt Anforderungen für das gesamte Projekt: Serveranwendungen (Backend), Webanwendungen, mobile Anwendungen und alle ergänzenden Dinge. Im Allgemeinen sammeln wir von Ingenieuren Datenmodelle, Schemata, Anwendungslogik, Endpunkte, UI-Elemente und alle Standardanforderungen für die zukünftige Anwendung im visuellen drag-and-drop Format. Dank des All-in-One-Ansatzes müssen Softwareingenieure weniger tun, um mehr zu erhalten.
Um ein besseres Verständnis zu bekommen, gebe ich Ihnen ein kleines Beispiel.
Ein API-Aufruf von einer Web- oder Mobilanwendung zum Server/Backend ist eine der häufigsten Aufgaben. Normalerweise muss der Entwickler in die API-Dokumentation des Servers schauen und die Struktur der Anfrage/Antwort sowie den entsprechenden Code erstellen. Die gleiche Aufgabe kann mit einer einzigen Drag&Drop-Aktion in AppMaster erledigt werden. Da die Plattform alles über Datenmodelle und Endpunkte weiß, generiert sie automatisch visuelle Blöcke für problemlose API-Anfragen, einschließlich der entsprechenden Objektstruktur. Und mehr noch: nach jeder Änderung der Datenmodelle aktualisiert die Geschäftslogik- oder Endpunkt-Plattform automatisch die abhängigen UI-Elemente, ohne dass ein Ingenieur eingreifen muss.
Von der Seite sieht es so aus, als ob AppMaster und Copilot versuchen, verschiedene Probleme zu lösen, wir arbeiten an demselben Software-Engineering-Problem, aber unsere Ansätze sind recht unterschiedlich. Während Copilot Software-Ingenieure dabei unterstützen will, mehr Code schneller und einfacher zu schreiben, konzentrieren wir uns darauf, das Paradigma der Software-Entwicklung von der Erstellung von Software durch das Schreiben von Programmcode auf die Definition von High-Level-Anforderungen zu verlagern. Wenn wir die Anforderungen kennen, haben wir den großen Vorteil, dass wir die gesamte Projektcodebasis von Grund auf neu generieren können. Wir können die Regeneration aus jedem beliebigen Grund durchführen: wenn sich die Anforderungen ändern, wenn verbesserte Algorithmen für die Codegenerierung verfügbar sind, um die Versionen der Programmiersprache oder der Bibliotheken zu aktualisieren, oder sogar, um den gesamten technischen Stack zu ändern!
Wir glauben an die Zukunft mit dem"Don't touch the source code"-Ansatz und hohen Anforderungen an die Softwareentwicklung.
Was meinen Sie dazu? Zu schön, um wahr zu sein? Eine Utopie?
P.S. Wenn Sie sich für dieses Thema interessieren, hören Sie sich den neuesten Lex Fridman-Podcast mit Andrei Karpathy, dem ehemaligen Direktor für KI bei Tesla, über Software 2.0 und Codegenerierung an.
