Durante los últimos dos meses, hemos tenido la oportunidad de hablar con muchos técnicos, ingenieros y directivos de varias grandes empresas tecnológicas gracias a Disrupt y otros eventos tecnológicos en Bay Area. Bastantes personas del público en general están familiarizadas con el término generación de código fuente y con cómo se suele construir el software. Pero cuando hablamos con gente del mundo de la tecnología, especialmente con aquellos que siguen el desarrollo de software moderno, nos preguntan en qué se diferencia AppMaster de GitHub Copilot. Es una pregunta bastante interesante.
Si estás leyendo mi post, probablemente habrás oído hablar de Copilot - una herramienta de IA para la finalización y generación avanzada de código fuente. Copilot ya es una herramienta bastante buena para la programación asistida cuando el desarrollador escribe sólo una parte del código fuente, y la IA ofrece la finalización del código, incluso de funciones enteras. Es especialmente bueno Copilot para completar patrones y diccionarios: escribe un par de elementos, y el resto se generará automáticamente. Según los comentarios de la comunidad y las recientes publicaciones del CEO de GitHub, Copilot está creciendo a buen ritmo.
A diferencia de Copilot, AppMaster se centra en generar el proyecto de software completo en lugar de las piezas. AppMaster acumula los requisitos de todo el proyecto: aplicaciones de servidor (backend), aplicaciones web, aplicaciones móviles y todo lo complementario. En general, recogemos de los ingenieros el esquema de los modelos de datos, la lógica de la aplicación, los puntos finales, los elementos de la interfaz de usuario y todos los requisitos estándar para la futura aplicación en el formato visual drag-and-drop. El enfoque "todo en uno" permite a los ingenieros de software hacer menos para conseguir más.
Para entenderlo mejor, voy a poner un pequeño ejemplo.
Realizar una llamada a la API desde la aplicación web o móvil al servidor/backend es una de las tareas más comunes. Normalmente, el ingeniero tiene que buscar en la documentación de la API del servidor y crear la estructura de la petición/respuesta y todo el código correspondiente. La misma tarea se puede realizar con una acción de dran&drop en AppMaster. Dado que la plataforma lo sabe todo sobre los modelos de datos y los puntos finales, pregenera automáticamente bloques visuales para realizar solicitudes de API sin problemas, incluyendo la estructura de objetos correspondiente. Y aún más: después de cada cambio de los modelos de datos, la plataforma de lógica de negocio o de endpoints actualiza automáticamente los elementos de interfaz de usuario dependientes sin intervención del ingeniero.
Desde el lado parece que AppMaster y Copilot están tratando de resolver problemas diferentes, estamos trabajando en el mismo problema de ingeniería de software, pero nuestros enfoques son bastante diferentes. Mientras que Copilot decidió ayudar a los ingenieros de software a escribir más código de forma más rápida y sencilla, nosotros nos centramos en cambiar el paradigma de desarrollo de software, pasando de crear software escribiendo el código del programa a simplemente definir los requisitos de alto nivel. Tener los requisitos nos da la enorme ventaja de poder regenerar toda la base de código del proyecto desde cero. Podemos hacer la regeneración por cualquier motivo: cuando cambian los requisitos, cuando se dispone de algoritmos de generación de código mejorados, para actualizar las versiones del lenguaje de programación o de las bibliotecas, ¡o incluso para cambiar toda la pila tecnológica!
Creemos en el futuro con el enfoque"No tocar el código fuente" y los requisitos de alto nivel para la ingeniería de software.
¿Qué le parece? ¿Demasiado bueno para ser verdad? ¿Una utopía?
P.D. Si te interesa el tema, consulta el último podcast de Lex Fridman con Andrei Karpathy, ex director de IA de Tesla, sobre el software 2.0 y la generación de código.
