Boris Cherny từ Anthropic nhấn mạnh tiêu chuẩn chất lượng cao hơn cho mã nguồn sản xuất do AI tạo ra

Boris Cherny, trưởng nhóm kỹ thuật tại Anthropic, nhấn mạnh rằng mã nguồn cho môi trường sản xuất do Claude tạo ra đòi hỏi tiêu chuẩn chất lượng cao hơn và các rào chắn tự động nghiêm ngặt hơn so với mã do con người viết. Để tránh tạo ra hệ thống mã nguồn khó bảo trì, Anthropic áp dụng kiểm tra cú pháp (linting) diện rộng, kiểm thử tự động, kiểm thử ngẫu nhiên (fuzzing) bằng Claude, cùng các quy trình đánh giá mã và an ninh tự động. Khi việc lập trình có sự hỗ trợ của AI ngày càng phát triển, các đội ngũ phần mềm đối mặt với nguy cơ gia tăng về nợ kỹ thuật và mã nguồn khó bảo trì nếu chấp nhận kết quả từ AI một cách mù quáng. Lời khuyên của Cherny cung cấp một mô hình thực tế từ chính một phòng thí nghiệm AI về việc áp dụng các rào chắn tự động để triển khai an toàn các công cụ lập trình AI trong môi trường sản xuất. Anthropic áp dụng cụ thể các công cụ fuzzing chạy hàng ngày do Claude vận hành và các bài kiểm thử end-to-end do Claude điều khiển, kết hợp với các quy tắc linting truyền thống và tự động tái cấu trúc mã. Cherny cảnh báo rằng nếu không có các biện pháp bảo vệ tự động nghiêm ngặt này, các đội ngũ kỹ thuật có nguy cơ tích tụ nguồn mã rất khó bảo trì về lâu dài.