A fejlesztési folyamatban egyre elterjedtebbek az AI-alapú kódsegítők, de sokan – köztük a videó készítője is – először szkeptikusak voltak a kódolás és validálás terén való alkalmazásukban.
A videó betekintést nyújt abba, hogyan lett az alkotó az AI igénybe vevője a mindennapi kódíráshoz, és hogyan került előtérbe nála a validáció automatizálása. A validációs folyamat egyedi „PIV loop” rendszerébe is bepillantást enged, amelyben a kódasszisztensek saját magukat is ellenőrzik egy összetett, végponttól végpontig történő tesztelési megoldással.
Megismerhetjük azt a kihívást, amelyet a különböző integrációk (GitHub, Telegram, Slack) tesztelése jelent, és hogy ezek automatizált validálása mennyire megkönnyíti a fejlesztés menetét. Elmondja, hogyan alkotott meg egy úgynevezett „meta command”-ot, amely minden jelentős validációs lépést AI-ra bízva gyors és konzisztens ellenőrzést eredményez különböző projektekben.
A videó érinti azokat az eszközöket és munkafolyamat-elemeket is, amelyek a valós végponttól végpontig történő tesztelést elősegítik – például a GitHub CLI, a Docker, illetve a meta parancsok generálása. Felveti a kérdést, hogy az ilyen szintű automatizálás mellett milyen szerepe marad a fejlesztőnek a manuális tesztelésben, és hogyan válhat az AI-val végzett munka megbízhatóbbá vagy hatékonyabbá a kizárólagos emberi validációnál.
