Yapay zeka ile kod yazarken nerede zaman ayırdığımı kaydetmeyi ilginç buldum. Özet; DR, kütüphane yapılandırması ve hata ayıklama platformu (build, repo, deploy) sorunlarıyla uğraşmak için çok daha az zaman alıyor. Mimari konusunda baştan endişelenmeye çok daha az zaman oluyor. Ve basit mantık hatalarını hata ayıklamak için çok daha az zaman alıyor. Öte yandan, semantiklerin sözdizimden ayrıldığı hata ayıklama zamanının çok daha fazla kısmı (takip etmek ne kadar çok durum gerekirse, yapay zeka o kadar az yardımcı oluyor). Refactoring için çok daha fazla zaman gerek. Profil hazırlamak ve ikinci ve üçüncü dereceden optimizasyonlar yapmak için çok daha fazla zaman harcıyor. Ve tabii ki bir sonraki inşa etmek istediğim şeyleri düşünmek ve taslak çizmek için çok daha fazla zamanım var. 80/20 kuralı kesinlikle yürürlükte. 0'dan çalışan bir projeye geçmek 50 kat daha hızlı olurken, çalışma zamanı özelliklerine dayalı olarak tavans gerektiren karmaşık şeyleri uygularken ve hata ayıklama yaparken yaklaşık 2 kat daha hızlı. Bu, çalıştığım portföylerimde gördüğüm hızlanmaları bir bakıma yansıtıyor. Güçlü garantiler ve performans takasları gerektiren dağıtık altyapı inşa edenler, uygulama katmanına daha yakın olanlar kadar hızlı hareket etmiyor.