Die größte Veränderung, die ich in den letzten ein oder zwei Jahren festgestellt habe, ist, *die Anzahl der Pull-Anfragen hat ungewöhnlich stark zugenommen.
Ich war ein technischer Leiter. Ich war für ein Team von mehr als einem Dutzend Personen verantwortlich, Mehr als die Hälfte von ihnen waren Auftragnehmer (Nebeningenieure).
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Sie arbeiten nachts und an den Wochenenden nach ihrem Tagesjob. Und von Freitagabend bis Sonntagabend, Eine riesige Anzahl von Zugmaschinen wird gleichzeitig in Betrieb genommen.
Ein Auftragnehmer kann an mehreren Repositories gleichzeitig arbeiten, Am Ende der Woche fragen sie sich: "Wo soll ich anfangen?". Dutzende von Pull-Anfragen, die sich allein über das Wochenende auftürmen, sind an der Tagesordnung.
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Nur weil ein Produkt eine Microservice-Konfiguration ist, Auch der Zusammenführungsprozess ist nicht mikro.
In der Praxis ist die Geschäftslogik komplex und erstreckt sich über jeden Dienst, Wird sie zusammengeführt, ohne den Kontext zu verstehen, Die Integrität des gesamten Systems wird sofort zerstört.
Auf den ersten Blick scheint die Produktivität zu steigen. Aber insgesamt wird das Produkt instabiler.
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In dieser Situation ist es schwierig, sich auszuruhen. Wenn man die Züge am Samstag und Sonntag unkontrolliert lässt, Montag könnte irgendwo etwas kaputt sein.
Immerhin, Manager und Entwickler, "Struktur, die nicht ruhen kann".
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Oberflächlich betrachtet könnte man dies als "Produktivitätsgewinn" bezeichnen. Aber im Grunde genommen gibt es einen zunehmenden 'Verlust des Kontextes'. Produktivität ist, Es geht nicht darum, Code schneller zu schreiben, *hängt von der Fähigkeit der Menschen ab, die den Kontext verstehen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und korrekt zusammenzuführen.
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In einigen Bereichen kann die KI hier jedoch helfen, die Grenzen sind aber auch klar. Vor allem in UX und Frontend, wo "Augen" und "Ohren" benötigt werden, kann KI die menschlichen Sinne noch nicht ergänzen.
KI kann jedoch nur mit der Backend-Logik arbeiten, UI und Erlebnisdesign nicht.
Je mehr KI eingesetzt wird, desto mehr sinkt angeblich die Produktivität, *Je mehr KI eingesetzt wird, desto geringer ist die Produktivität, und es ist leicht, in die "umgekehrte Produktivitätsfalle " zu geraten.
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Das ist ein Problem, das deutlich wird, wenn man über eine Entwicklungsorganisation von etwa einem Dutzend Personen hinausgeht. Ich spreche nicht von Dingen wie "01 Prototypen in Claude Code". *Es ist eine Realität, die sich zeigt, wenn man in die Phase der Wartung eines Produkts kommt, das im Produktionsmaßstab funktioniert.
Sowohl die KI als auch der Mensch arbeiten bereits bis an ihre Grenzen. Dennoch gibt es keine Garantie dafür, dass Produkte nicht kaputt gehen.
