एआई सहायक के साथ कोडिंग 2026 में पेशेवर डेवलपर्स के काम करने का डिफ़ॉल्ट तरीका बन गया है। लेकिन “कोपायलट स्थापित करना” और वास्तव में एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग का अभ्यास करना दो बहुत अलग चीजें हैं। एक एक प्लगइन है. दूसरा एक अनुशासन है.
विभिन्न प्रोजेक्ट प्रकारों में कर्सर, गिटहब कोपायलट और कंटिन्यू.डेव के साथ महीनों तक वर्कफ़्लो को परिष्कृत करने के बाद, मैंने उन प्रथाओं को एकत्र किया है जो वास्तव में आउटपुट गुणवत्ता में सुधार करती हैं - और वे आदतें जो डेवलपर्स को सीधे सूक्ष्म बग और सुरक्षा ऋण की दीवार में ले जाती हैं। यह मार्गदर्शिका कार्यप्रणाली पर केंद्रित है, उपकरण तुलना पर नहीं। चाहे आप वाणिज्यिक सहायक या स्व-होस्टेड मॉडल का उपयोग कर रहे हों, सिद्धांत लागू होते हैं।
एआई पेयर प्रोग्रामिंग का वास्तव में क्या मतलब है
पारंपरिक जोड़ी प्रोग्रामिंग दो इंसानों को जोड़ती है: एक ड्राइवर जो कोड लिखता है और एक नेविगेटर जो आगे की सोचता है, त्रुटियों को पकड़ता है, और धारणाओं को चुनौती देता है। नेविगेटर निष्क्रिय नहीं है - वे बड़ी तस्वीर रखते हैं जबकि ड्राइवर तत्काल कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है।
एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग समान संरचना का अनुसरण करती है। आप सदैव नाविक हैं. एआई ड्राइवर है. जिस क्षण आप नेविगेट करना बंद कर देते हैं - सवाल करना बंद कर देते हैं, निर्देश देना बंद कर देते हैं, सत्यापन करना बंद कर देते हैं - आपने पहिया को एक आश्वस्त लेकिन संदर्भ-अंधा सह-पायलट को सौंप दिया है।
यह फ़्रेमिंग मायने रखती है क्योंकि यह आपके एआई टूल के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके को बदल देती है। आप एआई से अपनी समस्या का समाधान नहीं मांगते। आप उससे उस समाधान को लागू करने के लिए कहते हैं जिस पर आप पहले ही उचित स्तर पर विचार कर चुके हैं। मुद्रा में वह बदलाव नाटकीय रूप से बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है।
1. संकेत ऐसे लिखें जैसे कि आप कोई विवरण लिख रहे हों
अस्पष्ट संकेत अस्पष्ट कोड उत्पन्न करते हैं। एआई-जनरेटेड कोड की गुणवत्ता लगभग हमेशा उसके पहले आए प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता के समानुपाती होती है।
कमजोर संकेत:
Add user authentication to this app.
मजबूत संकेत:
Add JWT-based authentication to this Express API. Use the existing `users` table
(schema in db/schema.sql). Tokens should expire in 24h. Return 401 with a
JSON error body for unauthorized requests. Don't touch the existing /health
endpoint — it must remain unauthenticated.
अंतर: बाधाएं, मौजूदा संदर्भ, स्पष्ट दायरे की सीमाएं और किनारों पर अपेक्षित व्यवहार। प्रत्येक संकेत को लघु स्वीकृति मानदंड के रूप में सोचें। यदि आप यह विवरण किसी जूनियर डेवलपर को नहीं सौंपेंगे और सही आउटपुट की उम्मीद करेंगे, तो इसे एआई को भी न सौंपें।
प्रॉम्प्ट पैटर्न जो अच्छी तरह से काम करते हैं:
- भूमिका + संदर्भ + कार्य: “आप NestJS का उपयोग करके टाइपस्क्रिप्ट मोनोरेपो में काम कर रहे हैं।
AuthModulesrc/auth/पर है। मौजूदा Redis कनेक्शन का उपयोग करके लॉगिन एंडपॉइंट पर रेट लिमिटिंग जोड़ें।” - नकारात्मक बाधाएँ: “डेटाबेस स्कीमा को संशोधित न करें। नई निर्भरताएँ न जोड़ें।”
- आउटपुट प्रारूप: “केवल संशोधित फ़ाइल लौटाएँ। किसी स्पष्टीकरण की आवश्यकता नहीं है।”
- जटिल तर्क के लिए विचार श्रृंखला: “कोई भी कोड लिखने से पहले चरण दर चरण सोचें।”
एक प्रॉम्प्ट पर 60 अतिरिक्त सेकंड खर्च करने से 20 मिनट का डिबगिंग जनरेट किया गया कोड बचता है जो आपके इरादे से लगभग-लेकिन-बिल्कुल मेल नहीं खाता है।
2. बॉयलरप्लेट के लिए एआई पर भरोसा करें, तर्क के लिए एआई को सत्यापित करें
एआई सहायक अच्छी तरह से स्थापित पैटर्न वाले कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं: सीआरयूडी एंडपॉइंट, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन, टेस्ट स्कैफोल्डिंग, रेगेक्स निर्माण, कॉन्फिग फाइल जेनरेशन और भाषाओं के बीच कोड परिवर्तित करना। इनके लिए, सुझावों को स्वतंत्र रूप से स्वीकार करें - वे लगभग हमेशा सही होते हैं और समीक्षा की लागत कम होती है।
जटिलता बढ़ने पर सत्यापन सीमा तेजी से बढ़नी चाहिए:
| कार्य प्रकार | विश्वास का स्तर | सत्यापन दृष्टिकोण |
|---|---|---|
| बॉयलरप्लेट/मचान | उच्च | स्किम + रन |
| मानक एल्गोरिदम | मध्यम | ध्यान से पढ़ें + परीक्षण करें |
| व्यावसायिक तर्क | Low | पंक्ति-दर-पंक्ति समीक्षा |
| सुरक्षा-संवेदनशील कोड | बहुत कम | मैनुअल + बाहरी ऑडिट |
| समवर्ती/एसिंक पैटर्न | Low | लोड के तहत परीक्षण करें |
प्रमाणीकरण, प्राधिकरण, डेटा सत्यापन, या क्रिप्टोग्राफी से संबंधित किसी भी चीज़ के लिए, एआई आउटपुट को कार्यान्वयन के बजाय ड्राफ्ट प्रस्ताव के रूप में मानें। एआई ऐसे कोड का उत्पादन कर सकता है जो सही दिखता है और बुनियादी परीक्षणों में उत्तीर्ण होता है, जबकि इसमें सूक्ष्म खामियां होती हैं - टोकन समाप्ति में एक-एक करके त्रुटियां, अपर्याप्त इनपुट स्वच्छता, या असुरक्षित डिसेरिएलाइज़ेशन पैटर्न। वाइब कोडिंग सुरक्षा जोखिम लेख एआई-लिखित सुरक्षा कोड को शिपिंग करने से पहले समीक्षा करने लायक विशिष्ट खतरे के पैटर्न को शामिल करता है।
3. परीक्षण-संचालित एआई वर्कफ़्लो: पहले परीक्षण लिखें
एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग में सबसे कम उपयोग की जाने वाली प्रथाओं में से एक है कार्यान्वयन के लिए पहले परीक्षण लिखना। यह दृष्टिकोण कई तरीकों से लाभ देता है:
- आपको व्यवहार को सटीक रूप से निर्दिष्ट करने के लिए मजबूर करता है - फ़ंक्शन को क्या करना चाहिए यह जाने बिना आप एक परीक्षण नहीं लिख सकते
- एआई को एक स्पष्ट लक्ष्य देता है - “इन परीक्षणों को उत्तीर्ण करें” एक स्पष्ट निर्देश है
- तत्काल सत्यापन प्रदान करता है - परीक्षण पास होने पर आप जानते हैं कि कार्यान्वयन सही है
- स्कोप क्रीप को रोकता है - एआई बिल्कुल वही लागू करता है जिसकी परीक्षणों को आवश्यकता होती है, इससे अधिक कुछ नहीं
वर्कफ़्लो इस तरह दिखता है:
1. Write failing tests for the behavior you need
2. Prompt: "Implement [function/class] to make these tests pass.
Tests are in [file]. Don't modify the test file."
3. Run tests
4. If failing, share the error output and iterate
यह सिर्फ अच्छा एआई अभ्यास नहीं है - यह अच्छी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग है। एआई आपका जोड़ी प्रोग्रामिंग पार्टनर बनने से परीक्षण-प्रथम विकास के अनुशासन को बनाए रखना आसान हो जाता है, कठिन नहीं, क्योंकि कार्यान्वयन चरण सस्ता है। एआई कोड समीक्षा टूल गाइड स्वाभाविक रूप से इस वर्कफ़्लो के साथ जुड़ जाता है - एक बार जब आपका एआई कोड उत्पन्न करता है जो आपके परीक्षणों को पास करता है, तो एक समीक्षा टूल वह पकड़ सकता है जो परीक्षणों में शामिल नहीं था।
4. संदर्भ प्रबंधन: एआई को सूचित रखें
एआई सहायक केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितने संदर्भ तक उनकी पहुंच होती है। कर्सर जैसे टूल में, इसका मतलब इस बारे में विचार-विमर्श करना है कि कौन सी फ़ाइलें संदर्भ में हैं। कोपायलट में, इसका अर्थ है प्रासंगिक फ़ाइलें खुली होना। कंटिन्यू.डेव में, इसका मतलब जानबूझकर @file और @codebase संदर्भों का उपयोग करना है।
व्यावहारिक संदर्भ आदतें:
- प्रासंगिक फ़ाइलें खोलें - यदि आप किसी सेवा को संशोधित कर रहे हैं, तो उसके परीक्षण, उसकी इंटरफ़ेस परिभाषाएँ और किसी भी डाउनस्ट्रीम उपभोक्ता को खोलें
- त्रुटि संदेशों को पूर्ण रूप से चिपकाएँ — संक्षेप न करें; सटीक स्टैक ट्रेस में वह जानकारी होती है जिसकी AI को आवश्यकता होती है
- संदर्भ वास्तुशिल्प निर्णय - “हम डेटा एक्सेस के लिए रिपॉजिटरी पैटर्न का उपयोग करते हैं, नियंत्रकों में सीधे डीबी कॉल का नहीं”
- प्रोजेक्ट नियम फ़ाइलों का उपयोग करें - कर्सर की
.cursorrules, Copilot की निर्देश फ़ाइलें, और जारी रखें.dev के सिस्टम संकेत आपको स्थायी संदर्भ (कोडिंग कन्वेंशन, स्टैक विकल्प, ऑफ-लिमिट पैटर्न) को परिभाषित करने देते हैं जो हर इंटरैक्शन पर लागू होता है
एक सामान्य विफलता पैटर्न: एक खाली चैट खोलना, एक फ़ंक्शन चिपकाना, पूछना “यह काम क्यों नहीं कर रहा है?” कॉलिंग कोड, त्रुटि, या डेटा आकार प्रदान किए बिना। एआई अनुमान लगाता है। अनुमान ग़लत है. आप गलत अक्ष पर तीन बार पुनरावृति करते हैं। पूर्ण संदर्भ अग्रिम रूप से लगभग हमेशा समस्याओं को तेजी से हल करता है।
5. टीमों में एआई पेयर प्रोग्रामिंग: मानक, अराजकता नहीं
जब एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग व्यक्तिगत डेवलपर्स से इंजीनियरिंग टीमों की ओर बढ़ती है, तो नई समन्वय समस्याएं सामने आती हैं। साझा मानकों के बिना, एआई-जनरेटेड कोड शैलीगत असंगतता, निर्भरता फैलाव और वास्तुकला बहाव का परिचय देता है।
टीम उस कार्य का अभ्यास करती है:
साझा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी — संकेतों का एक रेपो बनाए रखें जो आपकी टीम के पैटर्न को दर्शाता हो। “एक नया एपीआई एंडपॉइंट जेनरेट करें” का मतलब पंद्रह इंजीनियरों में पंद्रह अलग-अलग चीजें नहीं होना चाहिए।
एआई-इन-कोड-समीक्षा मानदंड - स्पष्ट रूप से परिभाषित करें: क्या समीक्षकों को अतिरिक्त जांच के लिए एआई-जनित अनुभागों को चिह्नित करना चाहिए? कुछ टीमों को गैर-तुच्छ एआई ब्लॉकों पर एक टिप्पणी (// एआई-जनरेटेड: समीक्षा) की आवश्यकता होती है। यह अविश्वास के बारे में नहीं है - यह समीक्षा का ध्यान आकर्षित करने के बारे में है।
निर्भरता शासन - एआई उपकरण आसानी से पैकेज जोड़ने का सुझाव देते हैं। एक प्रक्रिया स्थापित करें: नई निर्भरताओं के लिए स्पष्ट अनुमोदन की आवश्यकता होती है, भले ही उन्हें किसी मानव या एआई ने प्रस्तावित किया हो। यह अव्यवस्थित पुस्तकालयों के मौन संचय को रोकता है।
नियम फ़ाइलों में आर्किटेक्चर रेलिंग — टूल की कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में अपने आर्किटेक्चरल निर्णयों को एन्कोड करें। यदि आपकी टीम ने निर्णय लिया है कि सेवा-से-सेवा संचार आंतरिक एसडीके के माध्यम से होता है न कि सीधे HTTP कॉल के माध्यम से, तो उसे .cursorrules में डालें। यदि आप इसके बारे में बताएंगे तो एआई बाधा का पालन करेगा।
उपकरण चुनने वाली टीमों के लिए, सर्वोत्तम एआई कोडिंग सहायकों की तुलना टीम नीति प्रवर्तन, ऑडिट लॉग और स्व-होस्ट किए गए परिनियोजन विकल्प जैसी एंटरप्राइज़ सुविधाओं को शामिल करता है - प्रासंगिक जब अनुपालन या आईपी चिंताएं क्लाउड मॉडल पर भेजे जाने वाले को सीमित करती हैं।
6. बचने योग्य सामान्य ख़तरे
डिज़ाइन निर्णयों के लिए AI पर अत्यधिक निर्भरता एआई एक मजबूत कार्यान्वयनकर्ता और कमजोर वास्तुकार है। यह आपके द्वारा वर्णित किसी भी डिज़ाइन के लिए कोड उत्पन्न करेगा - जिसमें ख़राब डिज़ाइन भी शामिल हैं। एआई से यह न पूछें कि “मुझे इसकी संरचना कैसे करनी चाहिए?” इससे पहले कि आप इसके बारे में स्वयं सोचें। इसका उपयोग निर्णयों को मान्य करने और लागू करने के लिए करें, न कि उन्हें उत्पन्न करने के लिए।
फर्स्ट-पास आउटपुट को बिना समझे स्वीकार करना “यह काम करता है” और “मैं इसे समझता हूं” अलग-अलग चीजें हैं। जो कोड आपको समझ में नहीं आता वह वह कोड है जिसे आप बनाए नहीं रख सकते, डीबग नहीं कर सकते, या विस्तारित नहीं कर सकते। यदि एआई कुछ ऐसा तैयार करता है जो आपने स्वयं नहीं लिखा होता, तो यह समझने में समय व्यतीत करें कि उसने विलय से पहले यह विकल्प क्यों चुना।
एआई-जनरेटेड कोड में शीघ्र इंजेक्शन जो उपयोगकर्ता इनपुट को संभालता है जब एआई उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त डेटा को संसाधित करने वाला कोड लिखता है, तो उन पैटर्न पर ध्यान दें जहां वह डेटा कोड निष्पादन पथ को प्रभावित कर सकता है। सेल्फ-होस्टेड एआई कोडिंग असिस्टेंट गाइड उन मॉडलों के लिए सुरक्षा संबंधी विचारों पर चर्चा करता है जिनकी आपके कोडबेस तक पहुंच है।
संदर्भ विंडो गिरावट को नजरअंदाज करना एआई सहायकों के साथ लंबी बातचीत ख़राब होती है। कई आदान-प्रदानों के बाद, मॉडल पहले के निर्णयों का खंडन कर सकता है या आपके द्वारा पहले से निर्दिष्ट बाधाओं को भूल सकता है। एक व्यावहारिक संकेत: यदि एआई कुछ ऐसा सुझाव देना शुरू कर देता है जिसे आपने तीन प्रतिक्रियाओं पहले स्पष्ट रूप से नहीं करने के लिए कहा था, तो संदर्भ भटक गया है। जब एक सत्र लंबा हो जाता है और आउटपुट खराब लगने लगते हैं, तो आगे बढ़ते न रहें - एक साफ, कसकर लिखे गए संदर्भ ब्लॉक के साथ एक नई बातचीत शुरू करें जो शुरुआत से ही प्रमुख निर्णयों और बाधाओं का सारांश प्रस्तुत करता है।
ऐसे कार्यों के लिए एआई का उपयोग करना जहां आपको कौशल विकसित करने की आवश्यकता है यदि आप एक जूनियर डेवलपर हैं जो एक नई भाषा या ढांचा सीख रहे हैं, तो सब कुछ उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करना आपको मूलभूत समझ विकसित करने से रोकता है। पहले समस्याओं से संघर्ष करें; अपने प्रयास की समीक्षा करने के लिए एआई का उपयोग करें, बताएं कि आपका दृष्टिकोण मुहावरेदार क्यों है या नहीं, और सुधार का सुझाव दें। वह फीडबैक लूप कौशल का निर्माण करता है। पहले उत्पन्न करना और दूसरा पढ़ना - इसका मतलब यह नहीं है कि आप समस्या से जूझे बिना किसी और का समाधान पढ़ रहे हैं।
अनुशंसित पढ़ना
एआई टूल के साथ-साथ अपनी कार्यप्रणाली को गहरा करने से लाभ मिलता है। एआई बदलाव के बावजूद या उसके कारण ये पुस्तकें आवश्यक बनी हुई हैं:
- द प्रैग्मैटिक प्रोग्रामर, 20वीं वर्षगांठ संस्करण डेविड थॉमस और एंड्रयू हंट द्वारा - मूलभूत प्रथाएं जो निर्णय प्रदान करती हैं कि AI दोहरा नहीं सकता
- Google पर सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग - टीम-स्केल इंजीनियरिंग प्रथाएँ जो बताती हैं कि संगठन स्तर पर AI-जनरेटेड कोड को कैसे नियंत्रित किया जाए
- क्लीन कोड रॉबर्ट सी. मार्टिन द्वारा - एआई क्या उत्पादन करता है इसका मूल्यांकन करने के लिए यह समझना आवश्यक है कि अच्छा कोड कैसा दिखता है
अंतिम विचार: नेविगेटर सीट पर रहें
एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग की सर्वोत्तम प्रथाएँ अंततः एक चीज़ पर आकर टिकती हैं: नेविगेटर के रूप में अपनी भूमिका बनाए रखना। AI तेज़, व्यापक और अथक है। आप निर्णय, डोमेन ज्ञान, अपने उपयोगकर्ताओं के बारे में संदर्भ और क्या भेज रहे हैं, इसके लिए जवाबदेही लाते हैं। इनमें से कोई भी दूसरे द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता।
जिन डेवलपर्स को एआई सहायक के साथ कोडिंग से सबसे अधिक लाभ मिलता है, वे वे हैं जो प्रत्येक सत्र में स्पष्ट समस्या परिभाषा के साथ आते हैं, आउटपुट के बारे में गंभीर रूप से सोचते हैं, और एआई को एक सक्षम सहयोगी के रूप में मानते हैं जिसे अभी भी दिशा की आवश्यकता है - न कि एक दैवज्ञ जो पूर्ण उत्तर देता है।
वह स्वभाव - निष्क्रिय प्रतिनिधिमंडल के बजाय संदेहपूर्ण साझेदारी - निर्माण के लायक अभ्यास है।
<स्क्रिप्ट प्रकार=‘एप्लिकेशन/एलडी+जेसन’> { “@context”: “https://schema.org”, “@प्रकार”: “FAQPage”, “मुख्य इकाई”: [ { “@प्रकार”: “प्रश्न”, “नाम”: “एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग क्या है?”, “स्वीकृतउत्तर”: { “@प्रकार”: “उत्तर”, “टेक्स्ट”: “एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग एक विकास अभ्यास है जहां एक डेवलपर संरचित तरीके से एआई कोडिंग सहायक के साथ काम करता है, जिसमें डेवलपर ‘नेविगेटर’ (निर्देशन, समीक्षा और सत्यापन) के रूप में कार्य करता है और एआई ‘ड्राइवर’ (लेखन कोड) के रूप में कार्य करता है। गिटहब कोपायलट, कर्सर और कंटिन्यू.डेव जैसे उपकरण इस वर्कफ़्लो को सक्षम करते हैं। एआई कोड पूर्णता का उपयोग करने से मुख्य अंतर जानबूझकर, सहयोगी संरचना है: डेवलपर समस्या को परिभाषित करता है और बाधाएं, एआई लागू करता है, और डेवलपर इसे स्वीकार करने से पहले आउटपुट की गंभीर समीक्षा करता है।” } }, { “@प्रकार”: “प्रश्न”, “नाम”: “एआई के साथ प्रोग्रामिंग को जोड़ते समय संकेत लिखने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?”, “स्वीकृतउत्तर”: { “@प्रकार”: “उत्तर”, “पाठ”: “प्रभावी एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग संकेतों में शामिल हैं: (1) मौजूदा कोडबेस और तकनीकी स्टैक के बारे में विशिष्ट संदर्भ, (2) जो नहीं बदला जाना चाहिए उस पर स्पष्ट बाधाएं, (3) किनारे के मामलों में अपेक्षित व्यवहार, (4) आउटपुट प्रारूप प्राथमिकताएं। प्रत्येक संकेत को एक मिनी स्वीकृति मानदंड की तरह मानें - यदि विवरण एक जूनियर डेवलपर को सौंपने के लिए पर्याप्त स्पष्ट नहीं होगा, तो इसे और अधिक विवरण की आवश्यकता है। भूमिका-आधारित संकेत (उदाहरण के लिए, ‘आप एक टाइपस्क्रिप्ट में काम कर रहे हैं NestJS मोनोरेपो…’) AI को आपके प्रोजेक्ट के पैटर्न के अनुरूप बने रहने में मदद करता है।” } }, { “@प्रकार”: “प्रश्न”, “नाम”: “मुझे एआई-जनरेटेड कोड पर कब भरोसा करना चाहिए और कब मुझे इसे सावधानीपूर्वक सत्यापित करना चाहिए?”, “स्वीकृतउत्तर”: { “@प्रकार”: “उत्तर”, “टेक्स्ट”: “बॉयलरप्लेट, स्कैफोल्डिंग, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और मानक एल्गोरिदम के लिए एआई आउटपुट पर अत्यधिक भरोसा करें - कोड चलाकर और आउटपुट को स्किम करके समीक्षा करें। व्यावसायिक तर्क के लिए सावधानीपूर्वक लाइन-बाय-लाइन समीक्षा लागू करें। सुरक्षा-संवेदनशील कोड (प्रमाणीकरण, प्राधिकरण, इनपुट सत्यापन, क्रिप्टोग्राफी) के लिए, एआई आउटपुट को ड्राफ्ट के रूप में मानें और मैन्युअल रूप से या सुरक्षा ऑडिट के साथ सत्यापित करें। कॉनकरेंसी और एसिंक पैटर्न भी सावधानीपूर्वक समीक्षा और लोड परीक्षण की गारंटी देते हैं। अंगूठे का नियम: लागत जितनी अधिक होगी एक सूक्ष्म बग की, आपको उतनी ही अधिक सावधानी से समीक्षा करनी चाहिए।” } }, { “@प्रकार”: “प्रश्न”, “नाम”: “टीमें विसंगति पैदा किए बिना एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग को बड़े पैमाने पर कैसे लागू करती हैं?”, “स्वीकृतउत्तर”: { “@प्रकार”: “उत्तर”, “टेक्स्ट”: “प्रभावी टीम-स्केल एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग के लिए आवश्यक है: साझा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी जो आपकी टीम के पैटर्न और स्टैक विकल्पों को प्रतिबिंबित करती है, उपकरण के नियम फ़ाइलों में एन्कोडेड वास्तुशिल्प बाधाएं (जैसे कर्सर के .cursorrules), एआई-जनरेटेड अनुभागों के लिए स्पष्ट कोड समीक्षा मानदंड, और निर्भरता शासन प्रक्रियाएं (सभी नए पैकेजों को मंजूरी की आवश्यकता है चाहे मानव या एआई ने उन्हें प्रस्तावित किया हो)। टीमों को यह भी परिभाषित करना चाहिए कि एआई टूल आउटपुट का उपयोग कहां किया जा सकता है और कहां नहीं किया जा सकता है - विशेष रूप से विनियमित उद्योगों में जहां ऑडिट लॉग और डेटा रेजीडेंसी मामला।” } }, { “@प्रकार”: “प्रश्न”, “नाम”: “एआई सहायक के साथ कोडिंग में सबसे आम समस्याएं क्या हैं?”, “स्वीकृतउत्तर”: { “@प्रकार”: “उत्तर”, “पाठ”: “सबसे आम एआई जोड़ी प्रोग्रामिंग नुकसान में शामिल हैं: (1) वास्तुशिल्प निर्णयों के लिए एआई पर अत्यधिक भरोसा करना, (2) कामकाजी कोड को स्वीकार करना जिसे आप नहीं समझते हैं और बनाए नहीं रख सकते हैं, (3) एआई-जनरेटेड कोड हैंडलिंग उपयोगकर्ता इनपुट में सुरक्षा कमजोरियां, (4) लंबे सत्रों में संदर्भ विंडो गिरावट के कारण विरोधाभासी आउटपुट होते हैं, और (5) कनिष्ठ डेवलपर्स द्वारा उन तरीकों से अत्यधिक उपयोग जो कौशल विकास को रोकते हैं। अंतर्निहित विषय निष्क्रिय प्रतिनिधिमंडल है - उपचार एआई एक सहयोगी के बजाय एक दैवज्ञ के रूप में है जिसे दिशा और सत्यापन की आवश्यकता है।” } } ] } </स्क्रिप्ट>