Sự phát triển của các công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI đang tạo ra một vấn đề bất ngờ: chúng đang làm cho phần mềm trở nên phức tạp hơn và khó bảo trì hơn. Sự mỉa mai này đã châm ngòi cho những cuộc thảo luận sôi nổi giữa các developer về điều gì thực sự làm cho phần mềm phức tạp và cách đo lường nó.
Công Cụ AI Khuếch Đại Các Thói Quen Lập Trình Xấu
Các nhóm phát triển đang phát hiện ra rằng các trình tạo code AI liên tục tạo ra đúng những loại code có vấn đề mà các chuyên gia kỹ thuật phần mềm cảnh báo. Những công cụ này thường xuyên tạo ra code trùng lặp, lạm dụng các mẫu kế thừa, và tạo ra các giải pháp tuân theo phân tách thời gian kém - về cơ bản là tổ chức code dựa trên thời điểm các hoạt động xảy ra thay vì nhóm logic.
Một developer lưu ý rằng trong khi AI có thể soạn thảo giải pháp nhanh chóng, họ thường phải dành gấp ba lần thời gian để tái cấu trúc code được tạo ra để làm cho nó có thể bảo trì được. Lời hứa về tăng năng suất thông qua hỗ trợ AI đang bị làm suy yếu bởi nợ kỹ thuật mà những công cụ này mang lại.
Các Yếu Tố Chính Góp Phần Tạo Nên Độ Phức Tạp Của Phần Mềm
Các Vấn Đề Liên Quan Đến Phụ Thuộc:
- Trùng Lặp - Cùng một kiến thức được sử dụng ở nhiều nơi khác nhau
- Ngoại Lệ - Các thành phần giao diện phức tạp lan truyền qua chuỗi lệnh gọi
- Kế Thừa - Sự phụ thuộc giữa các lớp cha và lớp con
- Phân Tách Theo Thời Gian - Cấu trúc dựa trên thời điểm thực hiện thao tác thay vì logic
Các Vấn Đề Liên Quan Đến Tính Mơ Hồ:
- Quy ước đặt tên mơ hồ
- Các mẫu code không nhất quán
- Tài liệu hướng dẫn không đầy đủ
- Sử dụng quá mức gián tiếp thông qua listeners hoặc đa hình
Cuộc Tranh Luận Về Định Nghĩa Độ Phức Tạp Nóng Lên
Cộng đồng phát triển phần mềm đang chia rẽ về cách định nghĩa và đo lường độ phức tạp của code một cách phù hợp. Một số developer ủng hộ các phương pháp toán học đếm các yếu tố cấu trúc như các nút trong cây code, tương tự như cách các nhà khoa học đo lường độ phức tạp phân tử. Những người khác tin rằng độ phức tạp nên tập trung vào tải nhận thức - mức độ khó khăn để con người hiểu và sửa đổi code.
Cuộc tranh luận này không chỉ mang tính học thuật. Sự bất đồng này ảnh hưởng đến cách các nhóm đánh giá chất lượng code, chọn ưu tiên tái cấu trúc, và đưa ra quyết định kiến trúc. Những người chỉ trích các cuốn sách thiết kế phần mềm phổ biến chỉ ra rằng nhiều lý thuyết độ phức tạp thiếu nền tảng toán học chặt chẽ, khiến chúng cảm thấy tùy tiện và không nhất quán.
Các triệu chứng của độ phức tạp phần mềm
- Khuếch đại thay đổi - Những thay đổi đơn giản đòi hỏi phải sửa đổi ở nhiều vị trí trong mã nguồn
- Tải nhận thức cao - Cần quá nhiều thông tin để hoàn thành các tác vụ phát triển
- Ẩn số không xác định - Không rõ ràng về các yêu cầu để hoàn thành tác vụ và sửa đổi mã nguồn
 |
|---|
| Một minh họa so sánh kiến trúc mạng "Có Trừu tượng hóa" và "Không có Trừu tượng hóa", thể hiện sự khác biệt về độ phức tạp như được đề cập trong cuộc tranh luận về định nghĩa độ phức tạp giữa các nhà phát triển |
Thách Thức Tổ Chức Vượt Qua Các Giải Pháp Kỹ Thuật
Ngay cả khi các developer hiểu các nguyên tắc thiết kế tốt, việc áp dụng chúng vào thực tế vẫn khó khăn. Thách thức thực sự nằm ở việc làm cho tư duy chiến lược tồn tại qua áp lực hàng ngày của các yêu cầu tính năng, sửa lỗi, và thời hạn gấp rút.
Câu hỏi khó thực sự có lẽ là làm cho dù chỉ 10% trí tuệ và ý định tốt như vậy tồn tại khi chương trình bị tấn công bởi các bản vá của người đóng góp, hoặc những người nhận ticket Jira.
Nhiều developer có kinh nghiệm báo cáo rằng các quản lý dự án thường bỏ qua những nỗ lực cải thiện chất lượng code, coi chúng là chi phí không cần thiết. Điều này tạo ra một chu kỳ mà các bản sửa chiến thuật ngắn hạn tích lũy thành những cơn ác mộng bảo trì dài hạn.
Con Đường Phía Trước
Bất chấp những thách thức này, cộng đồng phát triển tiếp tục tìm kiếm các giải pháp thực tế. Một số đề xuất rằng công cụ tốt hơn có thể làm cho kiến trúc tốt dễ dàng hơn kiến trúc xấu, tương tự như cách các ngôn ngữ lập trình hàm tự nhiên ngăn cản một số mẫu có vấn đề.
Những người khác nhấn mạnh rằng quản lý độ phức tạp về cơ bản là một vấn đề giao tiếp hơn là vấn đề kỹ thuật. Thành công đòi hỏi việc thiết lập các quy trình và khung làm việc rõ ràng khiến việc lệch khỏi các mẫu kiến trúc dự định trở nên khó khăn.
Cuộc thảo luận đang diễn ra phản ánh một lĩnh vực đang trưởng thành đang vật lộn với cách mở rộng các thực hành phát triển phần mềm khi các hệ thống phát triển lớn hơn và các nhóm trở nên phân tán hơn. Trong khi các công cụ AI hứa hẹn sẽ tăng tốc phát triển, chúng cũng làm nổi bật tầm quan trọng liên tục của phán đoán con người trong việc tạo ra phần mềm có thể bảo trì.
Tham khảo: Designing Software in the Large