Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Разработчики программного обеспечения проводят большую часть своего времени нет написание кода; Недавние отраслевые исследования показали, что фактическое кодирование составляет всего 16% рабочего времени разработчиков, а остальные, потребляемые операционными и поддерживающими задачами. Поскольку инженерные команды испытывают давление «делать больше с меньшими затратами», а руководители хвастаются тем, сколько из их кодовой базы написана ИИ, остается вопрос: что сделано, чтобы оптимизировать оставшиеся 84% задач, над которыми работают инженеры?
Держите разработчиков, где они самые продуктивные
Основным виновником производительности разработчика является переключение контекста: постоянное прыжок между постоянно растущим множеством инструментов и платформ, необходимых для создания и доставки программного обеспечения. Исследование Harvard Business Review показало, что средний цифровой работник переворачивается между приложениями и веб -сайтами почти 1200 раз в день. И каждое прерывание имеет значение. Калифорнийский университет обнаружил, что требуется около 23 минут, чтобы восстановить фокус после полного перерыва, а иногда и хуже, так как почти 30% прерванных задач никогда не возобновлены. Контекст -переключение на самом деле находится в центре DORA, одной из самых популярных фреймворков разработки программного обеспечения для производительности.
В эпоху, когда компании, управляемые искусственным интеллектом, пытаются дать своим сотрудникам возможность делать больше с меньшими затратами, помимо «просто», предоставляя им доступ к крупным языковым моделям (LLMS), появляются некоторые тенденции. Например, Джаррод Рулленд, главный инженер в Brex, предполагает, что «разработчики обеспечивают свою самую высокую ценность, когда они сосредоточены в своей интегрированной среде разработки (IDE)». Имея это в виду, он решил найти новые способы, чтобы это произошло, и новый протокол Антропика может быть одним из ключей.
MCP: протокол, чтобы донести контекст в IDES
Помощники кодирования, такие как IDES, такие как курсор, Copilot и Windsurf, находятся в центре ренессанса разработчика. Их скорость усыновления невидима. Курсор стал самым быстрорастущим SaaS в истории, достигнув 100 миллионов долларов ARR в течение 12 месяцев после запуска, а 70% компаний из списка Fortune 500 используют Microsoft Copilot.
Но эти помощники кодирования были ограничены только контекстом кодовой базы, который мог бы помочь разработчикам писать код быстрее, но не смогли помочь с переключением контекста. Новый протокол решает эту проблему: протокол контекста модели (MCP). Выпущенный в ноябре 2024 года Anpropic, он является открытым стандартом, разработанным для облегчения интеграции между системами искусственного интеллекта, особенно инструментами на основе LLM, а также внешними инструментами и источниками данных. Протокол настолько популярен, что за последние 6 месяцев увеличилось на 500% новых серверов MCP, примерно 7 миллионов загрузок в июне,
Одним из наиболее эффективных применений MCP является его способность подключать помощников по кодированию искусственного интеллекта непосредственно к инструментам, на которые разработчики полагаются каждый день, оптимизируя рабочие процессы и резко сокращая переключение контекста.
Возьмите разработку функций в качестве примера. Традиционно он включает в себя отскакивание между несколькими системами: чтение билета в трекере проекта, просмотр разговора с товарищем по команде для разъяснения, поиск документации для деталей API и, наконец, открытие IDE для начала кодирования. Каждый шаг живет на другой вкладке, требуя умственных сдвигов, которые замедляют разработчиков.
С MCP и современными помощниками ИИ, такими как Клод Антрика, весь этот процесс может произойти внутри редактора.
Например, реализация функции все в рамках ассистента кодирования становится:
- Включите детали билета, используя линейный MCP -сервер;
- Соответствующие разговоры с использованием Slack MCP Server;
- Принесите правильную документацию, используя сервер Glean MCP
- Напишите эту функцию, попросив курсор написать для нее леса.
Тот же принцип может применяться ко многим другим рабочим процессам инженеров, например, ответ на инцидент для SRES может выглядеть так:
- Вытащите инцидент через сервер Rootly MCP
- Получить данные трассировки через сервер Sentry MCP
- Метрики об наблюдении импорта с помощью сервера MCP Chronosphere
- Установите ошибку, которая вызвала инцидент, спросив Claude Deskop
Ничего нового под солнцем
Мы видели этот шаблон раньше. За последнее десятилетие Slack преобразовала производительность на рабочем месте, став центром для сотен приложений, что позволило сотрудникам управлять широким спектром задач, не выходя из окна чата. Платформа Slack уменьшила переключение контекста в повседневных рабочих процессах.
Например, игры в беспорядках подключились около 1000 приложений Slack, а инженеры увидели сокращение времени, необходимое для тестирования и итерации, на 22% более быстрое время для выявления новых ошибок и увеличение уровня запуска функций на 24%; Все были приписаны оптимизации рабочих процессов и уменьшению трения переключения инструментов.
Теперь аналогичное преобразование происходит в разработке программного обеспечения, когда помощники ИИ и их интеграции MCP служат мостом ко всем этим внешним инструментам. По сути, IDE может стать новым командным центром для инженеров All-in-One, так же, как Slack был для общих работников знаний.
MCP не может быть готовым для предприятия
MCP является относительно зарождающимся стандартом, например, Security Wisem MCP не имеет встроенной модели аутентификации или разрешений, полагаясь на внешние реализации, которые все еще развиваются, есть также двусмысленность в отношении идентичности и аудита-протокол не четко различает, было ли действие, запускаемое пользователем или самой ИИ, что затруднение ответственности и контроля доступа без дополнительных пользовательских соли. Лори МакВитти, выдающийся инженер и главный евангелист в офисе технического директора F5 Networks, говорит, что MCP «прерывает основные предположения безопасности, которые мы держали в течение долгого времени».
Другое практическое ограничение возникает, когда слишком много инструментов MCP или серверов используются одновременно, например, внутри помощника кодирования. Каждый сервер MCP рекламирует список инструментов с описаниями и параметрами, которые должна рассмотреть модель ИИ. Затопление модели десятками доступных инструментов может перегружать окно контекста. Производительность заметно ухудшается, поскольку количество инструментов растет, поскольку некоторые интеграции IDE наложили жесткие ограничения (около 40 инструментов в Cursor IDE или ~ 20 инструментов для агента OpenAI), чтобы предотвратить размен
Наконец, нет никакого сложного способа, чтобы инструменты были автоматически открыты или контекстуально предложены помимо перечисления их всех, поэтому разработчикам часто приходится переключать их вручную или курировать, какие инструменты активны, чтобы все было работать гладко. Ссылаясь на этот пример того, как игры Riot, установленные 1000 приложений Slack, мы видим, как это может быть непригодным для использования предприятия.
Меньше поворота, больше программного обеспечения
Последнее десятилетие научило нас значению донесения работы для работника, от Slack -каналов, которые трудятся в обновлениях до методологий электронной почты «Входящий Zero» и унифицированные панели управления платформой. Теперь, с ИИ в нашем инструментарии, у нас есть возможность дать возможность разработчикам быть более продуктивными. Предположим, Слэк стал центром делового общения.
В этом случае помощники кодирования хорошо полагаются, чтобы стать центром создания программного обеспечения не только на том, где написан код, но где объединяются весь контекст и сотрудники. Поддерживая разработчиков в их потоке, мы удаляем постоянное изменение умственного переключения передач, которое изводило инженерную производительность.
Для любой организации, которая зависит от доставки программного обеспечения, внимательно посмотрите, как ваши разработчики проводят свой день; Вы можете быть удивлены тем, что вы найдете.
Sylvain Kalache возглавляет AI Labs в Rootly.
Источник
