Transcription
Облачные технологии и программирование будут выглядеть совершенно иначе в ближайшие несколько лет. ИИ уже не просто помогает нам писать простые строки кода или создавать прототипы фронтенд-приложений. Он меняет то, как разработчики работают от начала до конца. Если вы, как и я, учились в колледже до появления инструментов ИИ, вы знаете, сколько времени мы тратили на выполнение заданий по программированию или даже на написание эссе объемом в тысячу слов. Но теперь работа, которая раньше занимала часы, может быть выполнена за несколько секунд с помощью ИИ. И если вы не адаптируетесь к этому сдвигу, вы останетесь позади. Фактически, Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, сказал, что студенты должны освоить инструменты ИИ так же, как его поколение училось программировать. Вот почему в этом видео я поделюсь с вами тремя основными тенденциями, которые изменят будущее облачных технологий и программирования. Я также поделюсь с вами облачным проектом, который я построил на прошлой неделе, полностью используя ИИ, и расскажу, как вы можете сделать то же самое с помощью инструмента под названием Warp. Давайте приступим. Итак. Тренд номер один — растущее партнерство между людьми и ИИ-агентами. Десятилетиями программирование было сосредоточено на том, что люди набирали каждую строку. Даже с автодополнением или предложениями в стиле co-pilot, вы все равно выполняете большую часть работы. Но в наши дни модель меняется. Мы движемся к истинному партнерству, где люди и агенты работают вместе. ИИ-агенты больше не будут просто помощниками, которые могут выдавать фрагменты кода. Теперь они могут планировать целые технические проекты, определять зависимости и рефакторить код в нескольких файлах. Это почти как иметь кучу коллег-разработчиков, только они могут работать неограниченное количество часов, не уставая. Им время от времени нужна ваша помощь, но чем больше вы с ними работаете, тем лучше они справляются с задачами. И при этом ваша роль как человека смещается с «как мне реализовать эту функцию» на «как мне дать команду и направить агента, чтобы он построил именно то, что я хочу». Этот сдвиг также применим к облачным технологиям. Если вы облачный инженер и хотите создать облачное нативное приложение, вам больше не придется вручную писать функции Lambda или вводить команды CLI. Вместо этого вы можете просто описать, что вы хотите, на обычном языке, и ваш ИИ-агент сгенерирует все приложение. Они будут задавать вам уточняющие вопросы и запрашивать определенные разрешения для выполнения задач, чтобы достичь этого. И, конечно же, это означает больше свободного времени, чтобы вы могли сосредоточиться на таких вещах, как масштабирование архитектуры или управление безопасностью, оба из которых требуют человеческого суждения и принятия решений. Проблема в том, что большинство людей до сих пор думают об ИИ как об одном помощнике. Но настоящая сила исходит от множества агентов, работающих вместе, каждый из которых сосредоточен на разных аспектах проекта. Позвольте мне показать вам, что я имею в виду, с помощью этого инструмента сравнения облачных сервисов, который я построил на прошлой неделе, используя Warp. Итак, вот инструмент сравнения сервисов AWS, который я построил с помощью Warp. Вы можете увидеть здесь, что он сравнивает сервисы AWS с подробной информацией о категориях, функциях и ценах. Давайте посмотрим. Итак, у меня есть список из 10 сервисов AWS для начала, но, конечно, я всегда могу добавить что-то в этот каталог. Вот все категории, по которым я могу фильтровать, и я также могу видеть, находится ли сервис в бесплатном уровне или нет. Допустим, я фильтрую по базам данных. Отлично. Итак, вот две базы данных AWS в моем каталоге. Он перечисляет ключевые функции, а также модели ценообразования. Что я также могу сделать, это выбрать сравнение двух сервисов AWS бок о бок. Допустим, EC2 и S3, и я нажму «Показать сравнение». Отлично. Итак, здесь есть категория запуска, если она находится в бесплатном уровне. Я думаю, это приложение довольно крутое прямо сейчас. Что, если я скажу вам, что мне не пришлось писать код вообще, чтобы создать это приложение и развернуть его на Vel. Я использовал этот инструмент под названием, который является, по сути, средой разработки с агентами. Как здесь сказано, вы можете перейти от запроса к производству. Многим моим друзьям-разработчикам он нравится, и ему доверяют более полумиллиона инженеров в этих ведущих компаниях. Итак, давайте заглянем внутрь Warp, чтобы ознакомиться со всеми его функциями. Как вы можете видеть здесь, я нахожусь в своем инструменте сравнения облачных сервисов. Если вы хотите увидеть полный учебник, вы можете посмотреть это видео «Создаем вместе», где я подробно расскажу, как я построил этот инструмент. Но да, позвольте мне показать вам некоторые функции. Допустим, я хочу расширить свой инструмент сравнения облачных сервисов за пределы AWS. Я также хочу добавить сервисы Azure. Что я могу просто написать, это «добавить сервисы Azure в мое приложение». И вы можете видеть шаги, которые он предпринимает. Кстати, вы можете видеть, что он проходит каждый шаг довольно быстро, и мне действительно не нужно ничего делать. И это на самом деле связано с тем, как я настроил разрешения. Применить изменения кода, читать файлы, создавать планы, выполнять команды — всегда разрешено. Но если вы хотите просматривать изменения каждый раз, когда агент выполняет действие, вы можете изменить его на «всегда спрашивать». Отлично. Теперь он предлагает список задач, которые необходимо выполнить, чтобы добавить сервисы Azure в наш инструмент сравнения облачных сервисов. Это займет несколько минут. Так что давайте немного подождем. Потрясающе. Итак, наше приложение теперь включает сервисы AWS и Azure. Самое интересное то, что я могу выбрать сервис AWS и сервис Azure, а затем сравнить их бок о бок. Из этой демонстрации вы можете четко видеть сотрудничество между людьми и агентами. Агент выполняет тяжелую работу, но вы всегда контролируете, что фактически выпускается. Итак, тренд номер два заключается в том, что облачные технологии и ИИ начнут сливаться в один набор навыков. Теперь это особенно важно для моих учеников облачных технологий, потому что это повлияет на то, что вам нужно будет изучать и совершенствовать. Традиционно облачные технологии и ИИ воспринимались как два отдельных пути. У вас есть облачные инженеры, сосредоточенные на AWS, Azure и Google Cloud. А затем у вас есть инженеры по ИИ и машинному обучению, работающие над моделями и конвейерами обучения. У компаний были облачные команды, и у них были команды по ИИ. Но в будущем эти два мира пересекутся. Облачные технологии и ИИ больше не будут изолированными навыками. Вместо этого они образуют один объединенный набор инструментов. Компании будут ожидать, что облачные инженеры будут использовать ИИ в своей повседневной работе. Запуск облачных ресурсов с помощью ИИ, интеграция ИИ-агентов в их рабочий процесс и так далее. По данным Gartner, одной из исследовательских фирм, рост агентного ИИ ознаменует одну из самых быстрых трансформаций в корпоративных технологиях со времен внедрения публичного облака. Но хорошая новость в том, что ИИ практически работает в облаке. Чем выше спрос на ресурсы ИИ, тем больше вакансий будет в облачной сфере. Моя рекомендация — заложить прочный фундамент в обеих областях. Узнайте, как ИИ-агенты могут помочь вам автоматизировать облачные задачи, и в то же время поймите, как облачная инфраструктура поддерживает ИИ. В будущем, вместо того чтобы переключаться между пятью различными инструментами, вы, вероятно, будете использовать единую среду, где облачное программирование и развертывание будут унифицированы. Позвольте мне показать вам пример того, что я имею в виду. С помощью Warp я могу планировать свои проекты, использовать его как редактор кода, работать с ИИ-агентами, а также развертывать его в облаке. Я уже показал вам, как работать с ИИ-агентами в Warp, но теперь позвольте мне показать вам, как вы можете редактировать код напрямую, пока агент вносит изменения. Итак, я заметил в своем приложении сравнения облачных сервисов, что Amazon Aurora отсутствует. Давайте добавим его сейчас. Я нажму «Продолжить с планом». Итак, Warp понял, что Aurora в настоящее время отсутствует в базе данных, и добавит ее на корневой уровень. Теперь он запрашивает у меня разрешение на добавление Amazon Aurora. Нажмем «Выполнить». Отлично. Amazon Aurora был успешно добавлен в инструмент сравнения облачных сервисов. Слева я могу просматривать внесенные изменения. А справа у меня открыт редактор кода, чтобы я мог получать доступ к файлам и редактировать их напрямую. Допустим, я хочу указать дополнительную функцию. Что я могу просто сделать, это набрать «Aurora поддерживает глобальные базы данных». И тогда я могу просто сохранить это и закрыть этот раздел редактора кода. Хорошо, давайте перейдем к тренду номер три, а именно к тому, что отладка станет в основном автоматизированной. Отладка всегда была одним из самых медленных и разочаровывающих процессов в разработке программного обеспечения и облачных технологиях. Если вы когда-либо развертывали облачный стек, только чтобы получить в ответ расплывчатое сообщение об ошибке развертывания, вы точно понимаете, что я имею в виду. Или, возможно, вы написали простой скрипт, запустили его, и все, что вы увидели, это сообщение об ошибке, говорящее, что что-то пошло не так. Начиная с этого момента все изменится. Я имею в виду, мы уже видим эту тенденцию. Существует множество инструментов, которые могут помочь вам быстрее выявлять ошибки. Но что нового, так это то, что ИИ-агенты теперь могут вмешаться. С помощью ИИ, вместо того чтобы просто показывать вам ошибки, агент может анализировать журналы в режиме реального времени, объяснять проблему на обычном языке и даже генерировать предлагаемое исправление. Сила здесь в том, что вы остаетесь под контролем. Агенты будут предлагать исправления, но вы можете быть тем, кто их просматривает, дорабатывает и решает, что фактически выпускается. Позвольте мне показать вам, насколько крутой является автоматизированная отладка. Итак, что здесь происходит, так это то, что я пытаюсь отладить свое приложение. Я хочу запустить его локально на своем компьютере, но вы можете видеть здесь, что этот сайт недоступен. Итак, вот что произошло с отладкой. Он заметил, что файл data.py определяет сервисы AWS, но файл main.py пытается импортировать облачные сервисы на Warp. Вы можете видеть прямые различия в коде. И да, давайте попробуем посмотреть, сможет ли он запустить его. Хорошо, я применю это изменение. Мне нравится, как он обновляет меня на каждом этапе процесса. Применить изменения снова. Теперь я установлю его на автоодобрение. Итак, эта стрелка здесь. Отлично. Так что я могу просто отойти от своего компьютера, и через несколько минут он, вероятно, поможет мне завершить решение моей проблемы. Пока это работает, позвольте мне рассказать, почему я бы рекомендовал использовать Warp для ваших технических проектов. Во-первых, производительность Warp на высшем уровне. Он занимает первое место в рейтинге terminal bench и 75% в swb bench, превосходя такие инструменты, как claude code, по показателям кодирования. Во-вторых, у него лучший пользовательский интерфейс для кодирования. Warp объединяет все в единую рабочую среду разработчика. Это включает в себя кодирование, ИИ-агентов и инструменты CLI в одном месте. Вы видели это в действии во время демонстраций. И в-третьих, вы получаете гибкость. В отличие от claude code, Warp не ограничен только терминалом. И в отличие от таких инструментов, как cursor, Warp работает полностью на протяжении всего жизненного цикла разработки. Отлично. Warp успешно помог мне отладить мое приложение. И если мы прокрутим немного вниз, вы сможете увидеть Amazon Aurora, перечисленный как сервис. Если вы хотите изучить Warp самостоятельно, я оставлю ссылку на него в описании ниже, где вы можете получить Warp Pro всего за 1 доллар в первый месяц, используя мой код Lucy. Итак, это три основные тенденции, которые, по моему мнению, формируют будущее облачных технологий и программирования. Каково ваше мнение? Дайте мне знать в комментариях ниже. В целом, я считаю, что будущее облачных технологий и программирования будет довольно захватывающим. Как и многие крупные технологические трансформации, которые мы видели, ИИ определенно нарушает работу отрасли и будет продолжать это делать. Он будет замещать некоторые рабочие места, но также создавать новые возможности. Ключ не в том, чтобы бояться перемен, а в том, чтобы развивать навыки, которые позволят вам работать вместе с этими новыми инструментами. Если вы хотите быть в курсе событий, вы можете подписаться на мой канал для получения большего количества подобных видео. Спасибо за просмотр, и до встречи в следующем видео. Пока.