Real Python पॉडकास्ट एपिसोड #312: वैगटेल से अंतर्दृष्टि के साथ open source में AI का पता लगाना

मेटा विवरणः Thibaud Colas और Meagen Voss के साथ यह वैगटेल एपिसोड open-source टीमों के लिए AI योगदान, डेवलपर प्रभाव और जनरेटिव CMS सुविधाओं की जांच करता है।

टैगः AI योगदान, वाग्टेल, open source , सामग्री प्रबंधन प्रणाली, डेवलपर उत्पादकता

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रखरखावकर्ताओं, डेवलपर्स और CMS उत्पाद टीमों के लिए, व्यावहारिक सवाल यह नहीं है कि क्या AI उपकरण मौजूद हैं, लेकिन उन उपकरणों को कैसे प्रबंधित किया जाए AI योगदान दैनिक open-source कार्य का हिस्सा बन जाते हैं। इस सप्ताह शो में, Thibaud Colas और Meagen Voss से Wagtail जटिल विचारों के बारे में एक बातचीत में शामिल हो गए software संगठन वर्तमान में सामना कर रहे हैंः प्रबंधन AI विकास के लिए टूल का उपयोग करने के प्रभाव को मापने, और अंत उपयोगकर्ताओं को सामग्री प्रबंधन प्रणाली से कौन सी जनरेटिव सुविधाएं चाहिए। एपिसोड फ्रेमिंग मॉडल नाम, कीमतें, बेंचमार्क स्कोर या दिनांकित नीति रिलीज़ प्रदान नहीं करता है, इसलिए उपयोगी टेकअवे दावा किए गए परिणामों की सूची के बजाय इन तीन सवालों के माध्यम से सोचने का एक तरीका है।

क्यों AI योगदान बदलते हैं open source समीक्षा

open-source परियोजनाएं हमेशा पैच, प्रलेखन सुधार और बग रिपोर्ट प्रस्तुत करने वाले बाहरी योगदानकर्ताओं पर निर्भर रही हैं। रखरखावकर्ता उन सबमिशनों की शुद्धता, लाइसेंसिंग, शैली, सुरक्षा और दीर्घकालिक रखरखाय लागत के लिए समीक्षा करते हैं। एआई-जनित कोड या पाठ उस समीक्षा में एक नई परत जोड़ते हैं क्योंकि योगदान की उत्पत्ति इसे टाइप करने वाले मानव से कम प्रत्यक्ष हो सकती है, फिर भी परिणाम अभी भी प्रशंसनीय लग सकता है।

वैगटेल जैसी परियोजनाओं के लिए, यह प्रश्न मायने रखता है क्योंकि एक सामग्री प्रबंधन प्रणाली का उपयोग कई संगठनों द्वारा किया जाता है, और इसका कोडबेस, प्रलेखन और प्लगइन पारिस्थितिकी तंत्र उत्पादन स्थलों का हिस्सा बन सकता है। यदि परीक्षण करना कठिन हो, खराब समझाया जाए या लाइसेंसिंग अनिश्चितता पैदा करने वाले स्रोत से कॉपी की गई हो तो कम समय में रखरखावकर्ता का समय कम करने वाला योगदान बाद में जोखिम बढ़ा सकता है । इसलिए एक उपयोगी AI योगदान नीति को उद्गम, परीक्षण, प्रयास समीक्षा और स्वचालित सुझाव को केवल आंशिक रूप से समझने पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

विकास पर प्रभाव को बिना अतिशयोक्ति के मापना

दूसरा प्रश्न यह है कि विकास के लिए AI उपकरणों का उपयोग करने के प्रभाव को कैसे मापा जाए। एक सरल उत्तर यह है की टीमों को हर एआई-सहायता वाले परिवर्तन को उत्पादकता लाभ नहीं मानना चाहिए। बेहतर माप पद्धति कुछ स्थिर संकेतों का उपयोग करके पहले और बाद के राज्यों की तुलना करना हैः पुल अनुरोध को मर्ज होने में कितना समय लगता है, कितनी समीक्षा टिप्पणियां मिलती हैं, कितनी बार काम फिर से किया जाता है, रिलीज़ के बाद कितने बग दिखाई देते हैं, और परीक्षण और स्पष्टीकरण पर कितना रखरखाव समय खर्च होता है।

चूंकि स्रोत विशिष्ट संख्या प्रदान नहीं करता है, इसलिए सुरक्षित दृष्टिकोण यह है कि इन्हें सिद्ध परिणामों के बजाय उम्मीदवार मैट्रिक्स के रूप में माना जाए। एक टीम एक छोटे पायलट से शुरू कर सकती हैः सामान्य योगदान के लिए सामान्य चक्र समय रिकॉर्ड करें, फिर एआई-सहायता वाले योगदान को अलग से ट्रैक करें। उत्तर देने का सवाल केवल इतना ही नहीं है कि क्या परिवर्तन तेजी से आते हैं, लेकिन क्या वे समीक्षा करना आसान है, बनाए रखना आसान है और अभी भी परियोजना के गुणवत्ता मानकों के साथ संरेखित हैं।

अंत उपयोगकर्ता जनरेटिव CMS विशेषताओं से क्या चाहते हैं

AI उपयोगकर्ताओं में संपादक, विपणक, साइट मालिक और डेवलपर्स शामिल हैं, और उनकी आवश्यकताएं समान नहीं हैं। एक संपादक को नोट्स को पेज ड्राफ्ट में बदलने में मदद की ज़रूरत हो सकती है। एक मार्केटर सारांशों, शीर्षकों या मेटाडेटा के लिए सुझाव चाह सकता है। डेवलपर टेम्पलेट्स या माइग्रेशन के लिए बॉयलरप्लेट चाहते हैं। साइट स्वामी विश्वसनीयता, अनुमतियों और सामग्री शासन के बारे में अधिक परवाह कर सकते हैं।

एपिसोड सवाल पूछता है, लेकिन यह एक अंतिम सुविधा सूची प्रस्तुत नहीं करता है। वह अंतर महत्वपूर्ण है। उत्पाद टीमों को इस बात का अनुमान नहीं लगाना चाहिए कि एक सामान्य चैट सहायक हर CMS उपयोगकर्ता के लिए उत्तर है। जनरेटिव विशेषताएं तब मूल्यवान हो जाती हैं जब वे किसी मौजूदा वर्कफ़्लो में फिट होती हैं, मानव को नियंत्रण में रखती हैं और समझाती हैं कि क्या बदल गया है। उन्हें रिकॉर्ड की प्रणाली के रूप में CMS की भूमिका का भी सम्मान करने की आवश्यकता हैः सुझाव प्रकाशित सामग्री पर चुपचाप ओवरराइट न करें, लिंक तोड़ें या निजी डेटा उजागर न करें।

software संगठनों के लिए इसका क्या अर्थ है

यदि कोई संगठन योगदान AI का प्रबंधन नहीं कर सकता है, तो वह उनके प्रभाव को माप नहीं सकता। अगर यह अपने प्रभाव को नाप नहीं सकते हैं, तो यह तय नहीं कर सकते कि जनरेटिव सुविधाओं के निर्माण या अपनाने के लिए. यदि यह अंत उपयोगकर्ताओं क्या चाहते हैं समझ में नहीं आता है, यह अधिक समीक्षा कार्य और अधिक अनिश्चितता पैदा करने वाली विशेषताएं भेज सकते हैं.

वैगटेल या इसी तरह के open-source सिस्टम का उपयोग करने वाले software संगठनों के लिए, अगला व्यावहारिक कदम एक संक्षिप्त आंतरिक नीति लिखना हैः जहां AI उपकरण की अनुमति है, क्या खुलासा किया जाना चाहिए, कौन से परीक्षण पास होने चाहिए, जो स्वचालित सुझावों की समीक्षा करता है और विफलताओं को कैसे संभाला जाता है। फिर उन्हें दो या तीन मीट्रिक चुनने चाहिए, एक सीमित पायलट चलाएं, और वास्तविक उपयोगकर्ताओं से पूछें कि जोखिम जोड़ने के बिना कौन से जनरेटिव कार्य समय बचाएंगे। बातचीत इस बारे में कम है कि क्या AI open-source विकास में आता है और जब यह होता है तो इसे जवाबदेह रखने के बारे में अधिक है।