#2 Projektdateien
Eine Einführung in die besten Projektmanagement-Praktiken im KI-Zeitalter.
Nun haben wir den Überblick über KI verstanden. Um mit der Entwicklung zu beginnen, benötigen wir jedoch zunächst eine Umgebung. Richten wir eine Entwicklungsumgebung ein, die auf der Nutzung von KI basiert. Zuallererst müssen wir entscheiden, wie wir Projektdateien verwalten. Das einfache Teilen von Dateien birgt das Risiko, dass Code bei Fehlern von Grund auf neu geschrieben werden muss. Dies gilt auch bei der Nutzung von KI, sodass Versionskontrolle und Projektmanagement in der modernen Entwicklung untrennbar sind.
In der Vergangenheit begann die Entwicklung mit einfachem File-Sharing (NFS oder NetBIOS), das sich dann über CVS (ab ~1990) → VSS (ab ~1995) → Subversion (ab ~2000) → Git (ab ~2010) entwickelte (diese Zeitlinien sind ungefähre Angaben). Ich habe Umgebungen für jede dieser Phasen vorbereitet und eingerichtet. Historisch gesehen erforderte die Einrichtung von Repository-Umgebungen (Einheiten zum Speichern und Verwalten von Projektdateien samt Aktualisierungshistorie) eine manuelle Installation oder Käufe sowie die Einrichtung von Backup-Umgebungen, was eine große Aufgabe war. Heute ist GitHub die unbestrittene Wahl. (Weil es kostenlos ist, lol)
【Über GitHub】
Bisher beschränkte GitHub kostenlose Konten auf ein einziges privates Repository, aber jetzt ist es unbegrenzt. Darüber hinaus bietet GitHub Actions bis zu 2.000 kostenlose Minuten pro Monat und der Speicherplatz ist bis zu 500 MB kostenlos.
Das ist wunderbar. Wir leben in einer großartigen Ära. Natürlich können Sie auch einen Gitea-Container über Docker starten, um eine lokale Git-Umgebung aufzubauen. Für große Projekte, bei denen ich kein CI/CD verwende, verwalte ich sie auf meinem lokalen Server.
<Was ist CI/CD?>
Dies ist eine wichtige Philosophie in der KI-gesteuerten und codelosen Entwicklung. In der Vergangenheit analysierten Systemanalysten (SA) Geschäftsprozesse und stellten Anforderungen zusammen, Systemingenieure (SE) erstellten Spezifikationen und Testanforderungen, und Programmierer (PG) schrieben den Code (bekannt als Wasserfallmodell). Im Vergleich dazu fühlt sich die heutige Welt ganz anders an. Angesichts der hohen Kosten für die Rückkehr zu früheren Phasen priorisieren moderne Methoden den schrittweisen Aufbau. Definieren wir die Begriffe kurz:
- CI: Continuous Integration
Der Prozess, bei dem Entwickler ihre Codeänderungen häufig in ein gemeinsames Repository einbringen, automatisierte Builds auslösen und Tests ausführen.
- CD: Continuous Delivery & Deployment
Eine Praxis zur Automatisierung von in der CI getestetem Code, sodass dieser jederzeit manuell für die Produktion freigegeben werden kann, oder zur Automatisierung der tatsächlichen Bereitstellung in der Produktion.
Einfach ausgedrückt ist es eine Methode, ein Projekt Schritt für Schritt fertigzustellen, während die Benutzeroberfläche und Funktionalität überprüft werden. Früher wurden diese Methoden Agile Entwicklung oder DevOps (Entwicklung + Betrieb) genannt, aber der heutige Ansatz fühlt sich noch schneller an. Er passt perfekt zur KI.
Im KI-Zeitalter gibt es ein weiteres Schlüsselkonzept zu kennen: GitOps.
<Was ist GitOps?>
Dies ist eine Entwicklungsmethode, die sich um ein Git-Repository dreht. Es ist das Konzept, alle Infrastrukturdefinitionen, Anwendungskonfigurationen und Code-Bereitstellungen auf Servern so zu verwalten, dass sie vollständig versioniert sind, was Rollbacks und vollständige Audit-Historien ermöglicht. Die Konzentration aller Projektinformationen um diese Quelle der Wahrheit erhöht die Entwicklungseffizienz, Fehlertoleranz und schnelle Wiederherstellungszeiten erheblich.
Eine Warnung bezüglich GitHub im KI-Zeitalter: Wie bereits erklärt, nutzen persönliche KI-Tools Gesprächsverläufe für das Training. Sensible Informationen (Passwörter, Zugriffstoken usw.) müssen mithilfe von GitHub Secrets sicher aufbewahrt werden. Darüber hinaus ist es für GitHub-Aktionen am besten, sich vorher über das GitHub CLI anzumelden, bevor Aufgaben an die KI delegiert werden.
Schlechtes Beispiel:
$ git clone https://{username}:{Token}@github.com/{UserID}/{repository_name}.git
Obwohl GitHub dieses Format zulässt, wird Ihr Token dadurch vollständig offengelegt. Sie sollten immer vorher `gh auth login` ausführen, damit Sie keine Anmeldedaten direkt an Git-Befehle übergeben müssen. Andernfalls wird das Token in der Remote-URL registriert und bleibt für jeden sichtbar. Gehen Sie also nicht davon aus, dass es sicher ist, nur weil ein Mensch den Befehl ursprünglich ausgeführt hat.
Da zahlreiche Websites erklären, wie man GitHub-Konten erstellt und Klonbefehle ausführt, werde ich diese Details hier überspringen. Zuerst wurde Ihr Repository (eine Sammlung von Projektdateien) erfolgreich erstellt.