Munculnya alat coding bertenaga AI menciptakan masalah yang tidak terduga: alat-alat tersebut membuat software menjadi lebih kompleks dan sulit dipelihara. Ironi ini telah memicu diskusi sengit di antara para developer tentang apa yang benar-benar membuat software kompleks dan bagaimana cara mengukurnya.
Alat AI Memperkuat Praktik Coding yang Buruk
Tim pengembangan menemukan bahwa generator kode AI secara konsisten menghasilkan jenis kode bermasalah yang persis seperti yang diperingatkan oleh para ahli software engineering. Alat-alat ini secara rutin menciptakan kode duplikat, menggunakan pola inheritance secara berlebihan, dan menghasilkan solusi yang mengikuti temporal decomposition yang buruk - pada dasarnya mengorganisir kode berdasarkan kapan operasi terjadi daripada pengelompokan logis.
Seorang developer mencatat bahwa meskipun AI dapat menyusun solusi dengan cepat, mereka sering menghabiskan waktu tiga kali lebih lama untuk melakukan refactoring pada kode yang dihasilkan agar dapat dipelihara. Janji peningkatan produktivitas melalui bantuan AI sedang dirusak oleh technical debt yang diperkenalkan oleh alat-alat ini.
Faktor Utama Penyebab Kompleksitas Perangkat Lunak
Masalah Terkait Dependensi:
- Duplikasi - Pengetahuan yang sama digunakan di beberapa tempat
- Pengecualian - Elemen antarmuka yang kompleks dan menyebar melalui rantai pemanggilan
- Pewarisan - Dependensi antara kelas induk dan kelas anak
- Dekomposisi Temporal - Struktur berdasarkan waktu operasi daripada logika
Masalah Terkait Ketidakjelasan:
- Konvensi penamaan yang samar
- Pola kode yang tidak konsisten
- Dokumentasi yang tidak memadai
- Indirection berlebihan melalui listener atau polimorfisme
Perdebatan Definisi Kompleksitas Memanas
Komunitas pengembangan software terpecah dalam cara mendefinisikan dan mengukur kompleksitas kode dengan benar. Beberapa developer berargumen untuk pendekatan matematis yang menghitung elemen struktural seperti node dalam pohon kode, mirip dengan cara ilmuwan mengukur kompleksitas molekul. Yang lain percaya bahwa kompleksitas harus fokus pada beban kognitif - seberapa sulit bagi manusia untuk memahami dan memodifikasi kode.
Perdebatan ini bukan hanya akademis. Ketidaksepakatan ini mempengaruhi cara tim mengevaluasi kualitas kode, memilih prioritas refactoring, dan membuat keputusan arsitektural. Kritikus buku-buku desain software populer menunjukkan bahwa banyak teori kompleksitas tidak memiliki fondasi matematis yang ketat, membuat mereka terasa sewenang-wenang dan tidak konsisten.
Gejala Kompleksitas Perangkat Lunak
- Amplifikasi Perubahan - Perubahan sederhana memerlukan modifikasi di banyak lokasi kode
- Beban Kognitif Tinggi - Informasi berlebihan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas pengembangan
- Ketidaktahuan yang Tidak Diketahui - Persyaratan yang tidak jelas untuk penyelesaian tugas dan modifikasi kode
 |
|---|
| Sebuah ilustrasi yang membandingkan arsitektur jaringan "Dengan Abstraksi" dan "Tanpa Abstraksi," mendemonstrasikan perbedaan kompleksitas sebagaimana direferensikan dalam perdebatan definisi kompleksitas di kalangan pengembang |
Tantangan Organisasi Mengatasi Solusi Teknis
Bahkan ketika developer memahami prinsip-prinsip desain yang baik, menerapkannya dalam praktik tetap sulit. Tantangan sebenarnya terletak pada membuat pemikiran strategis bertahan dari tekanan harian permintaan fitur, perbaikan bug, dan tenggat waktu yang ketat.
Pertanyaan sulit yang sebenarnya mungkin adalah membuat bahkan 10% dari kebijaksanaan dan niat baik tersebut bertahan ketika program dibombardir oleh patch kontributor, atau orang-orang yang mengambil tiket Jira .
Banyak developer berpengalaman melaporkan bahwa project manager sering mengabaikan upaya untuk meningkatkan kualitas kode, memandangnya sebagai overhead yang tidak perlu. Ini menciptakan siklus di mana perbaikan taktis jangka pendek terakumulasi menjadi mimpi buruk pemeliharaan jangka panjang.
Jalan ke Depan
Meskipun menghadapi tantangan ini, komunitas pengembangan terus mencari solusi praktis. Beberapa menyarankan bahwa tooling yang lebih baik dapat membuat arsitektur yang baik lebih mudah daripada arsitektur yang buruk, mirip dengan cara bahasa pemrograman fungsional secara alami mencegah pola-pola bermasalah tertentu.
Yang lain menekankan bahwa manajemen kompleksitas pada dasarnya adalah masalah komunikasi daripada masalah teknis. Kesuksesan memerlukan penetapan proses dan framework yang jelas yang membuat sulit untuk menyimpang dari pola arsitektural yang dimaksudkan.
Diskusi yang sedang berlangsung mencerminkan bidang yang sedang matang yang bergulat dengan cara menskalakan praktik pengembangan software saat sistem tumbuh lebih besar dan tim menjadi lebih terdistribusi. Meskipun alat AI menjanjikan untuk mempercepat pengembangan, mereka juga menyoroti pentingnya penilaian manusia yang berkelanjutan dalam menciptakan software yang dapat dipelihara.
Referensi: Designing Software in the Large