Komunitas pemrograman sedang bersatu di sekitar prinsip fundamental yang menjadi semakin relevan di era kode yang dihasilkan AI: menulis kode yang sederhana dan mudah dibaca daripada solusi yang pintar namun kompleks. Pergeseran ini terjadi saat developer bergulat dengan tantangan memahami dan memelihara kode, baik yang ditulis oleh manusia maupun model bahasa besar.
 |
|---|
| Kekacauan dalam kompleksitas kode: Tantangan memahami kode yang berbelit-belit |
Masalah Dua Kali Lebih Pintar Mendorong Gerakan Kesederhanaan
Wawasan kunci yang mendorong gerakan ini berasal dari apa yang dikenal sebagai Hukum Kernighan , yang menyatakan bahwa debugging dua kali lebih sulit daripada menulis kode pada awalnya. Ini berarti jika Anda menulis kode paling pintar yang bisa Anda kelola, Anda akan kesulitan untuk men-debug-nya nanti. Prinsip ini mendapat perhatian baru saat developer berbagi pengalaman mewarisi codebase yang tidak dapat dipelihara dan belajar dengan cara yang sulit bahwa kompleksitas menciptakan masalah jangka panjang.
Banyak programmer melaporkan perjalanan yang serupa: dimulai dengan kode yang terlalu kompleks untuk mengesankan orang lain, kemudian secara bertahap belajar memprioritaskan keterbacaan dan kemudahan pemeliharaan. Evolusi ini sering terjadi ketika developer mulai berkontribusi pada proyek open-source atau bekerja pada codebase tim, di mana mereka mengalami langsung frustrasi menguraikan kode yang tidak perlu rumit.
Hukum Kernighan : Prinsip pemrograman yang dinamai menurut ilmuwan komputer Brian Kernighan , menekankan bahwa debugging memerlukan lebih banyak upaya mental daripada coding awal.
Hukum Kernighan: "Semua orang tahu bahwa debugging dua kali lebih sulit daripada menulis program sejak awal. Jadi jika Anda seclever mungkin saat menulisnya, bagaimana Anda bisa men-debug-nya?"
LLM Menciptakan Tantangan Kompleksitas Baru
Munculnya asisten coding AI telah memperkenalkan dimensi baru pada masalah kompleksitas. Meskipun alat-alat ini unggul dalam menghasilkan kode dengan cepat, mereka sering menghasilkan solusi yang terlihat masuk akal tetapi mungkin mengandung bug halus atau ketidakefisienan. Tidak seperti kode produksi yang ditulis manusia yang telah diuji dan disempurnakan, kode yang dihasilkan LLM memerlukan pengawasan yang cermat untuk memastikan berfungsi dengan benar dan terintegrasi dengan baik dengan sistem yang ada.
Beberapa developer dengan latar belakang keamanan melaporkan keberhasilan dalam memahami output LLM dengan cepat, tetapi yang lain memperingatkan bahwa mengevaluasi kode yang dihasilkan AI memerlukan keterampilan yang berbeda dari membaca kode tradisional. Tantangannya terletak pada membedakan antara kode yang berfungsi dan kode yang hanya tampak fungsional.
Membaca Kode Tetap Menjadi Hambatan
Meskipun ada kemajuan dalam pembuatan kode, memahami codebase yang ada terus menjadi tantangan utama dalam pengembangan perangkat lunak. Membangun model mental tentang cara kerja sistem - memahami dependensi, efek samping, dan interaksi antar komponen - membutuhkan waktu dan upaya yang signifikan. Proses ini tidak dapat dengan mudah diotomatisasi atau dipercepat, bahkan dengan bantuan AI.
Komunitas telah mengembangkan berbagai strategi untuk meningkatkan pemahaman kode, termasuk menggunakan alat AI untuk menghasilkan diagram dan flowchart, berlatih dengan proyek open-source, dan fokus pada memahami kode dengan tujuan spesifik daripada membaca tanpa arah.
Strategi untuk Meningkatkan Kemampuan Membaca Kode:
- Berlatih dengan proyek open-source yang benar-benar Anda gunakan
- Baca kode sumber pustaka sebelum melihat dokumentasi
- Gunakan alat AI untuk membuat diagram dan bagan alur
- Buat catatan berjalan dalam komentar kode saat membaca
- Fokus pada pemahaman kode dengan tujuan spesifik daripada menjelajah tanpa arah
Alat dan Praktik untuk Pemahaman yang Lebih Baik
Developer menemukan keberhasilan dengan beberapa pendekatan untuk mengatasi tantangan pemahaman kode. Lingkungan pengembangan modern dengan navigasi kode instan membantu membangun pemahaman tentang bagaimana komponen terhubung. Beberapa programmer menggunakan alat AI bukan untuk pembuatan kode, tetapi untuk penjelasan dan visualisasi - membuat diagram urutan dan flowchart yang membuat sistem kompleks lebih mudah dipahami.
Praktik membaca kode sumber library alih-alih hanya dokumentasi juga mendapat popularitas sebagai cara untuk meningkatkan keterampilan membaca kode sambil memecahkan masalah nyata.
Adopsi kesederhanaan oleh komunitas pemrograman mencerminkan pemahaman yang matang tentang prioritas pengembangan perangkat lunak. Saat alat AI membuat pembuatan kode lebih mudah, fokus bergeser untuk memastikan bahwa kode tetap dapat dipahami dan dipelihara oleh developer manusia yang harus bekerja dengannya dalam jangka panjang.
Referensi: Writing Code Is Easy. Reading It Isn't.