Devemos usar IA pra manter projetos open source?

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No componente Validation, temos usado IA pra promover algumas mudanças.

O código do Validation é denso. É uma arquitetura que paga caro por um núcleo mágico, pequeno e bem complicado. Esse núcleo complicado torna simples a criação de validadores novos.

Literalmente qualquer um pode aprender em um dia como criar um novo validador, e foi o que trouxe mais de 100 contribuidores ao longo do tempo à incluir as mais diversas regras no projeto.

A IA é muito boa em criar novas regras. Entende rápido, tal como um novo contribuidor.

Pra mexer no núcleo, contudo, é mais complicado. Pessoalmente, pela minha experiência, até os melhores modelos de IA sofrem pra promover mudanças arquiteturais mais profundas, e se perdem na densidade do código.

Projetos open source em geral tem uma tendência à terem esses “núcleos densos”. Uma parte que foi tunada, mantida, comprimida por anos e permite que outras partes se tornem mais simples. Um exemplo claro desse arranjo é o Linux↳Linux34 conteúdosKali Linux em um Servidor VPS: como, quando e por que usar?DevSecOps · dez 2024Construindo um Windows Service ou Linux Daemon com Worker Service & .NET Core – Parte 2Dev (Back & Front) · jul 2020Criando uma WebApi utilizando .NET, Linux e VSCodeDev (Back & Front) · ago 2019Ver tudo em DevSecOps → kernel: fazer e manter drivers é moleza, mexer no kernel em si é mais delicado.

No fundo, acho que não é uma decisão muito difícil. As IAs simplesmente ainda não chegaram lá, mesmo pra projetos de garagem como o Respect\Validation. Se tem algum código mais denso (nesse arranjo que descrevi aí), o humano precisa ficar nas rédeas por necessidade, não escolha.

(a metade realista do logo foi derivada com IA, mas o logo original em duas cores foi feito por mim mesmo uns 15 anos atrás, na mão, pelo Inkscape!)