আপনি কি জানেন যে অনুভূতি যখন একটি সংবেদনশীল ট্রিগার অবিলম্বে আপনাকে আপনার জীবনের একটি মুহুর্তের দিকে টানে? আমার জন্য, এটা ঠান্ডা গ্রীষ্ম. একটা ধাক্কা খেয়ে আমি ভোর ৫টায় সেনাবাহিনীতে ফিরে আসি। আমার কাঁধ টানটান হয়ে উঠল। আমার শরীর মনে পড়ে। এটা সাধারণ জ্ঞানের মুখে উড়ে যায়। এটা ঠিক কিভাবে মেমরি কাজ করে. আমরা অভিজ্ঞতা এবং তাদের চারপাশের সংকেতগুলির মধ্যে শক্তিশালী সংযোগ তৈরি করি। এই নিদর্শনগুলি এনকোড হয়ে যায় এবং মুহূর্ত অতিবাহিত হওয়ার পরেও আমাদের আচরণকে নির্দেশ করে।
সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেমে একই প্যাটার্ন ঘটছে কারণ AI আমরা যা তৈরি করি তার একটি ডিফল্ট অংশ হয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা সুবিধা এবং নির্দিষ্ট প্রযুক্তির মধ্যে সংযোগ তৈরি করি। এই লুপগুলি বিকাশকারীরা কী অর্জন করে, তারা কী শিখতে বেছে নেয় এবং শেষ পর্যন্ত কোন প্রযুক্তি গতি অর্জন করে তা প্রভাবিত করে।
অক্টোবর 2025 এর ডেটা রিয়েল টাইমে এটি দেখায়। এবং এটা সূক্ষ্ম নয়.
আগস্ট 2025 এ, টাইপস্ক্রিপ্ট পাইথন এবং জাভাস্ক্রিপ্ট উভয়কে ছাড়িয়ে প্রথমবারের মতো গিটহাবে সর্বাধিক ব্যবহৃত ভাষা হয়ে উঠেছে. এই শিরোনাম. তবে এটি যে গভীর গল্পটির দিকে ইঙ্গিত করে তা হল: এআই কেবল কোডিংকে দ্রুততর করে না। এটি ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক এবং সরঞ্জামগুলিকে নতুন আকার দিচ্ছে যা বিকাশকারীরা প্রথম স্থানে বেছে নেয়।
সুবিধার লুপ মেমরি আচরণ হয়ে কিভাবে
যখন একটি কাজ বা প্রক্রিয়া মসৃণভাবে চলে, তখন আপনার মস্তিষ্ক মনে রাখে। সুবিধা মনোযোগ আকর্ষণ করে। কম ঘর্ষণ একটি অগ্রাধিকার হয়ে ওঠে – এবং স্কেলে অগ্রাধিকার বাস্তুতন্ত্রকে পরিবর্তন করতে পারে।
GitHub-এ ৮০ শতাংশ নতুন ডেভেলপার তাদের প্রথম সপ্তাহের মধ্যে Copilot ব্যবহার করে। এই প্রাথমিক এক্সপোজারগুলি “সহজ” অর্থের জন্য বেসলাইন রিসেট করে।
যখন AI বয়লারপ্লেট এবং ত্রুটি-প্রবণ সিনট্যাক্স পরিচালনা করে, তখন শক্তিশালী কিন্তু জটিল ভাষা বেছে নেওয়ার শাস্তি অদৃশ্য হয়ে যায়। বিকাশকারীরা উচ্চ ওভারহেড সহ সরঞ্জামগুলি এড়ানো বন্ধ করে এবং ইউটিলিটির উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা শুরু করে। ভাষা গ্রহণের ডেটা এই আচরণগত পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে:
যে শেষ একটি গুরুত্বপূর্ণ. আমরা হঠাৎ বাশের প্রেমে পড়িনি। AI সেই ঘর্ষণকে শোষণ করে যা শেল স্ক্রিপ্টিংকে বেদনাদায়ক করে তোলে। তাই এখন আমরা স্বাভাবিক খরচ ছাড়াই কাজের জন্য সঠিক টুল ব্যবহার করি।
এটি অক্টোভার্স আসলে আমাদের দেখাচ্ছে: বিকাশকারীর পছন্দগুলি এমন প্রযুক্তির দিকে সরে যাচ্ছে যা আমরা ইতিমধ্যে ব্যবহার করা সরঞ্জামগুলির সাথে সবচেয়ে ভাল কাজ করে৷
পরিবর্তনের পেছনে কারিগরি কারণ
দৃঢ়ভাবে টাইপ করা ভাষাগুলির সাথে AI ভাল পারফরম্যান্স করার জন্য দৃঢ়, প্রযুক্তিগত কারণ রয়েছে।
দৃঢ়ভাবে টাইপ করা ভাষাগুলি এআইকে আরও সুস্পষ্ট সীমাবদ্ধতা দেয়। জাভাস্ক্রিপ্টে, একটি পরিবর্তনশীল যেকোনো কিছু হতে পারে। টাইপস্ক্রিপ্ট, ঘোষণা x: string অবিলম্বে সমস্ত নন-স্ট্রিং অপারেশন মুছে দেয়। যে বাধা গুরুত্বপূর্ণ. সীমাবদ্ধতা AI কে আরও নির্ভরযোগ্য, প্রাসঙ্গিকভাবে সঠিক কোড তৈরি করতে সাহায্য করে। এবং বিকাশকারীরা সেই নির্ভরযোগ্যতার প্রতিক্রিয়া জানায়।
আপনি যখন GitHub এ AI মডেল ইন্টিগ্রেশনগুলি দেখেন তখন এই প্রভাবটি আরও বেশি হয়। 1.1 মিলিয়নেরও বেশি পাবলিক রিপোজিটরি এখন LLM SDK ব্যবহার করে। এটি মূলধারার গ্রহণ, প্রান্তে পরীক্ষা নয়। এবং এটি AI এর সাথে সবচেয়ে ভাল কাজ করে এমন ভাষা এবং কাঠামোর উপর ফোকাস করছে।
আপনার স্থাপত্য ভাঙ্গা ছাড়া দ্রুত সরানো
AI সরঞ্জামগুলি এমনভাবে বিকাশকারীর উত্পাদনশীলতা বাড়াচ্ছে যা আমরা আগে দেখিনি। প্রশ্ন হল কিভাবে তাদের কৌশলগতভাবে ব্যবহার করা যায়। যে দলগুলি সেরা ফলাফল পায় তারা বৈশিষ্ট্য লুপের সাথে লড়াই করছে না। তারা গুরুত্বপূর্ণ স্থাপত্য মান বজায় রেখে এটি ব্যবহার করার জন্য তাদের কর্মপ্রবাহ ডিজাইন করছে।
বিকাশকারী এবং দলগুলির জন্য
তৈরি করার আগে প্যাটার্ন স্থাপন করুন। AI প্রতিষ্ঠিত নিদর্শন অনুসরণে উজ্জ্বল, কিন্তু ঝরঝরে উপায়ে তাদের উদ্ভাবনের জন্য সংগ্রাম করে। আপনি যদি আপনার প্রথম কয়েকটি এন্ডপয়েন্ট বা উপাদানকে শক্তিশালী কাঠামোর সাথে সংজ্ঞায়িত করেন, তাহলে Copilot সেই নিদর্শনগুলি অনুসরণ করবে। ভাল বেস স্কেল. দুর্বল মানুষ জেগে ওঠে।
টাইপ সিস্টেমটিকে একটি পাহারী হিসাবে ব্যবহার করুন, ক্রাচ নয়। TypeScript ত্রুটি কমায়, কিন্তু টাইপ চেকিং পাস করা সঠিক ব্যবসায়িক যুক্তি প্রকাশ করার মত নয়। আপনার প্রাথমিক সঠিকতা সংকেত হিসাবে নয়, বৈধ কোডের স্থান সীমিত করতে প্রকারগুলি ব্যবহার করুন৷
এআই-জেনারেটেড কোড আরও কঠিন পরীক্ষা করুন, কম নয়। AI আউটপুটকে বিশ্বাস করার প্রলোভন রয়েছে কারণ এটি “সঠিক দেখায়” এবং প্রাথমিক পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়। তাকে প্রতিহত করুন। পরীক্ষা এড়িয়ে যাবেন না।
ইঞ্জিনিয়ারিং নেতাদের জন্য
বেগ বৃদ্ধি চিনতে এবং এর খরচ জন্য প্রস্তুত. এআই-সহায়তা উন্নয়ন প্রায়ই থ্রুপুটে 20-30 শতাংশ বৃদ্ধি করে। এটি একটি বিজয়। কিন্তু উচ্চ থ্রুপুট মানে আর্কিটেকচারাল ড্রিফ্ট সঠিক রেললাইন ছাড়াই দ্রুত জমতে পারে।
স্কেলিং করার আগে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুন। ডকুমেন্ট প্যাটার্ন। টেমপ্লেট সংগ্রহস্থল প্রকাশ করুন. আপনার স্থাপত্য সিদ্ধান্ত পরিষ্কার করুন. এআই সরঞ্জামগুলি তারা যে কাঠামো দেখবে তা প্রতিফলিত করবে।
AI কী তৈরি করছে তা ট্র্যাক করুন, শুধু কতটা নয়। কপিলট ইউসেজ মেট্রিক্স ড্যাশবোর্ড (এখন এন্টারপ্রাইজের জন্য সর্বজনীন পূর্বরূপ) আপনাকে অনুমোদনের হারের বাইরে দেখতে দেয়। আপনি দৈনিক এবং সাপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহারকারী, এজেন্ট গ্রহণের শতাংশ, যোগ করা এবং সরানো কোডের লাইন এবং আপনার প্রতিষ্ঠান জুড়ে ভাষা এবং মডেল ব্যবহারের ধরণগুলি ট্র্যাক করতে পারেন। ড্যাশবোর্ড একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দেয়: দলগুলো কতটা ভালো AI ব্যবহার করছে?
নিদর্শন সনাক্ত করতে এই মেট্রিক্স ব্যবহার করুন. আপনি যদি কিছু দলে উচ্চ এজেন্ট গ্রহণের কিন্তু কোডের মানের সমস্যা দেখতে পান, তবে এটি একটি লক্ষণ যে সেই দলগুলির আরও ভাল ত্বরান্বিত প্রকৌশল প্রশিক্ষণ বা কঠোর পর্যালোচনার মান প্রয়োজন। যদি নির্দিষ্ট ভাষা বা মডেলগুলি উচ্চ ত্রুটির হারের সাথে যুক্ত থাকে, তবে সেই ডেটার উপর আপনি ব্যবস্থা নিতে পারেন। API গভীর বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারকারী-স্তরের গ্রানুলারিটি প্রদান করে, তাই আপনি কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন যা আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকগুলিকে ট্র্যাক করে৷
স্থাপত্য পর্যালোচনা ক্ষমতা বিনিয়োগ. ডেভেলপাররা যত বেশি উত্পাদনশীল হয়ে ওঠে, সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারিং সময় আরও মূল্যবান হয়ে ওঠে, কম নয়। কাউকে নিশ্চিত করতে হবে যে আরও কোড দ্রুত অবতরণ করার সাথে সাথে সিস্টেমটি সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।
স্থাপত্য সংক্রান্ত সিদ্ধান্তগুলি পরিষ্কার এবং অ্যাক্সেসযোগ্য করুন। এআই প্রসঙ্গ থেকে শেখে। ADRs, READMEs, মন্তব্য এবং সুগঠিত রেপো সবই AI কে আপনার ডিজাইনের নীতির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ কোড তৈরি করতে সাহায্য করে।
অক্টোবর 2025 এর ফলাফলগুলি আপনার জন্য কী বোঝায়?
আপনি আজ যে প্রযুক্তির পছন্দগুলি করছেন সেগুলি আপনি লক্ষ্য করেন না এমন শক্তিগুলির দ্বারা আকৃতির: সুবিধা, অভ্যাস, এআই-সহায়তা প্রবাহ এবং প্রতিটি স্ট্যাক কতটা ঘর্ষণ প্রবর্তন করে।
💡 প্রো টিপ: আপনি যে শেষ তিনটি প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্ত নিয়েছেন তা দেখুন। একটি নতুন প্রকল্পের জন্য একটি ভাষা, একটি বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি কাঠামো, আপনার কর্মপ্রবাহের জন্য একটি টুল৷ এআই টুলিং সমর্থন সেই পছন্দগুলিতে কতটা অবদান রেখেছে? যদি উত্তরটি “বেশি না” হয় তবে আমি বাজি ধরব যে আপনি যা বুঝতে পারেন তার চেয়ে অনেক বেশি জড়িত রয়েছে।
AI শুধু আমরা কত দ্রুত কোড করি তা পরিবর্তন করছে না। এটি ইকোসিস্টেমকে পুনর্নির্মাণ করছে যার চারপাশে কোন ডিভাইসগুলি কোন ভাষাগুলির সাথে সবচেয়ে ভাল কাজ করে৷ একবার এই নিদর্শনগুলি প্রতিষ্ঠিত হয়ে গেলে, তাদের বিপরীত করা কঠিন হয়ে পড়ে।
আপনি যদি AI সামঞ্জস্য বিবেচনা না করে প্রযুক্তি নির্বাচন করেন, তাহলে আপনি নিজেকে ভবিষ্যতের দ্বন্দ্বের জন্য সেট আপ করছেন। আপনি যদি ভাষা বা ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করছেন, AI সমর্থন একটি চিন্তাভাবনা হতে পারে না।
এখানে একটি চ্যালেঞ্জ
পরের বার যখন আপনি একটি প্রকল্প শুরু করবেন, লক্ষ্য করুন যে কোন প্রযুক্তিগুলি পৌঁছানোর জন্য “প্রাকৃতিক” মনে হয়। লক্ষ্য করুন কখন AI পরামর্শগুলি স্বজ্ঞাত মনে হয় এবং কখন না। এই মুহূর্তে ঘর্ষণ এবং প্রবাহের সেই মুহূর্তগুলি আপনার ভবিষ্যতের অগ্রাধিকারগুলিকে এনকোড করছে৷
আপনি কি আপনার সরঞ্জামগুলি বুদ্ধিমানের সাথে বেছে নিচ্ছেন, নাকি আপনার সরঞ্জামগুলি ন্যূনতম প্রতিরোধের পথ বেছে নিচ্ছেন?
আমরা সবাই আমাদের নিজস্ব ডিজিটাল “বরফ গরম” মুহূর্ত তৈরি করছি। কৌশলটি তাদের সম্পর্কে সচেতন হওয়া।
আপনি কি এক ধাপ এগিয়ে থাকতে চান? সর্বশেষ Octoverse রিপোর্ট পড়ুন এবং CoPilot ব্যবহার মেট্রিক্স ড্যাশবোর্ড চেষ্টা করুন।
দ্বারা লিখিত
