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Los desarrolladores de software pasan la longevo parte de su tiempo no Código de escritura; La investigación nuevo de la industria encontró que la codificación existente representa tan poco como 16% de las horas de trabajo de los desarrolladorescon el alivio consumido por tareas operativas y de apoyo. A medida que los equipos de ingeniería se presionan para “hacer más con menos” y los CEO se jactan de cuánto de su cojín es escrita por IA, una pregunta queda: ¿qué se hace para optimizar el 84% restante de las tareas en las que los ingenieros están trabajando?
Sustentar a los desarrolladores donde son los más productivos
Un gran culpable para la productividad del desarrollador es el cambio de contexto: el brinco constante entre la tonalidad cada vez longevo de herramientas y plataformas necesarias para construir y expedir software. Un estudio de revisión comercial de Harvard encontró que el trabajador digital promedio cambia entre aplicaciones y sitios web casi 1.200 veces al día. Y cada interrupción importa. La Universidad de California descubrió que se necesita unos 23 minutos recuperar el enfoque posteriormente de una sola interrupción por completo y, a veces, peor, como casi el 30% de Las tareas interrumpidas nunca se reanudan. La conmutación de contexto se encuentra en el centro de Dora, uno de los marcos de expansión de software de rendimiento más populares.
En una era en la que las empresas impulsadas por la IA están tratando de empoderar a sus empleados para que hagan más con menos, más allá de “solo” darles paso a grandes modelos de idiomas (LLM), están surgiendo algunas tendencias. Por ejemplo, Jarrod Ruhland, ingeniero principal de Brex, hipótesis que “los desarrolladores entregan su longevo valía cuando se enfocan interiormente de su entorno de expansión integrado (IDE)”. Con eso en mente, decidió encontrar nuevas formas de hacer que esto suceda, y el nuevo protocolo de Anthrope podría ser una de las claves.
MCP: un protocolo para aceptar contexto a IDES
Los asistentes de codificación, como IDES con nutriente de LLM como el cursor, el copiloto y el windsurf, están en el centro de un Renacimiento del desarrollador. Su velocidad de acogida es invisible. Cursor se convirtió en el SaaS de más rápido crecimiento en la historia, llegando a $ 100 millones ARR interiormente de los 12 meses posteriores al extensión, y 70% de Fortune 500 Las empresas usan Microsoft Copilot.
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Pero estos asistentes de codificación solo se limitaron al contexto de la cojín de código, lo que podría ayudar a los desarrolladores a escribir código más rápido, pero no pudieron ayudar con el cambio de contexto. Un nuevo protocolo está abordando este problema: Protocolo de contexto del maniquí (MCP). Resuelto en noviembre de 2024 por Anthrope, es un normalizado amplio desarrollado para suministrar la integración entre los sistemas de inteligencia fabricado, particularmente las herramientas basadas en LLM y las herramientas y fuentes de datos externas. El protocolo es tan popular que ha habido un Aumento del 500% de nuevos servidores MCP en los últimos 6 meses, con un estimado de 7 millones de descargas en junio,
Una de las aplicaciones más impactantes de MCP es su capacidad para conectar los asistentes de codificación de IA directamente a las herramientas en las que los desarrolladores confían todos los días, racionalizando los flujos de trabajo y reduciendo drásticamente el cambio de contexto.
Tome el expansión de características como ejemplo. Tradicionalmente, implica rebotar entre varios sistemas: percibir el boleto en un rastreador de plan, mirar una conversación con un compañero de equipo para aclarar, agenciárselas la documentación de los detalles de la API y, finalmente, desplegar el IDE para comenzar a codificar. Cada paso vive en una pestaña diferente, que requiere cambios mentales que ralentizan a los desarrolladores.
Con MCP y asistentes de IA modernos como Claude de Anthrope, todo ese proceso puede ocurrir interiormente del editor.
Por ejemplo, la implementación de una función, todo interiormente de un asistente de codificación, se convierte en:
El mismo principio puede aplicarse a muchos otros ingenieros de flujo de trabajo, por ejemplo, una respuesta de incidente para SRES podría parecer:
Ausencia nuevo bajo el sol
Hemos pasado este patrón antiguamente. Durante la última período, Slack ha transformado la productividad en el ocasión de trabajo al convertirse en un centro para cientos de aplicaciones, lo que permite a los empleados gobernar una amplia tonalidad de tareas sin salir de la ventana de chat. La plataforma de Slack redujo el cambio de contexto en los flujos de trabajo cotidianos.
Riot Games, por ejemplo, conectó aproximadamente de 1,000 aplicaciones Slack, y los ingenieros vieron un 27% de reducción Con el tiempo necesario para probar e iterar el código, un tiempo de 22% más rápido para identificar nuevos errores y un aumento del 24% en la tasa de extensión de características; Todos se atribuyeron a racionalizar los flujos de trabajo y aminorar la fricción del cambio de herramientas.
Ahora, se está produciendo una transformación similar en el expansión de software, con asistentes de IA y sus integraciones de MCP que sirven como puente a todas estas herramientas externas. En sorpresa, el IDE podría convertirse en el nuevo centro de comando todo en uno para ingenieros, al igual que Slack ha sido para los trabajadores del conocimiento universal.
MCP puede no estar diligente para la empresa
MCP es un normalizado relativamente inaugural, por ejemplo, Security WISEM MCP no tiene una autenticación incorporada o un maniquí de permiso, que depende de implementaciones externas que siguen evolucionando, asimismo hay confusión sobre la identidad y la auditoría: el protocolo no distingue claramente si un favorecido o la IA en sí mismo provocó una energía, lo que dificulta la responsabilidad y el control de paso sin soluciones personalizadas adicionales. Lori MacVittie, ingeniero distinguido y principal evangelista en la oficina de F5 Networks del CTO, dice que MCP está “rompiendo suposiciones de seguridad centrales que hemos tenido durante mucho tiempo”.
Otra término praxis surge cuando demasiadas herramientas o servidores de MCP se usan simultáneamente, por ejemplo, interiormente de un asistente de codificación. Cada servidor MCP anuncia una repertorio de herramientas, con descripciones y parámetros, que el maniquí AI debe considerar. Las inundaciones del maniquí con docenas de herramientas disponibles pueden cansar su ventana de contexto. El rendimiento se degrada notablemente a medida que el recuento de herramientas crece con algunas integraciones IDE ha impuesto límites duros (aproximadamente de 40 herramientas en el cursor IDE, o ~ 20 herramientas para el agente OpenAI) para evitar que la solicitud se hinche más allá de lo que el maniquí puede manejar
Finalmente, no existe una forma sofisticada para que las herramientas se descubran automáticamente o se sugieran contextualmente más allá de enumerarlos a todos, por lo que los desarrolladores a menudo tienen que alternarlas manualmente o curar qué herramientas están activas para prolongar las cosas funcionando sin problemas. Refiriéndose a ese ejemplo de juegos antidisturbios que instalan 1,000 aplicaciones Slack, podemos ver cómo podría no ser apto para el uso empresarial.
Menos impulso de rotación, más software
La última período nos ha enseñado el valía de traer trabajo al trabajador, desde canales de holgura que abordan las actualizaciones hasta las metodologías de correo electrónico de “bandeja cero” y los paneles de ingeniería de plataformas unificadas. Ahora, con IA en nuestro kit de herramientas, tenemos la oportunidad de capacitar a los desarrolladores para que sean más productivos. Supongamos que Slack se convirtió en el centro de comunicación empresarial.
En ese caso, los asistentes de codificación están aceptablemente posicionados para convertirse en el centro de la creación de software, no solo donde se escribe el código, sino donde todos los contextos y los colaboradores se unen. Al prolongar a los desarrolladores en su flujo, eliminamos el constante cambio de equipo mental que ha afectado la productividad de la ingeniería.
Para cualquier ordenamiento que dependa de la entrega de software, eche un vistazo a cómo sus desarrolladores pasan su día; Puede que te sorprenda lo que encuentras.
Sylvain Kalache lidera AI Labs en Enraizado.
