Jas：AI 配对工程作为 N 版本编程的复兴

我报告了一个 AI 配对软件工程的案例研究：跨 Rust、Swift、OCaml、Python 和基于浏览器的平台的矢量插图应用程序的五个工作端口，由单个开发人员在大约 120 个晚上的时间里构建。该方法将人工智能辅助实施与两种保障措施相结合——作为单一事实来源的精确可执行 YAML 规范，以及作为内置差异测试层的并行实施。五个端口共享 23{,}000 行规格；每个端口的本机代码范围从 0 到大约 95{,}000 行，反映了规范的逃生口。我认为，以这两项保障措施为条件的人工智能配对工程，使通常需要多个开发人员年的工作范围变得可行，并将该方法构建为 N 版本编程的复兴，这是一种 20 世纪 80 年代的方法，因人工智能改变了成本而被放弃。该论文报告了单一开发人员案例研究的具体工件和诚实的局限性。