AI කේතන ඒජන්ට් (Cursor, Claude Code, Antigravity වගේ) දැන් කේත ලියීමේ වේගය ඉතා ඉහලට පත් කර ඇත. නමුත් ව්යාපෘති රූපරේඛා නියම නොවූ විට, අස්ථිර සැලසුම්, නකල් කේත, අසම්මත API, ආරක්ෂාවෙහි දුර්වලතා වැනි ගැටළු පැන ගනී. මේ නිසා ලේඛකයා Full‑Stack Quality Skill කියන නව AI කුසලතාවයක් නිර්මාණය කළා.
මෙම කුසලතාවය ව්යාපෘතියේ සම්පූර්ණ ස්ට්යැක් (Database, Backend, Frontend, Mobile, API, GraphQL, ආරක්ෂාව, පරීක්ෂණ, CI/CD ආදිය) පිළිබඳව පූර්ණ පරීක්ෂණයක් කරන AI ක්රමයක්. ඉල්ලීම් පදනම් කරගෙන, "කේත ලියන්න" කියා පමණක් නොව, ප්රවීණ ඉංජිනේරුවරයෙකු වගේ තීරණ ගැනීමට AI‑වට උපදෙස් දෙයි.
කොඩ් පරීක්ෂණයේ ප්රධාන නීතිය "Read‑Only Audit" වේ. ඒ කියන්නේ AI‑වෙත කේත, සැකසුම්, ලොග් ෆයිල් වැනි දේවල් වෙනස් නොකර, පරීක්ෂණ ප්රතිඵලය review.md සහ findings.json ලෙස ලබා දීමට පමණයි. අවශ්ය නම්, ප්රතිඵලය ප්රදේශ අනුව (backend.findings.json, security.findings.json) වෙන් කර ගත හැක.
ඉතා වැදගත් අංගයක් වන්නේ "Parallel Auditors" ය. AI‑වෙත සෑම ස්ට්යැක් කොටසක් සඳහාම වෙන්වූ පරීක්ෂකයන් (database auditor, backend auditor, frontend auditor, security auditor, testing auditor, performance auditor, delivery auditor) එකවර ක්රියාත්මක කරයි. මෙයින් විශාල ව්යාපෘතියක පරීක්ෂණය කෙටි කාලයකට සම්පූර්ණ කර ගත හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- ඩිවෙලපර්ලාට – AI‑වෙතින් එකවර සම්පූර්ණ පරීක්ෂණයක් ලැබීම නිසා කේත ගුණාත්මකභාවය ඉහළ යයි, අඩු වැරදි, වේගවත් සංවර්ධනය.
- විශ්ව විද්යාල ශිෂ්යයන්ට – Full‑Stack Quality Skill එක අධ්යයන උපකරණයක් ලෙස භාවිතා කර, වෘත්තීය මට්ටමේ ආරක්ෂා සහිත කේත ලිවීමේ පුරුදු ඉගෙන ගත හැක.
- ව්යාපාරිකයන්ට – පළපුරුදු AI‑කේතන ඒජන්ට් සමඟ පරීක්ෂණය කිරීමෙන් ආරක්ෂා, පෞද්ගලිකත්වය, CI/CD ගුණාත්මකභාවය අඩු පිරිවැයෙන් පාලනය කළ හැක.
කේත පරීක්ෂණය සදහා AI‑වෙත "Project Memory" විකල්පයද ඇත. මෙය වසර ගණනාවක පුරා ව්යාපෘතියේ සටහන්, තීරණ, ආරක්ෂා නීති, පරීක්ෂණ අවශ්යතා ආදිය ගබඩා කර, නව AI සැසියක් ආරම්භ වූ විට පුරාණ තොරතුරු නැවත ලබා දේ. තවද, "Drift Detection" මගින් ලේඛන සහ කේත අතර අසමතුලිතතා හඳුනාගෙන, ව්යාපෘතියේ ධාරිතාව රැක ගැනීමට උපකාරී වේ.
මෙම නව AI කුසලතාවය, කේත ලියීමේ වේගය හා ගුණාත්මකභාවය අතර සමබරතාවය සපයන නිසා, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව තලයක් ගෙන එයි.
