Как AI помогает проектировать API

В этом эпизоде мы обсуждаем интересный whitepaper "AI-Enhanced API Design" от ребят из Google, где рассказывалось о том, как подходы к управлению API влияют на продуктивность и usability, где исследователи показали, что общие стандарты вместе с инструментами, которые помогают им следовать, приводят к статистически значимым улучшениям в качестве дизайна API.

В разборе мне помогает крутой гость - Павел Каравашкин, мой коллега. Павел является руководителем разработки платформы T-API, а также лидером профессии системного анализа в Т-Бизнес, соведущим подкаста SA Т-Банка InSAйт. Паша любит велоспорт, Warhammer 40k и читать случайные статьи на Википедии. 

Материалы:

• AI-Enhanced API Design: A New Paradigm in Usability and Efficiency
• Мой обзор этой научной статьи
• Публичное T-API для партнеров
• Подкаст InSAйт

Мы обсудили следующие моменты

• Обзор статьи и личные впечатления Павла
• Обсуждение структуры статьи
• Проблемы и аспекты проектирования API
• Процесс разработки API в Google
• Гибкость и стандартизация в разработке API
• Методология исследований в Google
• Подходы к исследованием вокруг API в T-банке
• Проблемы и решения в персонализации
• Использование линтеров и метрик
• Анализ логов и задач разработчиков
• Исследования и метрики в Google
• Генерация контрактов
• Проблемы с архитекторами
• Методология эксперимента в Google и его результаты
• Ограничения эксперимента
• В общем про процесс разработки и помощь автоматизированных средств
• Важность этапа реализации
• Архитектура и улучшение процессов
• Измерение эффективности инструментария (отсылка к статье "Measuring developer goals" от ребят из Google)
• Роли в разработке
• Автоматизация кибербезопасности (отсылка к предыдущему подкасту)Заключение и планы на будущее