Wann du KI-Vorschläge hinterfragen solltest
Bei einem Code-Review bei GreenGrid bittest du die KI, den Pull-Request eines Teamkollegen zu prüfen. Der PR fügt eine Funktion hinzu, die fehlgeschlagene Sensor-API-Aufrufe mit exponentiellem Backoff erneut versucht. Die KI schlägt folgende Verbesserung vor:
"Die Retry-Logik verwendet eine
for-Schleife mittime.sleep(). Erwäge, stattdessen die Bibliothektenacityzu verwenden, die Dekoratoren für Retry-Logik mit konfigurierbaren Backoff-Strategien bereitstellt. Das würde die Funktion von 15 auf 3 Zeilen reduzieren und ist besser wartbar."
Der Vorschlag ist technisch stimmig. Allerdings hat die Deployment-Pipeline von GreenGrid strenge Richtlinien zur Genehmigung von Abhängigkeiten, und tenacity steht nicht auf der genehmigten Liste.
Was ist der beste nächste Schritt in deiner iterativen Zusammenarbeit mit der KI?
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