主要观点：技术债务会随着时间通过仓促的软件开发、过时的系统和旧工具逐渐减缓业务进展，影响公司的增长、竞争力和对新技术的跟进。在美国，技术债务每年给企业造成超过 2.4 万亿美元的损失。通过明智地将 AI 集成到开发栈中可以减少技术债务，具体包括优先识别技术债务的核心、选择适合开发栈的 AI 工具、确保 AI 驱动的债务减少的可解释性和开发者信任、将 AI 嵌入现有开发工作流以及防止 AI 诱导的技术债务等方面。成功和可持续地整合 AI 进行技术债务减少与负责任的 AI 实践紧密相关，如预测软件和自动化代码审查等，可实现智能扩展和减少技术债务。

关键信息：

• 技术债务的影响：阻碍公司发展、影响敏捷性、可扩展性和效率等。

• 减少技术债务的方法：

  • 优先识别核心技术债务并以战略方式解决。
  • 选择与现有 SaaS 架构无缝兼容的 AI 工具，考虑 REST APIs、CLI 工具、IDE 插件、Git Hooks 支持等集成能力。
  • 注重 AI 驱动的债务减少的可解释性，避免“黑箱”模型，如 Amazon CodeGuru Reviewer 提供的证明链接。
  • 将 AI 直接嵌入开发过程，通过平台原生集成或自动化机器人和 Webhooks 实现。
  • 防止 AI 诱导的技术债务，限制自动生成代码的接受范围，进行手动审查。
  • 遵循负责任的 AI 实践，如仔细集成、与技术栈对齐等，利用预测软件实现智能扩展。

重要细节：

• 技术债务每年给美国企业造成 2.4 万亿美元损失，一定程度的债务是正常的，但随着 AI 软件开发的兴起，风险增加。
• 选择 AI 工具时要考虑其在版本控制、IDE、CI/CD 管道和容器编排平台等关键组件的兼容性。
• AI 解释性可帮助开发者理解代码问题，如在 Python 代码示例中。
• 在 GitHub 工作流中可以配置 AI 工具来分析代码并在 Pull Request 上留下评论。
• 治理框架 T.R.U.S.T. 强调透明、可靠、可用、安全和可追溯等原则。
• 预测软件可帮助团队预测系统行为、减少停机时间，如在 CI/CD 过程中插入 AI 检查。