Najczęściej zadawane pytania

Provenance Manifesto to propozycja dotycząca tego, w jaki sposób organizacje powinny zarządzać i zachowywać decyzje kształtujące ich systemy.

Nowoczesne systemy oprogramowania nie powstają wyłącznie z kodu. Są kształtowane przez tysiące decyzji: wybory architektoniczne, kompromisy techniczne, założenia, reakcje operacyjne oraz rozumowanie produktowe. W większości organizacji decyzje te są omawiane podczas spotkań lub w komunikatorach, a z czasem znikają.

Provenance Manifesto proponuje traktowanie decyzji jako artefaktów pierwszej klasy, których pochodzenie — kontekst, uzasadnienie, alternatywy oraz ewolucja — powinno być zachowane jako część wiedzy organizacji.

Manifest odnosi się do powszechnego problemu znanego jako utrata kontekstu organizacyjnego.

Ważne decyzje są zazwyczaj rozproszone między spotkaniami, wątkami czatów, dokumentami projektowymi i pull requestami. Z czasem uzasadnienie tych decyzji zanika. Nowi inżynierowie są zmuszeni ponownie odkrywać te same ograniczenia, powtarzać te same dyskusje architektoniczne i odtwarzać te same obejścia.

Prowadzi to do powtarzającego się odkrywania decyzji architektonicznych, kruchej pamięci instytucjonalnej, wolniejszego onboardingu, ukrytych założeń w systemach oraz narzędzi AI generujących odpowiedzi bez pierwotnego kontekstu decyzji.

Decision provenance oznacza możliwe do prześledzenia pochodzenie, kontekst oraz ewolucję decyzji.

Dobrze zachowana decyzja zazwyczaj obejmuje:

• problem, który należało rozwiązać
• kontekst i ograniczenia w danym momencie
• rozważane alternatywy
• uzasadnienie wybranego rozwiązania
• osoby odpowiedzialne za decyzję
• późniejszą ewolucję decyzji

Pochodzenie decyzji wyjaśnia dlaczego system istnieje w swojej obecnej formie, a nie tylko co system aktualnie robi.

Tradycyjna dokumentacja opisuje systemy. Pochodzenie decyzji wyjaśnia jak i dlaczego te systemy powstały.

Dokumentacja zazwyczaj opisuje aktualny stan systemu. Ponieważ systemy ewoluują, dokumentacja szybko się dezaktualizuje. Decyzje natomiast tworzą łańcuch rozumowania stojący za ewolucją systemu.

Provenance Manifesto proponuje, aby decyzje stały się podstawową jednostką wiedzy, z której można odtworzyć dokumentację, wyjaśnienia i rozumowanie generowane przez AI.

Systemy sztucznej inteligencji mogą analizować repozytoria kodu, dokumentację oraz historię commitów. Jednak źródła te rzadko zawierają pełne uzasadnienie decyzji projektowych.

Bez pochodzenia decyzji systemy AI potrafią wyjaśnić, co system robi, ale mają trudność z wyjaśnieniem, dlaczego został zaprojektowany w taki sposób.

Na przykład narzędzia AI mogą nie wiedzieć:

• dlaczego podjęto określony kompromis architektoniczny
• dlaczego w systemie istnieje dane ograniczenie
• dlaczego wprowadzono obejście
• dlaczego odrzucono alternatywne rozwiązanie

Gdy pochodzenie decyzji jest zachowane, systemy AI uzyskują dostęp do warstwy rozumowania wiedzy inżynierskiej i mogą pomagać ludziom w głębszych analizach.

Architecture Decision Records (ADR) są ważnym krokiem w kierunku zachowania kontekstu architektonicznego. W wielu organizacjach pozostają jednak statycznymi dokumentami przechowywanymi w repozytoriach.

Provenance Manifesto proponuje szerszy model, w którym decyzje są:

• ewoluującymi artefaktami zamiast statycznych zapisów
• powiązane z innymi decyzjami i wydarzeniami
• wiedzą organizacyjną, którą można przeszukiwać
• zintegrowane z procesami rozwoju oraz systemami AI

W tym modelu decyzje tworzą ewoluujący organizacyjny graf decyzji, zamiast izolowanych dokumentów.

Provenance Manifesto jest przeznaczony dla osób zaangażowanych w projektowanie, budowę i utrzymanie złożonych systemów.

Dotyczy to inżynierów oprogramowania, architektów systemów, liderów inżynierii, liderów produktu, badaczy zajmujących się rozwojem wspieranym przez AI oraz organizacji budujących systemy oparte na wiedzy.

Każdy zainteresowany poprawą sposobu, w jaki organizacje zachowują i rozwijają wiedzę inżynierską, może wziąć udział w tej dyskusji.

Nie. Provenance Manifesto opisuje zasady, a nie produkt.

Organizacje mogą wdrażać te idee przy użyciu różnych technologii i podejść, takich jak Architecture Decision Records, systemy wiedzy strukturalnej, modele wiedzy oparte na grafach, środowiska programistyczne wspierane przez AI czy ramy zarządzania decyzjami.

Manifest jest celowo niezależny od technologii, aby jego idee mogły rozwijać się w różnych ekosystemach.

Agile zmieniło sposób, w jaki zespoły zarządzają pracą i współpracą.

DevOps zmienił sposób, w jaki zespoły zarządzają dostarczaniem, infrastrukturą i operacjami.

Provenance Manifesto koncentruje się na tym, jak organizacje zarządzają decyzjami i pamięcią instytucjonalną.

Dotyczy innej warstwy cyklu życia oprogramowania: rozumowania i kontekstu, które kierują architekturą, rozwojem produktu i działaniem systemów.

Nie. Podobnie jak inne manifesty w historii inżynierii oprogramowania, Provenance Manifesto ma ewoluować poprzez dyskusję, krytykę i współpracę.

Jego celem jest rozpoczęcie szerszej rozmowy o tym, jak organizacje powinny zarządzać pochodzeniem decyzji i pamięcią instytucjonalną w erze sztucznej inteligencji.

Istnieje kilka sposobów, aby przyczynić się do rozwoju Provenance Manifesto.

Można publicznie dyskutować idee, proponować ulepszenia manifestu, tworzyć tłumaczenia, pomagać w rozwijaniu zasad lub dzielić się rzeczywistymi doświadczeniami związanymi z pochodzeniem decyzji i pamięcią organizacyjną.

Wytyczne dotyczące wkładu są dostępne w repozytorium projektu.

Provenance Manifesto zostało zainicjowane przez Yauheni Kurbayeu na podstawie badań i dyskusji dotyczących pochodzenia decyzji, pamięci organizacyjnej oraz rozwoju oprogramowania wspieranego przez AI.

Celem nie jest stworzenie osobistego projektu, lecz rozpoczęcie otwartej dyskusji w społeczności inżynierskiej o tym, jak wiedza decyzyjna powinna być zachowywana i zarządzana.

Manifest i jego zasady można poznać tutaj:

https://provenancemanifesto.org

Dodatkowe artykuły i dyskusje omawiają pochodzenie decyzji, pamięć instytucjonalną oraz zachowanie wiedzy w nowoczesnych systemach oprogramowania.