Современный стек искусственного интеллекта для повышения продуктивности разработчиков
16 января 2024 г.Три столпа процесса разработки на основе ИИ, ведущие инструменты и проблемы
Под «современным стеком искусственного интеллекта для повышения продуктивности разработчиков» подразумевается комплексный набор инструментов разработки на основе искусственного интеллекта, которые повышают продуктивность разработчиков при создании программного обеспечения. Благодаря прорыву, вызванному LLM (большими языковыми моделями) в 2023 году, эта категория «инструментов повышения производительности разработчиков» ускорила внедрение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки.
Значительное большинство проектов по разработке программного обеспечения сейчас используют ту или иную форму ИИ, в частности генеративный ИИ, для преобразования традиционных рабочих процессов разработки в более интеллектуальные, эффективные и автоматизированные процессы.
Современный стек искусственного интеллекта для повышения производительности разработчиков меняет ландшафт разработки программного обеспечения, делая задачи, которые когда-то были трудоемкими или сложными, более управляемыми и автоматизированными.
Современный стек искусственного интеллекта — от помощи в исследованиях или написании кода до проверки кода и обеспечения качества — является свидетельством того, что искусственный интеллект — это не просто надстройка, а неотъемлемый компонент процесса разработки программного обеспечения.
Используете ли вы весь потенциал современного стека технологий искусственного интеллекта в своих проектах? Эта статья может помочь вам получить представление, необходимое для понимания того, как она может поднять вашу работу на новый уровень.
Три столпа современного ИИ для повышения продуктивности разработчиков
В современном стеке искусственного интеллекта есть три ключевых компонента, обеспечивающих продуктивность разработчиков, которые полезны на разных этапах жизненного цикла разработки. Эти три этапа — это этап исследования, этап кодирования и этап окончательной проверки кода.
Давайте подробно обсудим каждый из этих этапов и то, как инструменты искусственного интеллекта могут помочь повысить производительность разработчиков на каждом из них.
Знания
Направление «Знания» занимает центральное место в современной системе искусственного интеллекта. Он включает в себя системы искусственного интеллекта, помогающие разработчикам собирать и синтезировать знания, обычно в форме чата или вопросов и ответов. Ярким примером в этой области является ChatGPT.
* ChatGPT — ведущий ИИ-помощник, позволяющий быстро отвечать на вопросы разработчиков о синтаксисе, платформах, отладке и т. д.
* Это действует как усиленная поисковая система, экономя время разработчиков от копания в документации или StackOverflow.
* ChatGPT также может объяснять концепции, предоставлять примеры кода и предложения, а также выявлять пробелы в знаниях. Со временем эти модели станут лучше выполнять технические рассуждения благодаря большему количеству обучающих данных.
* Поиск сообщества StackOverflow — еще один продукт в этой категории, который мгновенно суммирует решение.
Эта трансформация имеет решающее значение в развивающихся средах, где важен быстрый доступ к информации и быстрое решение проблем.
Задачи
Одной из главных задач является обеспечение точности и достоверности ответов. Системы искусственного интеллекта иногда могут генерировать правдоподобные, но неправильные или предвзятые ответы.
Генерация кода
Генерация кода с помощью ИИ знаменует собой значительный скачок в разработке программного обеспечения. Модели искусственного интеллекта, обученные на обширных репозиториях кода, теперь могут помочь в создании фрагментов кода, а иногда и целых модулей. Это ускоряет процесс кодирования.
Эволюция этого принципа является свидетельством растущего понимания ИИ языков программирования и логики, предлагая инструмент для совместной работы, который расширяет возможности разработчика, а не заменяет их.
* В этом сегменте лидируют модели искусственного интеллекта, такие как интерпретатор кода GPT4 от OpenAI.
* Они помогают писать код, предлагают предложения и даже создают целые блоки кода на основе пользовательского ввода.
* Они особенно полезны для увеличения скорости разработки и повышения доступности программирования для неспециалистов.
* GitHub Copilot представляет эти возможности в среде IDE (например, VS Code), в которой вы пишете код. Он может предлагать целые блоки кода и функции прямо внутри редактора. Это помогает разработчикам создавать шаблонный код, выполнять повторяющиеся задачи и внедрять общие шаблоны гораздо быстрее.
Задачи
Ограничения включают зависимость от обучающих данных, которые не всегда могут отражать наиболее эффективные и современные методы кодирования. С этической точки зрения существуют опасения по поводу оригинальности кода и возможности непреднамеренного создания уязвимого или ошибочного кода.
Проверка кода
Роль ИИ в проверке кода заключается в обеспечении качества, соответствия требованиям и оптимизации. В отличие от традиционных проверок кода, которые отнимают много времени и подвержены человеческому контролю, проверки кода, управляемые ИИ, выполняются быстрее и тщательнее. Модели искусственного интеллекта могут сканировать код на предмет шаблонов, аномалий и соответствия стандартам кодирования, предлагая ценную информацию и предложения по улучшениям.
Этот принцип превратился из базовой проверки синтаксиса в сложный анализ, значительно повышающий качество кода.
* Инструменты автоматической проверки кода, такие как CodeRabbit, помогают выявлять ошибки и оценивать PR, достиг ли он своих целей или нет. и обеспечение соблюдения стандартов кодирования. Встроенные комментарии упрощают использование и ускоряют работу.
* Эти инструменты позволяют анализировать код более тщательно и быстро, чем люди-рецензенты, что приводит к созданию программного обеспечения более высокого качества. Это освобождает время разработчиков, а также повышает качество кода еще до его выхода в рабочую среду.
* Со временем CodeRabbit сможет усовершенствовать контрольный список проверки кода для конкретной команды и отзывы, предоставляемые в комментариях, чтобы предоставлять еще более точные предложения и естественным образом расширить доступ к знаниям организации посредством проверок кода.
Задачи
Если в задачах недостаточно информации о требованиях, оценка PR по требованию может не дать точную картину, как вы ожидаете.
Приоритизировать знания и обзоры на протяжении всего поколения
Хотя большинство людей будут привлечены обещаниями по созданию кода, я считаю, что они не окажут такого большого влияния на производительность разработчиков, как два других — знания и проверка кода.
Хотя инструменты генерации кода могут сэкономить некоторое время при написании стандартного кода, понимание и точная настройка выходных данных по-прежнему имеют решающее значение. Риск чрезмерного использования ИИ для генерации кода может привести к неточностям кода и юридическим проблемам с кодом, сгенерированным ИИ.
Реальный прирост производительности достигается за счет улучшения организационных знаний и процессов проверки кода для обеспечения высоких стандартов качества кода.
Как правильно упомянул StackOverflow
<блок-цитата>Самая сложная часть создания программного обеспечения — это не кодирование, а требования
Программное обеспечение — это не только код. Речь идет об удовлетворении потребностей пользователя. Компонент знаний и проверки кода тесно связан с этой целью.
Вот почему я настоятельно рекомендую вам расставить приоритеты в инструментах знаний и проверки кода в вашем современном стеке искусственного интеллекта.
Заключение
Интеграция этих трех столпов — знаний, генерации кода и проверки кода — формирует прочную основу процесса разработки на основе ИИ. Каждый столп дополняет другие, создавая синергетическую среду, в которой разработчики получают передовые инструменты и знания, что приводит к более эффективной, инновационной и безошибочной разработке программного обеспечения. н
Оригинал