Повышение производительности разработчика: секрет укрощения повторяющегося кода
5 августа 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1 введение
2. Предыдущие концептуализации интеллектуальной помощи для программистов
3. Краткий обзор больших языковых моделей для генерации кода
4. Коммерческие инструменты программирования, которые используют большие языковые модели
5. Надежность, безопасность и последствия безопасности моделей ИИ, генерирующих код,
6. Изузаение юзабилити и дизайна программирования A-ассистентного
7. Опыт отчетов и 7.1. Писать эффективные подсказки сложно
7.2 Активность программирования сдвигается в сторону проверки и незнакомой отладки
7.3. Эти инструменты полезны для шаблона и повторного использования кода
8. Неадекватность существующих метафор для программирования A-A-Advisted
8.1. Помощь ИИ в качестве поиска
8.2. Помощь ИИ в качестве компиляции
8.3. Помощь ИИ в качестве парного программирования
8.4. Отчетливый способ программирования
9. Проблемы с применением программирования конечного пользователя
9.1. Выпуск 1: Спецификация намерений, разложение проблемы и вычислительное мышление
9.2. Выпуск 2: Правильность кода, качество и (над) уверенность
9.3. Выпуск 3: Понимание и обслуживание кода
9.4. Выпуск 4: Последствия автоматизации в программировании конечных пользователей
9.5. Выпуск 5: Код без кода и дилемма прямого ответа
10. Заключение
A. Источники отчета о испытании
Ссылки
7.3. Эти инструменты полезны для шаблона и повторного использования кода
Несмотря на проблемы, которые мы описали до сих пор в этом разделе, полезность этих инструментов в определенных контекстах неоспорима, и некоторые программисты сообщают о разработке рабочих процессов в определенных контекстах, которые сильно зависят от помощи ИИ. Особенно для простых задач, которые требуют большого кода «шаблона» или общих задач, для которых, вероятно, будут фрагменты кода в Интернете, которые до получения этих помощников по ИИ потребовали бы поиска в Интернете. Хакерские новости комментаторы пишут:
«В эти дни, когда я не имел копирования, является довольно большим успехом для меня. На днях, каким -то образом он перестал предлагать завершения в течение часа, и я был довольно шокирован, чтобы понять, насколько я стал полагаться на то, чтобы просто набрать табуну
«Я использую GTP-3 Codex [sic] при работе. Это экономит мне время, помогает мне исследовать незнакомые языки и API и генерирует подходы к решению проблем. Это может быть шокирующе в кодировании в узких контекстах. Это было бы ошибкой, чтобы пропустить события, происходящие в этой области».
«[...] Для многих быстрых вопросов программирования я обнаружил, что мне даже не нужна поисковая система. Я просто использую Github Copilot.
«[...] Это меняет способ писать код таким образом, как я уже могу сказать, это позволяет мне быть намного ленивее, чем я ранее изучал различные детали языков и библиотек. [...]»
«[...] Github Copilot [...] в значительной степени заменил почти все мое использование переполнения стека. [...]»
«[...] Github Copilot действительно сияет в ротовой работе: когда он может правильно сделать вывод, что вы собираетесь сделать, он может и будет помочь вам правильно. Он не может принимать важные решения, но в крайнем случае он может дать подсказки.
Авторы:
(1) Advait Sarkar, Microsoft Research, Кембриджский университет (advait@microsoft.com);
(2) Эндрю Д. Гордон, Microsoft Research, Эдинбургский университет (adg@microsoft.com);
(3) Карина Негрину, Microsoft Research (cnegreanu@microsoft.com);
(4) Christian Poelitz, Microsoft Research (cpoelitz@microsoft.com);
(5) Sruti Srinivasa Ragavan, Microsoft Research (a-srutis@microsoft.com);
(6) Бен Зорн, Microsoft Research (ben.zorn@microsoft.com).
Эта статья есть
Оригинал