Первыми, кто узнает обо всем, что связано с ИИ, скорее всего, всегда будут программисты. Но иногда программисты не понимают, как можно облегчить их карьеру программиста с помощью ИИ. Давайте посмотрим, как это можно сделать

ИИ! Сделай мою жизнь проще! СЕЙЧАС!

ИИ можно использовать в программировании различными способами для улучшения процесса разработки и повышения качества программного обеспечения. Вот несколько примеров:

Генерация кода

Модели ИИ могут помочь в автоматической генерации кода на основе высокоуровневых спецификаций или описаний на естественном языке. Это может ускорить разработку и уменьшить потребность в ручном кодировании.

Вы можете использовать инструмент генерации кода, чтобы сделать это за вас. Вот некоторые примеры:

  1. OpenAI Codex (ранее GitHub Copilot): OpenAI Codex – это инструмент для генерации кода на базе ИИ, который предлагает варианты кода и автодополнение в различных редакторах кода. Он поддерживает несколько языков программирования и может генерировать код на основе описаний на естественном языке.
  2. Tabnine. Tabnine – это инструмент автозаполнения на базе искусственного интеллекта, который предлагает фрагменты кода на основе шаблонов, полученных из больших репозиториев кода. Он интегрируется с различными редакторами кода и поддерживает несколько языков программирования.
  3. DeepCode: DeepCode использует искусственный интеллект для анализа кода и предоставляет предложения по улучшению качества кода, обнаружению ошибок и выявлению потенциальных уязвимостей. Он интегрируется с репозиториями кода и редакторами кода, чтобы обеспечить обратную связь в режиме реального времени.
  4. CodeAI. CodeAI – это инструмент для проверки кода на основе ИИ, который использует методы машинного обучения для анализа кода и предоставления предложений по улучшению кода, обнаружению ошибок и уязвимостям в системе безопасности.
  5. CodeProphet. CodeProphet — это инструмент для генерации кода на основе искусственного интеллекта, который помогает автоматизировать процесс написания кода. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа шаблонов кода и создания фрагментов кода на основе пользовательского ввода.
  6. Hugging Face Transformers: Hugging Face Transformers — это популярная библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет доступ к различным предварительно обученным моделям трансформаторов, в том числе для генерации кода. Его можно использовать для тонкой настройки или генерации кода с использованием таких моделей, как GPT или CodeBERT.
  7. ChatGPT: это само собой разумеется, но я использовал его для создания регулярных выражений, и, честно говоря, это работает лучше, чем даже изучение того, как использовать регулярные выражения.

Обнаружение ошибок и отладка

Методы искусственного интеллекта, такие как статический анализ и обнаружение аномалий, могут помочь выявить потенциальные ошибки, уязвимости или проблемы с качеством кода в программном обеспечении. Анализируя шаблоны и сравнивая их с известными проблемами, модели ИИ могут предоставить ценную информацию для отладки и улучшения кода.

Вот некоторые инструменты обнаружения и отладки ошибок на основе ИИ, которые могут помочь в выявлении и устранении ошибок в программном обеспечении:

  1. DeepCode: DeepCode применяет ИИ для анализа кода и предлагает рекомендации по улучшению качества кода, обнаружению ошибок и выявлению потенциальных уязвимостей. Он поддерживает несколько языков программирования и интегрируется с популярными редакторами кода.
  2. CodeGuru: CodeGuru – это сервис проверки кода и профилирования на основе искусственного интеллекта, предлагаемый Amazon Web Services (AWS). Он обеспечивает автоматическую проверку кода, выявляет ошибки и проблемы с производительностью и предлагает рекомендации по улучшению.
  3. CodeSonar: CodeSonar – это инструмент статического анализа, в котором используются передовые методы статического анализа, включая машинное обучение, для обнаружения ошибок, уязвимостей в системе безопасности и недостатков кода в программном обеспечении. Он поддерживает различные языки программирования.
  4. CodeQL: CodeQL, разработанный GitHub, представляет собой мощный инструмент статического анализа, который использует язык запросов для анализа кода и обнаружения ошибок, уязвимостей в системе безопасности и других проблем с кодом. Он поддерживает широкий спектр языков программирования.
  5. Infer: Infer – это инструмент статического анализа с открытым исходным кодом, разработанный Facebook. Он использует абстрактную интерпретацию и методы символьного мышления для обнаружения ошибок, утечек памяти, разыменования нулевого указателя и других дефектов программного обеспечения в коде C, C++ и Java.
  6. Coverity: Coverity, теперь часть Synopsys, представляет собой коммерческий инструмент статического анализа, который использует методы искусственного интеллекта для поиска дефектов и уязвимостей в коде. Он предлагает расширенные возможности обнаружения ошибок для языков C, C++, C# и Java.
  7. Codebeat. Codebeat – это инструмент для анализа кода на основе искусственного интеллекта, который обеспечивает автоматическую проверку кода. Он выявляет запахи кода, дублирование, сложность и другие проблемы для улучшения качества кода и удобства сопровождения.

Эти инструменты используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа шаблонов кода, обнаружения потенциальных ошибок и предложения улучшений. Они могут помочь разработчикам выявлять и устранять проблемы на ранних этапах процесса разработки, что приводит к созданию более надежного и безопасного программного обеспечения.

Завершение кода и предложения

200 × 200

Редакторы кода на базе ИИ могут предлагать интеллектуальное завершение кода, предлагая подходящие фрагменты кода или функции в зависимости от контекста. Это повышает производительность разработчика и уменьшает количество ошибок при наборе текста.

Рефакторинг кода

ИИ может анализировать существующие кодовые базы и предлагать возможности рефакторинга для улучшения читабельности, производительности или удобства обслуживания кода. Он может выявлять запахи кода, избыточность или нарушения шаблонов проектирования, предоставляя рекомендации по реструктуризации кода.

Автоматическое тестирование

ИИ может помочь в автоматизированном тестировании, создавая тестовые сценарии, прогнозируя входные данные теста или определяя области кода, которые требуют большего охвата тестированием. Это может помочь разработчикам проверить функциональность программного обеспечения и обнаружить потенциальные дефекты.

Документация по коду

Модели ИИ могут генерировать документацию по коду, анализируя кодовую базу и автоматически создавая комментарии или документацию по API. Это может сэкономить время и улучшить читаемость кода для разработчиков и будущих специалистов по сопровождению.

Перевод и адаптация кода

ИИ может помочь в переводе кода между разными языками программирования или адаптации кода к новым платформам или платформам. Это может облегчить повторное использование кода и переносимость.

Хотя конкретных инструментов ИИ, предназначенных исключительно для документации кода, не существует, существуют инструменты и платформы на основе ИИ, которые могут помочь в создании документации по коду. Вот несколько примеров:

  1. Модели обработки естественного языка (NLP): модели ИИ, такие как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь) или BERT (представления двунаправленного кодировщика из преобразователей), можно использовать для анализа кода и создания документации или комментариев на естественном языке. Предоставляя фрагменты кода в качестве входных данных, эти модели могут генерировать соответствующие описания или сводки.
  2. Doxygen: Doxygen — это популярный генератор документации, который может извлекать комментарии к коду и генерировать документацию по API. Хотя он не основан на ИИ, он использует особый синтаксис разметки для документирования кода, что упрощает создание исчерпывающей документации.
  3. DocFX: DocFX — это инструмент для создания документации с открытым исходным кодом, разработанный Microsoft. Он может обрабатывать исходный код, извлекать комментарии и генерировать документацию в различных форматах, включая HTML и Markdown.
  4. Sphinx: Sphinx — это инструмент для создания документации, обычно используемый для документирования проектов Python. Хотя он не полагается на ИИ, он предоставляет расширяемую платформу для создания документации из комментариев к коду и строк документации.
  5. Code2Doc: Code2Doc – это инструмент на основе искусственного интеллекта, предназначенный для автоматического создания документации API из кода. Он использует методы машинного обучения для анализа кода и создания описаний функций, классов и переменных на естественном языке.