Sektor IT był świadkiem wielu innowacji i drastycznych zmian w ciągu ostatnich kilku lat. Ewoluował cykl życia oprogramowania, w tym narzędzia AI dla programistów i transformacja w procesie kodowania. Obecnie spełnianie wymagań klientów dotyczących produktów cyfrowych musi odbywać się tak szybko, jak to możliwe.
Dotrzymanie terminów postawiło przed programistami złożone wyzwania, którym trzeba było sprostać, trudne wymagania, z którymi pomogły sieci neuronowe. Automatyzacja powtarzalnych zadań, optymalizacja, wczesne śledzenie błędów i odpowiednie pokrycie testami znacznie poprawiają jakość kodowania. Dzięki tym postępom w dziedzinie programowania programiści mogą teraz skupić się na kreatywnych i strategicznych elementach swojej pracy, podczas gdy maszyny zajmują się powtarzalnymi, przyziemnymi zadaniami.
Oto wyselekcjonowana lista niezbędnych narzędzi AI do kodowania i innych konkretnych zadań. Ich kompetencje są badane w celu określenia rodzajów zadań, do których najlepiej się nadają.
Każdy programista ma swoje IDE. Lista obejmuje IntelliJ IDEA, WebStorm, XCode, Visual Studio, Pycharm i wiele innych. Niektóre z nich oferują integrację sieci neuronowych za pośrednictwem interfejsów API lub wtyczek.
Lista narzędzi AI jest długa, a każde z nich odnosi się do konkretnych zagadnień. Aby ułatwić wybór odpowiedniego asystenta, podzieliliśmy je na kategorie, aby pokazać, w jaki sposób pomagają programistom na różnych etapach projektu.
Zaczynamy od najlepszych narzędzi AI dla programistów, szczególnie w zakresie kodowania, autouzupełniania, analiz i refaktoryzacji kodu.
GitHub Copilot to inteligentny asystent współpracujący z VS Code, JetBrains i Neovim. GitHub Copilot obsługuje programowanie m.in. w językach Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, C++ i Java. Wykonuje uzupełnianie funkcji i pełnych linii, generowanie szablonów i standardowych konstrukcji, algorytmiczne rozwiązywanie problemów i zapewnia pomoc SQL.
Podobnie jak poprzednie narzędzia AI dla programistów, Codeium współpracuje z tymi samymi środowiskami programistycznymi, ale oferuje wsparcie dla ponad 70 języków programowania. Jest ono bezpłatne do użytku osobistego. Posiada własną ChatAI i oferuje autouzupełnianie kodu wraz z uproszczeniem, poprawkami stylistycznymi i ulepszeniami architektury.
Dostosowany do potrzeb firm, współpracuje między innymi z takimi edytorami jak VS Code, JetBrains, Neovim i Sublime. Obejmuje ponad 30 języków programowania. W przeciwieństwie do dwóch ostatnich, Tabnine nie oferuje darmowego poziomu. Jego wersja próbna jest ograniczona czasowo, a funkcje sztucznej inteligencji są dostępne tylko dla członków Pro.
W płatnej wersji sieć neuronowa jest w stanie nie tylko uzupełniać fragmenty kodu w bieżącym pliku, ale także kończyć całe projekty. Sztuczna inteligencja uczy się teraz w oparciu o kontekst z tworzenia kodu w całym zespole i czerpie z szerszych przykładów, ułatwiając szybkie tworzenie oprogramowania lub gier przy minimalnej liczbie błędów.
Ten jest podobny do GitHub Copilot i Codeium, ale jest bardziej skoncentrowany na bezpiecznej integracji produktów AWS i innych funkcjach korporacyjnych. Pomaga w pisaniu linii, bloków i funkcji, skanuje w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach i proponuje ulepszenia. Obsługuje generowanie w wielu językach. Najlepiej nadaje się dla użytkowników szukających rozwiązań typu plug-and-play bez potrzeby korzystania z zewnętrznych dodatków.
W przeciwieństwie do innych, które integrują się z edytorami, Cursor jest osadzony w VS Code. Jest darmowy i oferuje wsparcie dla kilku języków programowania. Programiści wybierają model i dostosowują go do konkretnego zadania. Główną zaletą Cursora w porównaniu z innymi narzędziami jest to, że nie tylko pisze bloki kodu; zapewnia uzasadnienie, dlaczego kod jest napisany w ten sposób, w jaki sposób jest powiązany z wcześniejszymi modułami i zapewnia szczegółowe informacje. Jest to nieocenione w przypadku skomplikowanych zadań zespołowych.
Wszystkie te narzędzia AI dla programistów łączą się z IDE lub przeglądarką, aby pomóc w odpowiadaniu na zapytania. Asystenci ci pomagają pisać, kompilować, debugować i uczyć się, jak korzystać ze składni, linia po linii.
Przedstawiamy 5 najlepszych narzędzi w tej kategorii:
| Narzędzie | Cechy |
|---|---|
| ChatGPT |
|
| Replit Ghostwriter |
|
| AskCodi |
|
| BlackBox AI |
|
| Phind |
|
Rzeczywiście, te narzędzia AI dla programistów pomagają początkującym w tworzeniu programów i poznawaniu powiązanych metod i funkcji. Niestety, większość z nich oferuje ograniczone funkcje w ramach bezpłatnej warstwy, wymagając od użytkowników subskrypcji w celu uzyskania dostępu do zaawansowanych funkcji.
Wspomniani wyżej asystenci, tacy jak Tabnine, Copilot i CodeWhisperer, obsługują skrypty, a także pomagają w testowaniu kodu. Należy jednak zauważyć, że istnieją dodatkowe specjalistyczne programy przeznaczone do automatyzacji QA i programistów, które zasługują na uwagę.
Oprogramowanie do automatycznego generowania testów jednostkowych dla aplikacji Java. Bada dane metody i tworzy dokładne i powtarzalne testy bez konieczności ręcznej interwencji. Jest to szczególnie przydatne w przypadku starszych wersji oprogramowania, w których testy są nieobecne lub nieaktualne. Bezproblemowo integruje się z potokami CI/CD i współpracuje z IntelliJ i CLI.
Dostępny zarówno w modelu freemium, jak i płatnym, służy jako pomoc dla programistów i inżynierów QA. Współpracuje z Python, JavaScript, Java i C#. Integruje się z IntelliJ IDEA i VS Code.
Analiza kodu źródłowego i dokumentacji jest jego kluczową zaletą w porównaniu do innych generatorów. Może niezależnie opracowywać testy dla całej bazy kodu lub wybranych modułów. Zwiększa to ogólną jakość produktu, minimalizując w ten sposób pozostałe błędy.
Automatyzacja oparta na przeglądarce do kompleksowego testowania aplikacji mobilnych i internetowych, a także złożonych scenariuszy kontrolowanych przez urządzenia mobilne. Oparte na chmurze z graficznym interfejsem do automatycznego tworzenia testów. Zapewnia płynną integrację z oprogramowaniem CI/CD, takim jak Jenkins, GitHub i GitLab. Obsługa proxy w Puppeteer jest nieoceniona w trudnych warunkach sieciowych. Zapewnia kompleksowe raporty i integruje się z Jira, Slack i BrowserStack.
Jedno z najlepszych narzędzi AI dla programistów dostosowanych do testowania mutacji. Przepływ pracy wygląda następująco: po wprowadzeniu modyfikacji w kodzie wykonywany jest odpowiedni test, który powinien zostać zaliczony, jeśli modyfikacja została wykonana poprawnie. Jeśli zmiana nie zostanie wykryta, programista musi poprawić test. Mając na uwadze bezpieczeństwo, logika ta jest często wykorzystywana w aplikacjach wymagających poufności.
Współpracuje z Python, Java, C# i Go. Współpracuje z CI/CD. Może być rozszerzony o testy end-to-end przy użyciu Playwright vs Puppeteer w zależności od przypadku użycia. Playwright ma zalety, jeśli chodzi o testowanie w różnych przeglądarkach (Chrome, Firefox, Safari), podczas gdy Puppeteer jest lżejszy i zoptymalizowany pod kątem Chrome.
Kompletny cykl życia oprogramowania obejmuje wiele powiązanych ze sobą etapów - manifestację pomysłów, planowanie, projektowanie, kodowanie, testowanie, wydanie, a nawet konserwację po wydaniu. Każdy etap prowadzi do kolejnego, tworząc płynną pętlę. Sztuczna inteligencja jest teraz nieodzowną częścią, służąc między innymi do kodowania i testowania, sporządzania dokumentacji technicznej, przeprowadzania analizy ryzyka, dekompozycji na sprinty, przydzielania zadań, optymalizacji integracji i dostarczania oraz analizy metryk i dzienników.
Omówiliśmy już narzędzia AI dla programistów do kodowania i testowania. Skupmy się teraz na asystentach, którzy zapewniają wartość na innych etapach rozwoju.
Planowanie i analiza: Sourcegraph Cody - zintegrowany tutor sztucznej inteligencji dla Sourcegraph. Analizuje zagadki i logikę projektów, pomaga programistom w poruszaniu się po projektach i lokalizowaniu powiązanych prac w odległych repozytoriach. Bardzo przydatny na etapie ewaluacji i do zadań związanych z reengineeringiem. Codeium PR Agent - wykonuje automatyczny przegląd kodu i zarządza pull requestami. Identyfikuje błędy lub odchylenia od ustalonych norm i rozwiązuje je, dostarczając racjonalne i zwięzłe propozycje wyjaśnień. K8sGPT - oparta na GPT sztuczna inteligencja dla Kubernetes. Analizuje logi i błędy, a także stan różnych komponentów w celu zidentyfikowania i wyjaśnienia problemów z klastrem. Oferuje konkretne propozycje rozwiązania problemów.
CI/CD i DevOps: AWS CodeWhisperer - pomaga inżynierom DevOps, generując skrypty używane do konfiguracji AWS, Docker lub Terraform, a nawet CI/CD. Eliminuje słabe punkty, oferuje możliwe do obrony odpowiedzi i przyspiesza konfigurację potoku na AWS. Aporia - koncentruje się na monitorowaniu modeli ML, które są w produkcji i zarządza nimi. Łączy się z CI/CD, monitoruje jakość modelu i może autonomicznie powiadamiać o niepowodzeniu jakości. Harness AI - nowoczesna platforma dla CI/CD, wyposażona w możliwości AI, która m.in. analizuje wydania, cofa je automatycznie w przypadku awarii i zaleca korekty. Wykorzystuje dane historyczne do optymalizacji wdrożeń i przewidywania ryzyka związanego z wydaniami.
W poprzednich sekcjach omówiliśmy narzędzia programistyczne oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają w pisaniu, testowaniu i wydawaniu oprogramowania. Jednym z krytycznych aspektów cyklu rozwoju, który wymaga pomocy sztucznej inteligencji, jest tworzenie dokumentacji technicznej. Może to być wykonywane przez programistę, analityka biznesowego, copywritera technicznego lub innych członków zespołu.
Ważnym celem narzędzi AI dla programistów jest wspomaganie tworzenia dokumentacji oraz usprawnianie i przyspieszanie procesów w tym obszarze: Jasper AI - umożliwia generowanie opisów technicznych produktów z wykorzystaniem szablonów i słów kluczowych; formułuje instrukcje instalacji oprogramowania krok po kroku; przydatne w tworzeniu dokumentacji wielojęzycznej. Notion AI - specjalizuje się w przygotowywaniu dokumentów technicznych i kontrolowaniu list zadań dla zespołów Agile. ChatGPT - tworzy pliki README, przewodniki użytkowania i dokumenty architektury z kodów źródłowych i opisów zadań. Wspomaga również szybkie formatowanie stron WIKI oraz dokumentów onboardingowych.
Oprogramowanie jest zwykle inicjowane poprzez prototypowanie. Aby go zwizualizować, można użyć makiet Figma lub dopracować projekt w innym programie. Jednak poniższe narzędzia AI dla programistów do tworzenia stron internetowych - w szczególności do budowania interfejsów graficznych - pozwalają ludziom łatwo wizualizować koncepcje jako grafikę, nawet jeśli nie mają wcześniejszego doświadczenia w projektowaniu UI / UX.
Aplikacja z prostym interfejsem, a algorytmy przetwarzają tekst i obrazy, zamieniając je w klikalne makiety interfejsu użytkownika. Pozwala to na szybsze tworzenie projektów interfejsów aplikacji mobilnych i desktopowych. Posiada gotowe szablony aplikacji i stron docelowych, a także obszerny katalog elementów interfejsu użytkownika, takich jak przyciski, formularze i karty.
Przykład płatnych asystentów sztucznej inteligencji do projektowania stron internetowych. Generuje w pełni responsywne strony internetowe, w tym strukturę HTML, style, siatkę układu, nawigację, elementy interaktywne, takie jak ograniczone i nieograniczone formularze. Interfejsy są projektowane na podstawie opisów. Na przykład: projektem może być "strona internetowa usługi wynajmu proxy".
Dostępny jest w dwóch wersjach: darmowej i płatnej. Wersja darmowa jest znacznie ograniczona i pozwala jedynie na projektowanie banerów i układu strony głównej.
Generator interfejsu użytkownika dla aplikacji mobilnych i internetowych oparty na danych wprowadzanych przez użytkownika. Przegląda i przetwarza publicznie dostępne informacje i wykorzystuje je do generowania wstępnie zdefiniowanych lub opartych na szablonach układów. Jedną z jego mocnych stron jest to, że wyniki mogą być eksportowane bezpośrednio do Figma i kodu.
Po przeanalizowaniu wielu nowych narzędzi sztucznej inteligencji dla programistów i powiązanych specjalistów, oczywiste jest, że do 2026 r. możliwości sieci neuronowych będą wymagane na wszystkich poziomach przepływu pracy - planowania, kodowania, testowania, CI / CD, projektowania i dokumentacji. Zapewniają one oszczędność czasu, niższy poziom błędów i przenoszą pracę z głębokich szczegółów technicznych na architekturę i jakość produktu. Wybierając aplikację, należy wziąć pod uwagę doświadczenie użytkownika, wielkość grupy i zadania, które mają zostać wykonane przy użyciu sztucznej inteligencji.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
pl 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Indonesia
Komentarze: 0