Инструменти за кодиране с изкуствен интелект, които улесняват програмирането
Разработчиците постоянно се конкурират в съвременната цифрова сфера, в която сложните проекти трябва да бъдат изпълнени навреме и с най-високо качество, което е възможно чрез прилагане на иновативни решения за по-добро оптимизиране на работния им процес. Пробивът на изкуствения интелект в разработката значително увеличи възможностите на програмистите да използват надеждни инструменти, които сега до голяма степен правят удобни задачите, свързани с програмирането.
Инструментите за кодиране с изкуствен интелект използват алгоритми за машинно обучение заедно с обработката на естествен език, за да подпомогнат автоматизирането на много задачи за разработка, като оставят разработчиците много по-свободни да се занимават с процедурните и презентационните аспекти. Ще разгледаме инструментите за програмиране с изкуствен интелект, които прекрояват света на разработчиците, като ни позволяват да програмираме по надежден начин, а също така правят целия процес на програмиране забавен.
Ето инструментите за кодиране с изкуствен интелект, които ще ви помогнат да опростите задачите си по програмиране.
TabNine
От TabNine получавате попълване на код с изкуствен интелект с езикови модели, които предсказват необходимия ви код в реално време, докато пишете. Въз основа на анализа на вашите модели на код и контекст, TabNine ще ви предложи свързани фрагменти код. Следователно ще ви насърчи да завършите програмата много по-бързо.
DeepCode
DeepCode е платформа за анализ на код, задвижвана от алгоритми с изкуствен интелект, способни да класифицират компонентите на кода и да им предоставят указатели за отстраняване на проблемите с качеството и сигурността на кода. DeepCode прави това чрез процеса на сканиране на хранилищата с код и откриването на възможни грешки, уязвимости в сигурността и проблеми с ефикасността на кодовете.
GitClear
GitClear, която разполага с изкуствен интелект, е спретната платформа за анализ, която обхваща всички страни на базата с кодове и дейността на екипа. Чрез обработката на хранилищата на Git GitClear създава множество ключови показатели, като например промените в кода, моделите на принос и ефективността на разработчиците.
Codota
Codota е инструмент за попълване на код, който използва изкуствен интелект в помощ на програмистите на Java и Kotlin. Инструментът за попълване на код е изкуствен интелект, който използва изключително пълномощно за Java и Kotlin. С помощта на модели за машинно обучение на над милион откъси от код програмистите получават предложения за допълнения и поправки на кода, което им помага да се справят със задачите си с по-голяма стойност и по-малко грешки.
KiteA
KiteA е контекстно-осъзнат инструмент с изкуствен интелект за разработчици, чиято цел е да подобри цялостното преживяване при кодиране, като предоставя предложения за попълване на код, свързана документация и примери в движение. Kite сканира контекста на кода, както и документацията в интернет, за да разбере така, че да може да представи подходящи и ценни препоръки, които правят кодирането по-добро и по-бързо.
CoPilot
CoPilot, който е проект на GitHub и е базиран на GPT модела на OpenAI, е AI Pair Programmer, който подпомага разработчиците при писането на програмен код, като му предоставя подходящи и релевантни идеи или решения. Въз основа на контекста, свързан с кода, и моделите, които може да генерира, резултатът на CoPilot включва коментари на кода, документация и фрагменти, което му позволява да бъде незаменим ресурс при подготовката на съвместни проекти.
Intellicode
Intellicode, програма с изкуствен интелект на Microsoft, работеща върху Visual Studio IDE, е един от най-ефективните инструменти за повишаване на производителността на програмистите в момента. Чрез използване на модели за машинно обучение, които използват големи библиотеки от хранилища за код, Intellicode предоставя контекстуално подходящи допълнения на кода, като по този начин помага на разработчиците да намалят времето, необходимо за писане на код, и броя на съответните грешки.
Sourcery
Sourcery е изкуствен интелект, който може да рефакторира кода, което позволява на инструмента да се справя с повтарящи се задачи за кодиране и да подобрява качеството на кода. Въз основа на анализ на структурите на кода и стандартите за качество на програмирането Sourcery препоръчва преструктуриране и оптимизиране на процедурите на кода. В допълнение към това прави кода да изглежда по-елегантен и четим, като по този начин допринася за напълно функционални и лесно поддържани приложения.
HackerRank CodeChecker
CodeChecker, инструмент за кодиране, задвижван от изкуствения интелект на HackerRank, който помага на програмистите лесно да разпознават и да се справят с нарушенията на качеството на кода в началния етап на цикъла на разработка. CodeChecker постига този ефект, тъй като анализът на подадения код и подробната обратна връзка за логиката, уменията и стила на програмистите води до усвояване на умения за кодиране и най-добри практики от страна на програмистите. Неговият игрови интерфейс, в който проблемът се показва и оценява в реално време, прави прегледа на кода ангажиращ и образователен.
JupyterLab Code Inspection
JupyterLab Code Inspection е инструмент, управляван от изкуствен интелект, който дава възможност да си представите интелигентни подсказки за кода и диагностика на грешки в средата на JupyterLab. Използвайки модели за машинно обучение с кода на Python като набор за обучение, Code Inspection осигурява контекстуални допълнения на кода, откриване на грешки и препоръки за стил в JupyterLab, за да се превърне в по-удобна за потребителите среда за документиране на кода за учени, занимаващи се с данни, и изследователи.
Нещо повече, просто казано, инструментите за кодиране с изкуствен интелект са съвършените разрушители на традиционните подходи за кодиране. Независимо дали става въпрос за интелигентни асистенти за кодиране или автоматизирани прегледи на кода, това оборудване помага на разработчиците с по-интелигентна работа, което от своя страна ги фокусира върху ученето и решаването на проблемите, а не само върху преминаването през ред и ред на кодирането.
