A mesterséges intelligenciával történő kódolás eszközei, amelyek megkönnyítik a programozást

A fejlesztők folyamatosan versenyben vannak a modern digitális világban, amelynek komplex projektjeit időben és a legmagasabb minőségben kell teljesíteniük, ami a munkafolyamatok jobb optimalizálására szolgáló innovatív megoldások alkalmazásával lehetséges. A mesterséges intelligencia áttörése a fejlesztésben drámaian megnövelte a fejlesztők lehetőségeit a robusztus eszközök használatában, amelyek ma már nagyrészt kényelmessé teszik a programozással kapcsolatos feladatokat.

A mesterséges intelligenciával történő kódoláshoz használt eszközök a természetes nyelvi feldolgozás mellett gépi tanulási algoritmusokat is felhasználnak, hogy segítsék számos fejlesztési feladat automatizálását, így a fejlesztők sokkal szabadabban foglalkozhatnak az eljárási és prezentációs szempontokkal. Megnézzük azokat a mesterséges intelligenciával működő programozóeszközöket, amelyek átalakítják a fejlesztők világát, lehetővé teszik számunkra a robusztus kódolást, és egyben szórakoztatóvá teszik a kódolás egész folyamatát.

Íme, a mesterséges intelligenciával történő kódolás eszközei, amelyek segítenek leegyszerűsíteni a programozási feladatokat.

TabNine

A TabNine-tól mesterséges intelligencia kódkiegészítést kapsz nyelvi modellekkel, amelyek valós időben, gépelés közben jósolják meg a szükséges kódot. A kódmintáid és a kontextus elemzése alapján a TabNine kapcsolódó kódrészleteket ajánl fel neked. Ezért arra ösztönzi Önt, hogy sokkal gyorsabban fejezze be a programot.

DeepCode

A DeepCode egy mesterséges intelligencia algoritmusokkal működő kódelemző platform, amely képes a kódkomponensek osztályozására és a kódminőséggel és biztonsággal kapcsolatos problémák javításához szükséges mutatókkal ellátni. A DeepCode mindezt a kódtárolók átvizsgálásának folyamatával és a lehetséges hibák, biztonsági sebezhetőségek és a kódok hatékonyságával kapcsolatos problémák felderítésével teszi.

GitClear

A mesterséges intelligenciával felruházott GitClear egy takaros analitikai platform, amely a kódbázis és a csapat tevékenységének minden oldalát lefedi. A Git-tárhelyek feldolgozásával a GitClear több kulcsfontosságú mérőszámot állít elő, például a kódváltozást, a hozzájárulási mintákat és a fejlesztők hatékonyságát.

Codota

A Codota egy kódkiegészítő eszköz, amely mesterséges intelligenciát használ a Java és Kotlin programozók támogatására. A kódkiegészítő eszköz egy mesterséges intelligenciát kizárólag java és Kotlin proxy. A több mint egymillió kódrészletet tartalmazó gépi tanulási modellekkel a programozók javaslatokat kapnak a kódkiegészítésekre és javításokra, így segítve őket a feladataik elvégzésében, több értékkel és kevesebb hibával.

KiteA

A KiteA kontextusfüggő mesterséges intelligencia fejlesztőeszközök, amelyek célja a kódolás általános élményének javítása azáltal, hogy menet közben kódkiegészítési javaslatokat, linkelt dokumentációt és példákat kínálnak. A Kite a kódkörnyezetet, valamint a weben található dokumentációt vizsgálja, hogy úgy értse meg, hogy releváns és értékes ajánlásokat tudjon prezentálni, amelyek jobbá és gyorsabbá teszik a kódolást.

CoPilot

A CoPilot, amely a GitHub projektje, és az OpenAI GPT-modelljén alapul, egy mesterséges intelligencia páros programozó, aki a programozói kód megírásában segíti a fejlesztőket azzal, hogy megfelelő és releváns ötletekkel vagy megoldásokkal látja el őket. A kóddal kapcsolatos kontextus és az általa generálható minták alapján a CoPilot kimenete kódkommentárokat, dokumentációt és snippeteket tartalmaz, így pótolhatatlan erőforrás lehet a közös projektek előkészítésében.

Intellicode

Az Intellicode, a Microsoft által a Visual Studio IDE-n futó, mesterséges intelligenciával ellátott programmal ellátott Intellicode jelenleg az egyik leghatékonyabb eszköz a programozók termelékenységének növelésére. A nagy kódtár-könyvtárakat használó gépi tanulási modellek felhasználásával az Intellicode kontextuálisan megfelelő kódkiegészítéseket biztosít, ezáltal segít a fejlesztőknek csökkenteni a kód megírásához szükséges időt és a megfelelő hibák számát.

Sourcery

A Sourcery egy mesterséges intelligencia, amely képes a kód refaktorálására, ami lehetővé teszi az eszköz számára az ismétlődő kódolási feladatok kezelését és a kódminőség javítását. A kódstruktúrák és a programozási minőségi szabványok elemzése alapján a Sourcery a kódeljárások átstrukturálását és optimalizálását javasolja. Amellett, hogy a kódot elegánsabbá és olvashatóbbá teszi, így hozzájárul a teljes mértékben működő, könnyen karbantartható alkalmazásokhoz.

HackerRank CodeChecker

A CodeChecker, a HackerRank mesterséges intelligenciával működő kódolási eszköze, amely segít a programozóknak abban, hogy a fejlesztési ciklus kezdeti szakaszában könnyen felismerjék és kezeljék a minőségi kód megsértését. A CodeChecker azért érte el ezt a hatást, mert a beküldött kód elemzése és a fejlesztők számára a logikára, a jártasságra és a stílusra vonatkozó részletes visszajelzés azt eredményezi, hogy a fejlesztők megtanulják a kódolási készségeket és a legjobb gyakorlatokat. Játékosított felülete, ahol a probléma valós időben jelenik meg és kerül pontozásra, a kódellenőrzést magával ragadóvá és tanulságossá teszi.

JupyterLab Code Inspection

A JupyterLab Code Inspection egy mesterséges intelligencia által vezérelt eszköz, amely lehetővé tette, hogy a JupyterLab környezetben intelligens kódtippeket és hibadiagnózist képzeljen el. A gépi tanulási modelleket a Python kóddal mint képzési készlettel kihasználva a Code Inspection kontextuális kódkiegészítéseket, hibafelismeréseket és stílusajánlásokat biztosít a JupyterLab számára, hogy felhasználóbarátabb környezet legyen az adattudósok és kutatók számára a kóddokumentációhoz.

Sőt, egyszerűen fogalmazva, a mesterséges intelligenciával történő kódolás eszközei a hagyományos kódolási megközelítések tökéletes vihart okozó bomlasztói. Legyen szó intelligens kódolási asszisztensekről, vagy a kód automatikus felülvizsgálatáról, ezek az eszközök okosabb munkával segítik a fejlesztőket, ami viszont a tanulásra és a problémák megoldására összpontosít, ahelyett, hogy csak sorra végigmennének a kódoláson.