プログラミングをより簡単にする人工知能コーディングツール

22/04/2024 0 min read

開発者は現代のデジタル領域で常に競争しており、複雑なプロジェクトを時間通りに最高の品質で提供する必要があります。開発におけるAIのブレークスルーは、今やプログラミングに関連する課題を便利にする堅牢なツールを使用する開発者の可能性を劇的に高めている。

人工知能を使ったコーディングのためのツールは、自然言語処理とともに機械学習アルゴリズムを活用し、多くの開発タスクの自動化を支援する。ここでは、開発者の世界を作り変え、堅牢なコーディングを可能にし、コーディングのプロセス全体を楽しくする人工知能プログラミング・ツールについて見ていく。

ここでは、プログラミング作業を簡素化するのに役立つ、人工知能を使ったコーディングのためのツールを紹介する。

TabNine

TabNineでは、入力中にリアルタイムで必要なコードを予測する言語モデルを備えた人工知能によるコード補完が利用できる。コードのパターンとコンテキストの分析に基づいて、TabNine は関連するコード・スニペットを提供します。そのため、プログラムをより速く完成させることができる。

DeepCode

DeepCodeは、コードコンポーネントを分類し、コード品質とセキュリティの問題を修正するためのポインタを提供することができる人工知能アルゴリズムを搭載したコード分析プラットフォームである。DeepCodeは、コードリポジトリをスキャンし、可能性のあるバグ、セキュリティ脆弱性、コードの有効性の問題を検出するプロセスによってこれを行います。

GitClear

人工知能を搭載したGitClearは、コードベースとチーム活動のあらゆる側面をカバーする、優れた分析プラットフォームだ。Gitリポジトリの処理を通じて、GitClearはコード変更、貢献パターン、開発者の効率性など、複数の主要な指標を生成する。

Codota

Codotaは、JavaとKotlinプログラマを支援する人工知能を利用したコード補完ツールです。コード補完ツールは、JavaとKotlin専用の人工知能プロキシです。100万以上のコードスニペットの機械学習モデルにより、プログラマーはコードの追加や修正の提案を受け、より価値のある、よりエラーの少ない作業を支援します。

KiteA

KiteAは、コンテキストを認識する人工知能の開発者向けツールで、コード補完の提案、リンクされたドキュメント、例をその場で提供することで、全体的なコーディング体験を向上させることを目的としています。Kiteは、ウェブ上のドキュメントだけでなく、コードのコンテキストをスキャンして理解し、コーディングをより良く、より速くするための適切で価値のある推奨を提示することができます。

CoPilot

GitHubのプロジェクトであるCoPilotは、OpenAIのGPTモデルに基づいており、適切で関連性のあるアイデアやソリューションを提供することで、プログラミングコードを書く開発者を支援するAIペアプログラマーです。コードに関連するコンテキストと生成できるパターンに基づいて、CoPilotの出力にはコードコメント、ドキュメント、スニペットが含まれ、共同プロジェクトの準備においてかけがえのないリソースとなります。

Intellicode

Intellicodeは、Visual Studio IDE上で動作するMicrosoftによる人工知能プログラムであり、現在プログラマーの生産性を高めるための最も効果的なツールの1つである。Intellicodeは、大規模なコードリポジトリライブラリを使用する機械学習モデルを利用することで、文脈に適したコード補完を提供し、開発者がコードを書くのにかかる時間と対応するエラーの数を削減するのに役立つ。

Sourcery

Sourceryはコードをリファクタリングする人工知能であり、反復的なコーディング作業を処理し、コード品質を向上させるツールである。コード構造とプログラミング品質基準の分析に基づき、Sourceryはコード手順の再構築と最適化を推奨する。さらに、コードをよりエレガントで読みやすくすることで、完全に機能し、保守が容易なアプリケーションに貢献します。

HackerRank CodeChecker

CodeCheckerは、HackerRankの人工知能を搭載したコーディングツールで、プログラマーが開発サイクルの初期段階で品質コード違反を容易に認識し、対処できるよう支援します。CodeCheckerは、提出されたコードを分析し、ロジック、熟練度、スタイルに関する詳細なフィードバックを開発者に提供することで、開発者がコーディングスキルとベストプラクティスを習得できるよう、このような効果を生み出しています。問題がリアルタイムで表示され、採点されるそのゲーム化されたインターフェースは、コードレビューを魅力的で教育的なものにしています。

JupyterLab Code Inspection

JupyterLab Code Inspectionは、JupyterLab環境におけるスマートなコードヒントとエラー診断の想像を可能にする人工知能主導のツールです。Pythonコードをトレーニングセットとして機械学習モデルを活用することで、Code InspectionはJupyterLabに文脈に沿ったコード補完、エラー検出、スタイル推奨を提供し、データサイエンティストや研究者がコードを文書化するための、より使いやすい環境を実現します。

さらに、簡単に言えば、人工知能によるコーディングのためのツールは、従来のコーディング・アプローチを破壊するパーフェクト・ストームである。スマート・コーディング・アシスタントであれ、コードの自動レビューであれ、この機器は開発者のスマートな作業を支援し、その結果、開発者はコーディングをただ何行も何行もこなすのではなく、学習して問題を解決することに集中できるようになる。