Narzędzia do kodowania ze sztuczną inteligencją, które ułatwiają programowanie
Programiści nieustannie konkurują w nowoczesnym cyfrowym świecie, w którym złożone projekty muszą być dostarczane na czas i razem z najwyższą jakością, co jest możliwe dzięki zastosowaniu innowacyjnych rozwiązań w celu lepszej optymalizacji ich przepływu pracy. Przełom w rozwoju sztucznej inteligencji znacznie zwiększył możliwości programistów w zakresie korzystania z solidnych narzędzi, które obecnie w dużej mierze ułatwiają zadania związane z programowaniem.
Narzędzia do kodowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego wraz z przetwarzaniem języka naturalnego, aby pomóc w automatyzacji wielu zadań programistycznych, pozostawiając programistom znacznie więcej swobody w zajmowaniu się aspektami proceduralnymi i prezentacyjnymi. Przyjrzymy się narzędziom programistycznym sztucznej inteligencji, które przemodelowują świat programistów, umożliwiając nam kodowanie w solidny sposób, a także sprawiając, że cały proces kodowania staje się przyjemnością.
Oto narzędzia do kodowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, które pomogą ci uprościć zadania programistyczne.
TabNine
TabNine oferuje uzupełnianie kodu za pomocą sztucznej inteligencji z modelami językowymi, które przewidują potrzebny kod w czasie rzeczywistym podczas pisania. W oparciu o analizę wzorców kodu i kontekstu, TabNine zaoferuje powiązane fragmenty kodu. Zachęci to użytkownika do szybszego ukończenia programu.
DeepCode
DeepCode to platforma analizy kodu oparta na algorytmach sztucznej inteligencji, zdolna do klasyfikowania komponentów kodu i dostarczania im wskazówek do naprawy kwestii jakości i bezpieczeństwa kodu. DeepCode robi to poprzez proces skanowania repozytoriów kodu i wykrywania możliwych błędów, luk w zabezpieczeniach i problemów ze skutecznością kodów.
GitClear
Oparta na sztucznej inteligencji GitClear to zgrabna platforma analityczna, która obejmuje wszystkie strony bazy kodu i aktywności zespołu. Dzięki przetwarzaniu repozytoriów Git, GitClear generuje wiele kluczowych miar, takich jak zmiana kodu, wzorce wkładu i wydajność programistów.
Codota
Codota to narzędzie do uzupełniania kodu, które wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomóc programistom Java i Kotlin. Codota to narzędzie do uzupełniania kodu, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do wspomagania programistów Java i Kotlin. Dzięki modelom uczenia maszynowego ponad miliona fragmentów kodu programiści otrzymują sugestie dotyczące dodawania i poprawiania kodu, pomagając im w wykonywaniu zadań z większą wartością i mniejszą liczbą błędów.
KiteA
KiteA to kontekstowe narzędzie dla programistów wykorzystujące sztuczną inteligencję, którego celem jest poprawa ogólnego doświadczenia w kodowaniu poprzez dostarczanie sugestii dotyczących uzupełniania kodu, powiązanej dokumentacji i przykładów w locie. Kite skanuje kontekst kodu, a także dokumentację w sieci, aby zrozumieć, że może przedstawić odpowiednie i cenne zalecenia, które sprawiają, że kodowanie jest lepsze i szybsze.
CoPilot
CoPilot, który jest projektem GitHub i opiera się na modelu GPT OpenAI, to AI Pair Programmer, który pomaga programistom w pisaniu kodu programistycznego, dostarczając mu odpowiednich i istotnych pomysłów lub rozwiązań. W oparciu o kontekst związany z kodem i wzorce, które może wygenerować, dane wyjściowe CoPilot obejmują komentarze do kodu, dokumentację i fragmenty, dzięki czemu może być niezastąpionym zasobem w przygotowaniach do wspólnych projektów.
Intellicode
Intellicode, wyposażony w sztuczną inteligencję program firmy Microsoft działający w Visual Studio IDE, jest obecnie jednym z najskuteczniejszych narzędzi zwiększających produktywność programistów. Dzięki wykorzystaniu modeli uczenia maszynowego, które korzystają z dużych bibliotek repozytoriów kodu, Intellicode zapewnia kontekstowo odpowiednie uzupełnienia kodu, pomagając w ten sposób programistom skrócić czas potrzebny na napisanie kodu i liczbę odpowiadających mu błędów.
Sourcery
Sourcery to sztuczna inteligencja, która może refaktoryzować kod, co umożliwia narzędziu obsługę powtarzalnych zadań kodowania i poprawę jakości kodu. Na podstawie analizy struktur kodu i standardów jakości programowania, Sourcery zaleca restrukturyzację i optymalizację procedur kodu. Oprócz tego, kod wygląda bardziej elegancko i czytelnie, przyczyniając się tym samym do w pełni funkcjonalnych, łatwych w utrzymaniu aplikacji.
HackerRank CodeChecker
CodeChecker, narzędzie do kodowania oparte na sztucznej inteligencji HackerRank, które pomaga programistom w łatwym rozpoznawaniu i radzeniu sobie z naruszeniami jakości kodu na początkowym etapie cyklu rozwoju. CodeChecker osiągnął ten efekt, ponieważ analiza przesłanego kodu i szczegółowe informacje zwrotne na temat logiki, biegłości i stylu dla programistów powodują, że programiści uczą się umiejętności kodowania i najlepszych praktyk. Jego gamifikowany interfejs, w którym problem jest wyświetlany i oceniany w czasie rzeczywistym, sprawia, że przegląd kodu jest wciągający i edukacyjny.
JupyterLab Code Inspection
JupyterLab Code Inspection to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które pozwala wyobrazić sobie inteligentne podpowiedzi dotyczące kodu i diagnostykę błędów w środowisku JupyterLab. Wykorzystując modele uczenia maszynowego z kodem Pythona jako zestawem treningowym, Code Inspection zapewnia kontekstowe uzupełnianie kodu, wykrywanie błędów i zalecenia dotyczące stylu w JupyterLab, aby stać się bardziej przyjaznym dla użytkownika środowiskiem dla naukowców zajmujących się danymi i badaczy dokumentacji kodu.
Co więcej, mówiąc najprościej, narzędzia do kodowania ze sztuczną inteligencją są idealnymi zakłócaczami tradycyjnego podejścia do kodowania. Niezależnie od tego, czy są to inteligentni asystenci kodowania, czy zautomatyzowane przeglądy kodu, sprzęt ten pomaga programistom w inteligentniejszej pracy, co z kolei koncentruje ich na nauce i rozwiązywaniu problemów, a nie tylko na przechodzeniu przez linię i linię kodowania.
