Інструменти для кодування зі штучним інтелектом, що полегшують програмування
Розробники постійно конкурують у сучасному цифровому світі, де складні проекти мають бути виконані вчасно і з найвищою якістю, що можливо завдяки застосуванню інноваційних рішень для кращої оптимізації їхнього робочого процесу. Прорив штучного інтелекту в розробці значно розширив можливості для розробників використовувати надійні інструменти, які тепер значною мірою роблять завдання, пов’язані з програмуванням, зручними.
Інструменти для кодування зі штучним інтелектом використовують алгоритми машинного навчання разом з обробкою природної мови, щоб допомогти в автоматизації багатьох завдань розробки, залишаючи розробникам набагато більше свободи у вирішенні процедурних і презентаційних аспектів. Ми розглянемо інструменти програмування зі штучним інтелектом, які змінюють світ розробників, дозволяючи нам кодувати надійно, а також роблячи весь процес кодування цікавим.
Ось інструменти для програмування зі штучним інтелектом, які допоможуть вам спростити завдання програмування.
TabNine
З TabNine ви отримуєте завершення коду зі штучним інтелектом за допомогою мовних моделей, які передбачають потрібний вам код у реальному часі під час введення. На основі аналізу ваших шаблонів коду та контексту, TabNine запропонує вам відповідні фрагменти коду. Таким чином, це допоможе вам завершити програму набагато швидше.
DeepCode
DeepCode – це платформа для аналізу коду, що працює на основі алгоритмів штучного інтелекту, здатна класифікувати компоненти коду і надавати їм вказівки для усунення проблем з якістю та безпекою коду. DeepCode робить це шляхом сканування сховищ коду та виявлення можливих помилок, вразливостей безпеки та проблем з ефективністю коду.
GitClear
GitClear зі штучним інтелектом – це чітка аналітична платформа, яка охоплює всі сторони кодової бази та діяльності команди. Обробляючи репозиторії Git, GitClear виводить безліч ключових показників, таких як зміни коду, патерни внесків та ефективність розробників.
Codota
Codota – це інструмент для завершення коду, який використовує штучний інтелект для допомоги програмістам Java та Kotlin. Інструмент для завершення коду – це ексклюзивний проксі-сервер для Java та Kotlin на основі штучного інтелекту. Завдяки моделям машинного навчання на основі понад мільйона фрагментів коду, програмісти отримують пропозиції щодо доповнення та виправлення коду, що допомагає їм виконувати свої завдання з більшою користю та меншою кількістю помилок.
KiteA
KiteA – контекстно-орієнтований інструмент для розробників штучного інтелекту, метою якого є покращити загальний досвід кодування, надаючи підказки щодо завершення коду, пов’язану документацію та приклади на льоту. KiteA сканує контекст коду, а також документацію в Інтернеті, щоб зрозуміти його і надати релевантні та цінні рекомендації, які зроблять кодування кращим і швидшим.
CoPilot
CoPilot, який є проектом GitHub і базується на GPT-моделі OpenAI, – це парний програміст зі штучним інтелектом, який допомагає розробникам у написанні програмного коду, надаючи їм відповідні та релевантні ідеї або рішення. На основі контексту, пов’язаного з кодом, і шаблонів, які він може генерувати, результати роботи CoPilot включають коментарі до коду, документацію та фрагменти, що робить його незамінним ресурсом для підготовки до спільних проектів.
Intellicode
Intellicode, програма зі штучним інтелектом від Microsoft, що працює в середовищі Visual Studio IDE, є одним з найефективніших інструментів для підвищення продуктивності програмістів на даний момент. Завдяки застосуванню моделей машинного навчання, які використовують великі бібліотеки репозиторіїв коду, Intellicode забезпечує контекстно-відповідне завершення коду, тим самим допомагаючи розробникам скоротити час, необхідний для написання коду, і зменшити кількість відповідних помилок.
Sourcery
Sourcery – це штучний інтелект, який може рефакторити код, що дозволяє інструменту справлятися з повторюваними завданнями кодування та покращувати якість коду. На основі аналізу структури коду та стандартів якості програмування Sourcery рекомендує реструктуризацію та оптимізацію процедур коду. На додаток до того, що код виглядає більш елегантно і читабельно, це сприяє створенню повнофункціональних, легко підтримуваних додатків.
HackerRank CodeChecker
CodeChecker, інструмент для кодування на основі штучного інтелекту від HackerRank, який допомагає програмістам легко розпізнавати та усувати порушення якості коду на початковій стадії циклу розробки. CodeChecker дає такий ефект, оскільки аналіз наданого коду та детальний зворотній зв’язок щодо логіки, кваліфікації та стилю призводить до того, що розробники навчаються навичкам кодування та кращим практикам. Його гейміфікований інтерфейс, де проблема відображається і оцінюється в режимі реального часу, робить перегляд коду цікавим і навчальним.
JupyterLab Code Inspection
JupyterLab Code Inspection – це інструмент на основі штучного інтелекту, який дозволяє уявити інтелектуальні підказки коду та діагностику помилок у середовищі JupyterLab. Використовуючи моделі машинного навчання з кодом Python в якості навчального набору, Code Inspection надає контекстне доповнення коду, виявлення помилок та рекомендації щодо стилю для JupyterLab, щоб стати більш зручним середовищем для науковців з даних та дослідників для документації коду.
Більше того, простіше кажучи, інструменти для кодування зі штучним інтелектом – це ідеальний шторм, що руйнує традиційні підходи до кодування. Будь то розумні асистенти кодування або автоматизовані огляди коду, це обладнання допомагає розробникам працювати розумніше, що, в свою чергу, фокусує їх на навчанні та вирішенні проблем, а не просто на написанні рядка за рядком коду.
