TL;DR:

Держитесь за клавиатуру, разработчики! Наступил век генеративного ИИ, и он меняет правила игры. ChatGPT, насчитывающий более 100 миллионов пользователей, является лишь одним из примеров того, как генеративный ИИ меняет способ написания кода. Эти инструменты могут анализировать шаблоны в существующем коде и генерировать новые строки кода, оптимизированные для удобства чтения, эффективности и безошибочного выполнения. Они даже могут помочь с проверкой кода, выявляя потенциальные проблемы и помогая командам поддерживать высококачественные кодовые базы. Хотя они еще не совершенны, инструменты программирования на основе ИИ быстро совершенствуются и могут произвести революцию в разработке программного обеспечения, уменьшив входные барьеры и повысив производительность. Поэтому, если вы готовы сотрудничать с ИИ и вывести свои навыки программирования на новый уровень, ознакомьтесь с этим подробным обзором 17 лучших инструментов генеративного программирования на основе ИИ.

Введение

Мы вступили в эпоху повсеместного внедрения и демократизации доступа к продуктам генеративного ИИ. Варианты использования есть везде — от создания изображений до написания кода — и внедрение опередило все тенденции потребительских технологий за последнее десятилетие. Что касается Image Generation, то MidJourney вырос примерно до 13 миллионов участников в Discord, а ChatGPT, как сообщается, достиг более 100 миллионов пользователей. Варианты использования для разработчиков программного обеспечения также стремительно растут — по состоянию на сентябрь более 1,2 миллиона разработчиков воспользовались технической предварительной версией GitHub Copilot. ChatGPT также оказался на удивление искусным в кодировании приложений — от генерации полного кода из текстовых подсказок (хотя часто с большим количеством ошибок) до кода исправления ошибок.

Мы ожидаем, что возможности больших языковых моделей для кодирования будут расширяться вместе с внедрением в будущем, поскольку модели и обучающие наборы будут более адаптированы к задачам программирования. Есть признаки того, что OpenAI фокусируется на этом потенциале: сообщается, что они наняли около 400 разработчиков в качестве подрядчиков, чтобы помочь маркировать код для обучения следующего поколения своих моделей. Хотя мы не ожидаем, что эти продукты заменят разработчиков программного обеспечения в ближайшее время, мы ожидаем, что они обеспечат значительное повышение производительности и позволят разработчикам сосредоточиться на более сложных задачах.

Прогресс на данный момент предполагает, что генеративные модели ИИ, вероятно, станут важным инструментом для разработчиков благодаря их способности писать, отлаживать и оптимизировать код. Они уже начали трансформировать способы написания, проверки и улучшения кода. С помощью передовых алгоритмов эти модели могут анализировать шаблоны в существующем коде и генерировать новые строки кода, оптимизированные для удобства чтения, эффективности и безошибочного выполнения. Это может сэкономить время разработчиков, а также улучшить качество создаваемого кода. Генеративный ИИ также может помочь в проверке кода, автоматически выявляя потенциальные проблемы и улучшения, уязвимости в системе безопасности, альтернативные подходы к повышению производительности кода и помогая командам поддерживать высокое качество кодовых баз. Автоматизируя несколько утомительных и повторяющихся задач кодирования, эти инструменты могут повысить производительность.

В своем нынешнем состоянии инструменты программирования на основе ИИ не безупречны, но быстро совершенствуются. Хотя повышение производительности одинаково важно как для крупного, так и для малого бизнеса, оно меняет правила игры, особенно для малого бизнеса, независимых разработчиков и профессионалов. Эти инструменты могут быть особенно эффективными и полезными для снижения барьеров и затрат на вход в новые стартапы.

Будущее разработки программного обеспечения может увидеть сотрудничество между людьми и ИИ, где ИИ выступает в роли наставника, направляя разработчиков в процессе написания кода и следя за тем, чтобы они были на правильном пути. Способность к обучению и адаптации делает потенциал генеративного ИИ в кодировании захватывающим и безграничным.

В статье представлен подробный обзор современных инструментов программирования на основе ИИ, предназначенных для автодополнения, генерации, отладки и повышения производительности кода. Инструменты классифицируются как популярные, предстоящие или новые, что позволяет пользователям выбирать наиболее подходящий вариант в зависимости от их потребностей, бюджета и сложности проекта.

Самые популярные инструменты: ChatGPT и Copilot

Согласно исследованию, проведенному GitHub с участием более 2000 разработчиков, они обнаружили, что GitHub Copilot помогает разработчикам оставаться в потоке (73%) и сохранять умственные усилия при выполнении повторяющихся задач (87%). Инструменты на базе искусственного интеллекта помогают разработчикам писать код быстрее, сокращая повторяющиеся задачи, сохраняя производительность и используя контекст, анализируя миллионы программных кодов на разных языках. Проще говоря, инструменты программирования на основе ИИ, такие как ChatGPT и CoPilot, сокращают количество нажатий клавиш.

1. ChatGPT (Популярное)

ChatGPT, передовая модель обработки естественного языка от OpenAI, покорила мир. ChatGPT настроен на основе модели серии GPT-3.5. Это нейронная сеть Transformer с параметрами 175B. Он помогает разработчикам в кодировании, предоставляя простые текстовые подсказки, которые используют контекст, шаблоны кода и знания в области программирования, чтобы помочь с завершением кода, генерацией, оптимизацией, документированием, производительностью, исправлением и объяснением. Используя свои расширенные возможности, ChatGPT может анализировать исходный код и предлагать информацию о языках кодирования, решать проблемы кодирования и давать советы по разработке программного обеспечения.

ChatGPT может помочь разработчикам в написании модульных тестов, анализируя код и предлагая тестовые примеры на основе понимания поведения и функциональности кода. Это может значительно сократить время и усилия, необходимые для написания модульных тестов, и повысить их точность. Кроме того, ChatGPT может предоставлять отзывы и рекомендации по улучшению качества кода и помогать разработчикам лучше понимать ошибки или улучшения.

Хотя ChatGPT — полезный инструмент для решения различных задач программирования, он не может заменить разработчиков. Его нельзя использовать для обучения кодированию, и он не заменяет хорошие методы кодирования. Вместо этого это добавка для повышения производительности и производительности. ChatGPT — это мощный инструмент, который может помочь разработчикам.

Плюсы:

  • ChatGPT работает наставником по завершению кода, оптимизации, производительности, исправлению и объяснению.
  • Это может дать представление о дизайне и структуре кода.
  • Это может помочь определить области, которые могут нуждаться в рефакторинге, упрощении, пересмотре или улучшении.
  • Он может генерировать документацию по исходному коду, анализируя код и предоставляя пояснения и аннотации.

Минусы:

  • ChatGPT не понимает кода, но распознает правильную структуру кода.
  • Перефразирование подсказки может привести к разным результатам.
  • Данные обучения ограничены 2021 годом, что ограничивает их объем.
  • Инструмент может быть не идеальным выбором для создания кода, требующего обширного контекста.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Оптимизация кода

Цена: бесплатно или20 долларов США в месяц.

2. Второй пилот (Популярное)

Copilot — модель Transformer с параметрами 12B.

GitHub Copilot — это редактор парного программирования на базе искусственного интеллекта, призванный помочь разработчикам работать быстрее и эффективнее. Он использует OpenAI Codex для преобразования естественного языка в подсказки по кодированию, когда разработчики пишут комментарии или строки кода. Когда разработчики пишут комментарии, описывающие желаемую логику, GitHub Copilot может автоматически генерировать предложение кода для своего решения. Более того, он может адаптироваться к стилю кодирования разработчика, приспосабливаясь к его правкам. По сути, он служит интеллектуальным инструментом автозаполнения для разработчиков.

Это решение для автодополнения кода совместимо с широким спектром языков и сред программирования, включая Python, Java, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go. Его можно использовать как расширение для популярных редакторов кода, таких как Visual Studio Code, Neovim и JetBrains. Расширение доступно для настольных компьютеров, а также может использоваться в облачных решениях, таких как GitHub Codespaces.

Быстрый инжиниринговый конвейер GitHub Copilot довольно сложен. Он предлагает, какую переменную заполнить в зависимости от контекста, в котором вы пишете код.

GitHub Copilot имеет свои сильные и слабые стороны. Хотя он предоставляет такие функции, как более интеллектуальное завершение кода и контекстуальные решения, которые сокращают время, затрачиваемое на поиск решений, предлагаемый код является лишь предложением. Разработчик должен оценить эти предложения и решить, принять их, пропустить или игнорировать.

Плюсы:

  • Copilot совместим с несколькими языками программирования
  • Он имеет доступ к огромному набору данных общедоступных репозиториев кода на GitHub.
  • Он использует контекстуальные решения для написания кода
  • Он отлично подходит для написания шаблонного кода.

Минусы:

  • Существуют проблемы с ремонтопригодностью кода, конфигурацией, совместимостью и управлением версиями.
  • Текущая версия CoPilot не может удалять, упрощать или реорганизовывать код.
  • Инструмент не идеален для начинающих разработчиков.
  • CoPilot предлагает рекомендации по безопасности только в случае запроса.

Категория:Генерация кода, Завершение кода

Цена: бесплатно или 44 доллара США за пользователя в месяц (командный план)

Лучшие инструменты программирования на базе ИИ для разработчиков

1. Копировать Ghostwriter (Популярно)

Replit Ghostwriter — это инструмент на базе машинного обучения, который обеспечивает завершение кода, генерацию, преобразование и возможности поиска в редакторе. Он состоит из четырех основных компонентов: Complete Code, который анализирует ваш код и предлагает варианты его продолжения; Генерировать код, который создает новый код на основе ваших предложений; Transform Code, который помогает вам рефакторить или модернизировать код для соответствия стандартам; и Объяснение кода, которое анализирует существующий код и объясняет его функции с помощью естественного языка, а также семантического поиска. Ghostwriter разработан, чтобы дополнить ваши существующие знания в области программирования и сократить время, которое вы тратите на поиск помощи или изучение примеров кода на таких сайтах, как Stack Overflow.

Плюсы:

  • Ghostwriter помогает уменьшить трения, используя контекст кода и комментариев.
  • Он может реорганизовать ваш код, чтобы он работал быстрее, и перевести его на другой язык.
  • Это приложение веб-браузера; пользователям не нужно ничего скачивать.
  • Он автоматически сохраняет сгенерированный код в облаке и не требует процесса развертывания.

Минусы:

  • Он предоставляет ограниченное хранилище, ЦП и ОЗУ.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Рефакторинг кода, Объяснение кода, Генератор тестов

Цена: бесплатно или 7 долларов США в месяц.

2. TabNine (Популярное)

TabNine — это инструмент завершения кода на основе ИИ, который использует алгоритмы глубокого обучения для интеллектуального завершения кода на таких языках, как Java, Python и C++. Он автоматически индексирует ваш код и создает индивидуальные предложения на основе ваших шаблонов письма. Его расширенные возможности искусственного интеллекта предлагают такие функции, как автоматическое завершение кода, автоматически генерируемые тесты, подсветка синтаксиса и интеграция с популярными IDE. TabNine поддерживает более 20 языков и 15 редакторов, включая VS Code, IntelliJ, Android Studio и Vim. Хотя это не сквозной генератор кода, он расширяет возможности автодополнения IDE. TabNine также предлагает облачную версию, которая дает разработчикам доступ к своим инструментам кодирования с любого устройства.

Плюсы:

  • TabNine ускоряет разработку благодаря автодополнению кода в реальном времени.
  • Он защищает конфиденциальность кода.
  • Он предлагает индивидуальные языковые модели, которые взаимодействуют после тщательной оценки моделей различных размеров.
  • Он предоставляет частную модель, обученную вашему коду.
  • Его прогнозы являются как локальными, так и облачными.

Минусы:

  • Его бесплатная версия может действительно предлагать только небольшие проекты.
  • Модель использует много памяти для функции текстового редактора поверх используемого вами текстового редактора.
  • UX инструмента может быть занят неактуальными предложениями.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Облако, Локальная настройка, Тонкая настройка

Цена: бесплатно или 12 долларов США в месяц.

3. Кодекс OpenAI (Популярный)

Codex — это модель обработки естественного языка, основанная на OpenAI GPT-3, которая может генерировать рабочий код на более чем дюжине языков программирования, включая Python, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift и TypeScript и даже Shell. Данные, используемые для обучения Codex, включают миллиарды строк исходного кода из общедоступных источников, а также естественный язык, включая код из общедоступных репозиториев GitHub. Он имеет память 14 КБ для кода Python. Кодекс — это мощная система с трансформаторным приводом. Он понимает вашу задачу и выполняет ее максимально эффективно и качественно.

Плюсы:

  • Codex может получать доступ к различным API и управлять данными.
  • Он может описывать существующий код.
  • Он автоматически генерирует документацию для существующей кодовой базы компании или проекта с открытым исходным кодом.
  • Модель может ссылаться на себя, сохранять предыдущие команды в памяти в рамках одного сеанса и использовать их соответствующим образом.
  • Пользователи могут просматривать код, сгенерированный инструментом, из данной подсказки, что позволяет им понять, что интерпретировал инструмент.
  • Codex предоставляет расширенный ответ, который включает дополнительную информацию, относящуюся к первоначальному запросу.

Минусы:

  • Это может создать повторяющиеся функции.
  • Трудно настроить сгенерированный код.
  • Он имеет ограниченную настройку, что затрудняет включение функций и расширений.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Рефакторинг кода, Объяснение кода, Генератор тестов

Цена: бесплатно (ограниченная бета-версия)

4. CodeWP (Популярное)

CodeWP — это генератор кода WordPress с искусственным интеллектом, созданный Isotropic. Он специально обучен и оптимизирован для создателей веб-сайтов WordPress. Он поддерживает JS и PHP, а также режимы, характерные для популярных плагинов, таких как WooCommerce и основных конструкторов страниц. CodeWP включает в себя такие функции, как совместная работа в реальном времени, обратная связь по коду в режиме реального времени и широкий спектр плагинов для разных языков программирования. Кроме того, он интегрируется с GitHub, что упрощает управление версиями и совместную работу над проектами. CodeWP — ценный инструмент для команд, которым нужен простой в использовании редактор кода для совместной работы.

Плюсы:

  • CodeWP поддерживает более 11 языков программирования.
  • Его модель ИИ обучена специально для WordPress.
  • Это многоязычный инструмент.

Минусы:

  • Это может быть слегка глючным и медленным время от времени.
  • Он не подходит для сложных проектов или крупномасштабных приложений.

Категория:Генерация кода, Объяснение кода, Зависимость от предметной области

Цена: бесплатно или 12 долларов США в месяц.

5. MutableAI (ожидается)

MutableAI — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который помогает автоматизировать повторяющиеся задачи кодирования и ускоряет производство с помощью ввода на естественном языке. Одной из его самых интересных функций является открытый диалог запросов, который позволяет пользователям задавать сложные вопросы. MutableAI предлагает преобразования, специфичные для предметной области, которые легко понимают ваш код, упрощая эффективное выполнение задач. Другие функции включают автозавершение, открытые преобразования, возможность производства кода и ввод аннотаций. В целом MutableAI — это мощный инструмент, который может помочь разработчикам сэкономить время и повысить производительность.

Плюсы:

  • MutableAI предлагает преобразования для конкретной области, которые легко понимают ваш код.
  • Он обучается на более тщательно подобранном наборе высококачественного кода.
  • Он предлагает сопряжение в реальном времени и возможность делиться сеансами кодирования.

Минусы:

  • Есть небольшие проблемы со стабильностью и надежностью.
  • Инструмент имеет более крутую кривую обучения, особенно для его расширенных функций.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Рефакторинг кода, Объяснение кода

Цена: бесплатно или 10 долларов США в месяц.

6. CodeSquire (ожидается)

CodeSquire — это помощник по написанию кода на базе искусственного интеллекта, специально разработанный для специалистов по данным, инженеров и аналитиков. Он предоставляет интеллектуальные предложения по коду, помогает в исследовании данных и автоматизирует повторяющиеся задачи. Он позволяет разработчикам переводить комментарии в код, создавать целые функции без поиска библиотечных методов и параметров, писать SQL-запросы с текстовыми подсказками и генерировать объяснение кода для чужого кода. В настоящее время CodeSquire работает как расширение для браузера в Google Colab, BigQuery и JupyterLab.

Плюсы:

  • CodeSquire адаптирован к потребностям специалистов по данным.
  • Он предлагает надлежащую поддержку ноутбуков, осведомленность о данных и вывод ячеек.

Минусы:

  • Это не так эффективно для сложных задач программирования.
  • Он доступен на ограниченных платформах.

Категория:Генерация кода, Завершение кода, Рефакторинг кода, Объяснение кода, Зависимость от предметной области

Цена: недоступна (бесплатная/платная)

7. Salesforce CodeGen (ожидается)

Salesforce CodeGen — это модель с открытым исходным кодом, которая упрощает синтез программ, позволяя программировать ИИ в диалоговом режиме. Он обучен на обширном корпусе естественных языков и языков программирования с использованием авторегрессивной языковой модели с 16 миллиардами параметров. CodeGen выходит за рамки автодополнения кода и стремится понять конечные цели пользователя, позволяя им разрабатывать приложения быстрее и с меньшими затратами кода. Это открывает больше времени для сложных задач, которые выигрывают от человеческого прикосновения.

Плюсы:

  • Функции Salesforce CodeGen устраняют ограничения, создавая исполняемый код.
  • Его применение проще, чем написание подсказок — это просто разговор.

Минусы:

  • У него может быть ограниченная поддержка сообщества и доступные ресурсы.

Категория:Генерация кода, Открытый исходный код

Цена: бесплатно

8. Фиговый стек (новинка)

Figstack — это веб-платформа, которая помогает разработчикам понимать любой код на любом языке, переводить языки программирования и автоматизировать документацию для функций. Он интегрируется с популярными редакторами кода, такими как VS Code, что позволяет разработчикам получать доступ к его функциям во время работы над своими проектами. Figstack предоставляет такие функции, как автозаполнение, фрагменты кода и отладка в реальном времени, что позволяет разработчикам писать код более эффективно и с меньшим количеством ошибок. Кроме того, Figstack предлагает надежную платформу ответов, которая позволяет разработчикам искать примеры кода и решения распространенных проблем программирования, сокращая время, затрачиваемое на поиск ответов.

Плюсы:

  • Figstack помогает измерять эффективность кодов в нотации Big O.
  • Его пользовательский интерфейс без кода делает инструмент доступным для разработчиков всех уровней квалификации.

Минусы:

  • Он может не подойти для более сложных проектов, требующих расширенных возможностей настройки.
  • Это облачный инструмент, поэтому могут возникнуть опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.

Категория: Объяснение кода, Перевод кода, Автоматизированная документация

Цена: свяжитесь с продавцом, чтобы узнать цену.

9. DataMaker (новинка)

Datamaker Coder Tool упрощает процесс написания кода для Webflow, используя обработку естественного языка для создания пользовательских фрагментов кода для HTML, CSS и JavaScript, которые можно использовать в проектах. Инструмент также предоставляет возможность манипулировать коллекциями, применять функции к определенным точкам останова и добавлять в код дополнительные функции. Кроме того, DataMaker поддерживает широкий спектр языков программирования, включая Python, Java, JavaScript, C, C++, C#, Go, Rust, Ruby, Swift и HTML/CSS. Однако важно отметить, что, хотя Datamaker может предложить разработчикам много преимуществ, важно оценить, подходит ли он для конкретного варианта использования, прежде чем использовать его.

Плюсы:

  • DataMaker был разработан, чтобы учиться на своих ошибках и совершенствоваться с течением времени.
  • Он прост и интуитивно понятен для начинающих разработчиков.

Минусы:

  • Некоторым пользователям может быть сложно ориентироваться или настраивать инструмент.
  • Для достижения конкретных результатов может потребоваться экспериментирование.
  • Пользователи не владеют сгенерированным кодом.

Категория:Генерация кода, специфическая для предметной области

Цена: 9,99 долл. США в месяц.

10. AirOps (новинка)

AirOps — это облачная платформа, упрощающая развертывание приложений и управление ими для разработчиков. Доступ к нему можно получить через расширение Chrome, веб-приложение или API, что упрощает интеграцию в любой рабочий процесс. Его выдающейся особенностью является помощник SQL, который предоставляет разработчикам инструменты для написания, оптимизации, обновления, исправления и объяснения запросов. AirOps позволяет разработчикам легко анализировать свои базы данных, выявлять и устранять узкие места в производительности и автоматизировать повторяющиеся задачи. Хотя AirOps предлагает множество преимуществ, некоторые разработчики могут предпочесть альтернативные инструменты для управления своими приложениями или написания запросов SQL.

Плюсы:

  • AirOps предоставляет рецепты на основе ИИ для написания, исправления и объяснения SQL.
  • Он может автоматически документировать схемы таблиц.
  • Это позволяет пользователям создавать сценарии Python и файлы dbt YAML.

Минусы:

  • Он может быть менее подходящим для небольших групп разработчиков из-за его сложности и стоимости.
  • Поскольку это облачная платформа, любые проблемы со стабильностью или простоем платформы могут существенно повлиять на процесс разработки.
  • Платформа может быть недостаточно настраиваемой для удовлетворения уникальных потребностей некоторых проектов разработки.

Категория:Генерация кода, Рефакторинг кода, Объяснение кода, Облако, Для предметной области

Цена: 159 долларов США в месяц.

11. Какая разница (новинка)

What-the-Diff — это приложение на базе искусственного интеллекта, которое просматривает различия в запросах на вытягивание и пишет описательный комментарий об изменениях на простом английском языке. Он использует API GitHub для получения разницы запросов на вытягивание, а затем применяет модель ИИ для создания описания изменений без сохранения кода. What-the-Diff понимает контекст изменений и дает представление о том, что и почему были сделаны изменения. Одной из уникальных особенностей является способность выделять семантические различия помимо обычного построчного сравнения кода, что позволяет разработчикам быстро и точно выявлять проблемы. Еще одна полезная функция — возможность идентифицировать и игнорировать определенные различия, не относящиеся к изменениям кода, такие как различия в пробелах или форматировании. Однако, как относительно новый инструмент, What-the-Diff может еще не иметь всех функций и интеграций, которые предлагают более известные инструменты сравнения.

Плюсы:

  • What the Diff поддерживает почти все языки программирования.
  • Он имеет чистый пользовательский интерфейс.
  • Он обеспечивает полный контроль над тем, когда и как анализировать ваши запросы на вытягивание.

Минусы:

  • Для чтения diff требуется полный доступ к вашему коду.
  • Это может не подходить для больших кодовых баз или сложных изменений.
  • Хотя инструмент определяет различия между изменениями кода, он может не предлагать решения или исправления выявленных различий.

Категория: Объяснение кода, Рефакторинг кода

Цена: бесплатно или 19 долларов США в месяц.

12. ИИ-запрос (новинка)

AI Query — это мощный инструмент обработки естественного языка, который позволяет разработчикам взаимодействовать со своими базами данных, используя простые английские предложения, которые затем преобразуются в SQL-запросы. Этот инструмент предлагает уникальную функцию, поскольку он может понимать сложные запросы и генерировать SQL-запросы, которые можно выполнять в базовой базе данных. Он очень универсален, способен работать с несколькими базами данных и различными схемами баз данных и поддерживает широкий спектр типов данных. С помощью AI Query разработчики могут легко и быстро генерировать SQL-запросы, и он предлагает ряд функций, включая генерацию SQL-запросов, объяснения SQL и схему базы данных.

Плюсы:

  • AI Query позволяет пользователям сохранять SQL-запросы и делиться ими.
  • Он поддерживает PostgreSQL, MySQL, MariaDB и SQL Server.
  • Инструмент хранит историю запросов SQL.
  • Он удобен для пользователя и может использоваться людьми без опыта программирования.

Минусы:

  • Он может не всегда понимать цель запроса, что приводит к неправильным переводам или извлечению данных.
  • Он может не поддерживать весь синтаксис SQL, что ограничивает количество запросов, которые можно выполнить.
  • Для сложных запросов и базовой структуры данных требуется ручная корректировка запросов.
  • Существует потенциальное отсутствие прозрачности во внутренней работе алгоритма ИИ.

Категория:Генерация кода, Объяснение кода, Зависимость от предметной области

Цена:$10/мес.

13. Адреналин (Новое)

Adrenaline — это помощник по отладке программного обеспечения, который использует машинное обучение, чтобы помочь разработчикам более эффективно выявлять и исправлять ошибки в своем коде. Он автоматизирует процесс генерации гипотез о том, что может быть причиной ошибки. Он также обеспечивает обратную связь в режиме реального времени о действиях разработчика, чтобы помочь им проверить и уточнить эти гипотезы. Адреналин использует комбинацию программного анализа, статистических рассуждений и вероятностных выводов для выявления наиболее вероятной причины проблемы.

Плюсы:

  • Адреналин приводит к более быстрой и точной идентификации ошибок, а также к сокращению времени и ресурсов, необходимых для ручной отладки.
  • Он отображает исправления в строке, как diff
  • Он объясняет ошибки на простом английском языке с использованием GPT-3.

Минусы:

  • Ему нужен ключ OpenAI API пользователей.
  • Существует вероятность неправильной диагностики, если входные данные не были должным образом предварительно обработаны.

Категория:Помощник по отладке, Open Source

Цена: бесплатно или 5 долларов США в месяц.

14. Адепт (Новое)

ACT-1 от Adept — это инструмент для завершения кода на базе искусственного интеллекта, который использует алгоритмы глубокого обучения для предоставления интеллектуальных предложений по коду и завершения блоков кода в режиме реального времени. Его крупномасштабная модель Transformer, ACT-1, была обучена использованию цифровых инструментов, включая веб-браузеры. В настоящее время он интегрирован с расширением Chrome, которое позволяет ему наблюдать за действиями браузера и выполнять различные действия, такие как ввод текста, нажатие и прокрутка. Кроме того, модель может решать задачи, связанные с объединением нескольких инструментов, поскольку большинство компьютерных задач требуют использования нескольких программ. Ожидается, что в будущем ACT-1 будет запрашивать разъяснения о том, чего хочет пользователь, что сделает его еще более полезным. Хотя ACT-1 может знать не все, он легко поддается обучению и может исправлять ошибки с помощью одного человеческого отзыва, становясь все более полезным с каждым взаимодействием.

Категория:автоматизация процессов

‍Цена: еще не выпущена.

15. АльфаКод (Популярное)

Языковая модель на основе трансформера. 41,4 миллиарда параметров.

AlphaCode, разработанный DeepMind и Google, представляет собой мощный инструмент для создания конкурентоспособных программных решений. Он узкоспециализированный, обученный исключительно тому, как люди отвечали на вопросы на конкурсах по написанию программного обеспечения. AlphaCode демонстрирует уникальный набор навыков, который сочетает в себе понимание естественного языка, способность решать проблемы и статистическую мощность, характерную для больших языковых моделей. Он успешно решил проблему Backspace и демонстрирует значительное улучшение по сравнению с предыдущими системами кодирования ИИ, которые полагались на явные инструкции. Модели AlphaCode были предварительно обучены на 700 ГБ открытого исходного кода GitHub для изучения представлений кода и решения явных задач кодирования.

Категория:Генерация кода, соревновательное кодирование

Цена: еще не выпущена.

Заключение

Генеративный ИИ меняет способ генерации кода, позволяя в значительной степени автоматизировать кодирование. Его способность автоматизировать задачи повысила производительность и эффективность программирования. Хотя кодирование на основе ИИ — это значительный шаг в будущее, существующие инструменты все еще развиваются. Эти инструменты являются отличным дополнением к практике кодирования, но они не идеальны. Ключевыми элементами являются надзор и партнерство между ИИ и людьми. Поскольку эти модели направлены на повышение качества и точности, крайне важно понимать важность человеческого опыта и контроля, чтобы сделать эти инструменты эффективными партнерами по кодированию.

В этой статье представлен разнообразный список инструментов для начинающих разработчиков, продвинутых проектов и всего, что между ними. Без возможности направить ИИ в правильном направлении или возможности перекрестной проверки результатов ИИ эти инструменты могут оказаться контрпродуктивными. Инструменты могут генерировать идеальный код или нерелевантный результат, поэтому разработчикам важно различать хороший и плохой код, чтобы эффективно использовать эти инструменты.