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生成式 AI 如何将编码效率提高 10 倍

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在最近的“2023年大创意” 投资管理公司 Ark Invest 的报告预测,人工智能可能会使编码效率提高 10 倍。 基于交易成本和反馈循环每年下降 70%,人工智能编码助手喜欢 副驾驶 到 10 年,软件工程师的产出将增加 2023 倍。

生成式人工智能有可能彻底改变编码过程并显着提高生产力。 通过使用深度学习算法,生成式人工智能可以从大型代码数据集中学习并生成语法和语义正确的新代码。 这可以显着减少编写新代码所需的时间和精力,特别是对于需要重复编码模式的例行任务。 通过自动化这些任务,开发人员可以专注于更复杂和更具创造性的工作,从而提高整体生产力。

生成式人工智能是人工智能的一个子集,它利用深度学习算法生成新内容,例如图像、音乐和文本,而无需显式编程。 在软件开发的背景下,生成式人工智能可用于根据输入数据或现有代码的模式生成新代码,使开发人员能够自动执行重复性任务,并腾出时间进行更具创造性的工作。

让我们探讨人工智能如何导致这种急剧增长......

提高代码质量和可靠性

生成式人工智能在编码中最显着的好处之一是它有助于提高生成的代码的质量。 编写干净、高效和可读的代码对于构建复杂的应用程序至关重要,而人工智能可以通过自动执行重复性和平凡的编码任务来在这方面提供帮助。

例如,生成式人工智能模型可以自动检查语法错误、调试代码并识别代码异味,这些代码片段表明代码设计或架构存在更深层次的问题。 通过在开发过程中尽早检测到这些问题,开发人员可以更快地修复它们并防止它们进一步传播到代码库中。

除了质量之外,生成式人工智能还可以增强代码的可重用性。 软件开发的核心原则之一是尽可能地重用代码,以减少冗余并节省时间。 然而,重用代码并不总是一项简单的任务,因为它需要识别正确的代码片段并使其适应当前应用程序的需求。

生成式人工智能模型可以通过从现有代码存储库中建议相关代码片段来在这方面提供帮助。 例如,如果开发人员正在开发涉及操作字符串的新功能,AI 模型可以建议执行类似操作的现有代码片段。 然后,开发人员可以根据当前应用程序的需求调整建议的代码,从而节省该过程的时间和精力。

生成式人工智能还提供了一种创建可在不同应用程序中重用的新代码的方法。 通过分析现有代码并学习模式和结构,人工智能模型可以生成符合相同标准的新代码片段,从而更容易与代码库的其他部分集成。

自动化重复任务

生成式人工智能提高编码效率的另一种方式是自动化重复任务。 对于开发人员来说,许多平凡、重复的编码任务可能非常耗时,例如编写样板代码、格式化代码和搜索语法错误。

在生成式人工智能的帮助下,开发人员可以自动执行这些重复性任务并节省时间。例如,各种工具使用机器学习来建议代码完成,从而减少编写代码所需的时间和精力。这些工具使用深度学习算法来分析代码、识别模式并建议与正在编写的代码相关的代码片段。

它还可以帮助进行代码格式化,这是一项可能需要大量时间的任务,特别是在处理大型代码库时。 工具如 黑色, 漂亮Clang格式 使用AI自动格式化代码,无需开发人员手动调整代码格式。 这些工具不仅可以节省时间,还有助于确保整个组织的代码格式一致,从而降低错误风险并使代码更易于阅读和理解。

在识别和修复语法错误方面,生成式人工智能也可以发挥重要作用。 语法错误在编程中很常见,并且处理起来可能令人沮丧。 工具如 深度密码代码大师 使用机器学习算法分析代码并提出语法错误的修复建议,使开发人员更容易快速识别和修复错误。

副驾驶等编码助理的兴起

像 Copilot 这样的编码助手的兴起将所有这些功能(例如自动化重复任务和提高代码质量)集中到一个地方。

Copilot 是 OpenAI 与 GitHub 合作开发的编码助手。 它是一款人工智能驱动的工具,旨在帮助开发人员更高效、更准确地编写代码。 Copilot基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)技术,这是一种深度学习算法,可以根据输入提示生成文本。

当开发人员输入几行代码时,Copilot 会分析代码并生成有关如何完成代码的建议。这些建议基于它通过研究各种编程语言和框架的数百万行代码而学到的模式。 Copilot 使用自然语言处理 (NLP) 来解释开发人员的输入并提供最佳建议。该工具可以处理多种编程语言,包括 Python、JavaScript、Ruby、Go 等。

Copilot 的主要功能之一是能够节省开发人员的时间并提高工作效率。 通过自动化重复性任务并提供如何完成代码的建议,开发人员可以专注于需要更多创造性思维的更高级别的任务。 Copilot 还可以在常见的编码错误成为问题之前发现它们,从而帮助减少错误。

自 2021 年 XNUMX 月发布以来,Copilot 引起了开发者社区的极大兴奋和兴趣。

彻底改变编码过程

生成式人工智能正在彻底改变编码过程,并显着提高软件开发人员的生产力。 通过自动化重复性任务、提高代码质量和可靠性以及提供 Copilot 等编码助手,开发人员可以专注于更具创造性和复杂的工作。

人工智能驱动的工具和算法的兴起必将改变软件开发行业,潜在的好处是巨大的。 随着人工智能的不断发展,我们预计未来几年代码的生成和开发方式将会发生更重大的变化。

Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。