У гэтым кіраўніцтве мы разгледзім найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння , у тым ліку памочнікаў кода на аснове штучнага інтэлекту, аўтаматызаваныя рашэнні для тэсціравання і інструменты адладкі на базе штучнага інтэлекту.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Інструменты штучнага інтэлекту Unity – Распрацоўка гульняў з Muse і Sentis – Даведайцеся, як інструменты штучнага інтэлекту Unity рэвалюцыянізуюць дызайн гульняў, анімацыю і ўзаемадзеянне ў рэжыме рэальнага часу.
🔗 10 найлепшых інструментаў штучнага інтэлекту для распрацоўшчыкаў — павышэнне прадукцыйнасці, разумнейшы код, хутчэйшая зборка — адкрыйце для сябе вядучыя інструменты штучнага інтэлекту, якія дапамагаюць распрацоўшчыкам пісаць, адладжваць і маштабаваць код хутчэй, чым калі-небудзь.
🔗 Распрацоўка праграмнага забеспячэння на аснове штучнага інтэлекту супраць звычайнай распрацоўкі праграмнага забеспячэння — ключавыя адрозненні і як пачаць — выразнае тлумачэнне таго, што адрознівае распрацоўку на аснове штучнага інтэлекту і як гэта выкарыстоўваць.
🔹 Навошта выкарыстоўваць інструменты штучнага інтэлекту для распрацоўкі праграмнага забеспячэння?
Штучны інтэлект змяняе жыццёвы цыкл распрацоўкі праграмнага забеспячэння шляхам:
✅ Аўтаматызацыя генерацыі кода — скарачэнне ручнога кадавання з дапамогай прапаноў на аснове штучнага інтэлекту.
✅ Паляпшэнне якасці кода — вызначэнне ўразлівасцей бяспекі і аптымізацыя прадукцыйнасці.
✅ Паскарэнне адладкі — выкарыстанне штучнага інтэлекту для больш хуткага выяўлення і выпраўлення памылак.
✅ Паляпшэнне дакументацыі — аўтаматычна генерацыя каментарыяў да кода і дакументацыі API.
✅ Павышэнне прадукцыйнасці — дапамагае распрацоўшчыкам пісаць лепшы код за меншы час.
Ад памочнікаў кода на базе штучнага інтэлекту да інтэлектуальных фрэймворкаў для тэсціравання — гэтыя інструменты дазваляюць распрацоўшчыкам працаваць разумней, а не больш .
🔹 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння
Вось найлепшыя інструменты на базе штучнага інтэлекту, якія распрацоўшчыкі праграмнага забеспячэння павінны разгледзець:
1️⃣ GitHub Copilot (аўтазапаўненне кода з дапамогай штучнага інтэлекту)
GitHub Copilot, які працуе на базе OpenAI Codex, выступае ў якасці парнага праграміста штучнага інтэлекту , які прапануе цэлыя радкі кода ў залежнасці ад кантэксту.
🔹 Асаблівасці:
- на аснове штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу.
- Падтрымлівае некалькі моў праграмавання.
- Вучыцца на мільёнах публічных рэпазіторыяў кода.
✅ Перавагі:
- Эканомія часу за кошт аўтаматычнай генерацыі шаблоннага кода.
- Дапамагае пачаткоўцам хутчэй навучыцца кадаваць.
- Паляпшае эфектыўнасць і дакладнасць кода.
🔗 Паспрабуйце GitHub Copilot: вэб-сайт GitHub Copilot
2️⃣ Tabnine (аўтазапаўненне кода штучным інтэлектам)
Tabnine — гэта памочнік кадавання на базе штучнага інтэлекту, які павышае дакладнасць аўтазапаўнення кода па-за межамі стандартных прапаноў IDE.
🔹 Асаблівасці:
- Прадказанні і завяршэнні кода на аснове штучнага інтэлекту
- Працуе з некалькімі IDE, у тым ліку VS Code, JetBrains і Sublime Text.
- Паважае палітыку прыватнасці прыватнага кода.
✅ Перавагі:
- Паскарае кадаванне з дапамогай дакладных падказак.
- Вучыцца на вашых шаблонах кадавання для большай дакладнасці.
- Працуе лакальна для павышэння прыватнасці і бяспекі.
🔗 Паспрабуйце Tabnine: афіцыйны сайт Tabnine
3️⃣ CodiumAI (штучны інтэлект для тэставання і праверкі кода)
CodiumAI аўтаматызуе праверку кода і генеруе тэставыя выпадкі з дапамогай штучнага інтэлекту, дапамагаючы распрацоўшчыкам пісаць праграмнае забеспячэнне без памылак.
🔹 Асаблівасці:
- Тэставыя выпадкі для Python, JavaScript і TypeScript, згенераваныя штучным інтэлектам.
- Аўтаматычная генерацыя і праверка модульных тэстаў.
- Дапамагае выявіць патэнцыйныя лагічныя недахопы ў кодзе.
✅ Перавагі:
- Эканомія часу на напісанні і падтрыманні тэстаў.
- Паляпшае надзейнасць праграмнага забеспячэння з дапамогай адладкі з дапамогай штучнага інтэлекту.
- Паляпшае пакрыццё кода з мінімальнымі намаганнямі.
🔗 Паспрабуйце CodiumAI: вэб-сайт CodiumAI
4️⃣ Amazon CodeWhisperer (рэкамендацыі па коду на аснове штучнага інтэлекту)
Amazon CodeWhisperer прадастаўляе распрацоўшчыкам AWS прапановы кода ў рэжыме рэальнага часу на аснове штучнага інтэлекту
🔹 Асаблівасці:
- Прапановы па стварэнні кода з улікам кантэксту, заснаваныя на перадавым воблачным асяроддзі.
- Падтрымлівае некалькі моў праграмавання, у тым ліку Python, Java і JavaScript.
- Выяўленне ўразлівасцяў бяспекі ў рэжыме рэальнага часу.
✅ Перавагі:
- Ідэальна падыходзіць для распрацоўшчыкаў, якія працуюць з сэрвісамі AWS.
- Эфектыўна аўтаматызуе паўтаральныя задачы кадавання.
- Паляпшае бяспеку кода з дапамогай убудаванага выяўлення пагроз.
🔗 Паспрабуйце Amazon CodeWhisperer: вэб-сайт AWS CodeWhisperer
5️⃣ Codeium (бясплатны памочнік па кадаванні са штучным інтэлектам)
Codeium — гэта бясплатны памочнік кадавання на базе штучнага інтэлекту, які дапамагае распрацоўшчыкам хутчэй пісаць лепшы код.
🔹 Асаблівасці:
- Аўтазапаўненне на базе штучнага інтэлекту для больш хуткага кадавання.
- Падтрымлівае больш за 20 моў праграмавання.
- Працуе з папулярнымі IDE, такімі як VS Code і JetBrains.
✅ Перавагі:
- 100% бясплатны памочнік па стварэнні кода на базе штучнага інтэлекту.
- Падтрымлівае розныя мовы і фрэймворкі.
- Павышае эфектыўнасць і дакладнасць кода.
🔗 Паспрабуйце Codeium: афіцыйны сайт Codeium
6️⃣ DeepCode (прагляд кода і аналіз бяспекі з дапамогай штучнага інтэлекту)
DeepCode — гэта інструмент статычнага аналізу кода на базе штучнага інтэлекту, які выяўляе ўразлівасці і рызыкі бяспекі.
🔹 Асаблівасці:
- на аснове штучнага інтэлекту і сканаванне бяспекі ў рэжыме рэальнага часу.
- Выяўляе лагічныя памылкі і недахопы бяспекі ў зыходным кодзе.
- Працуе з GitHub, GitLab і Bitbucket.
✅ Перавагі:
- Паляпшае бяспеку праграмнага забеспячэння з дапамогай выяўлення пагроз на аснове штучнага інтэлекту.
- Скарачае час, які затрачваецца на ручную праверку кода.
- Дапамагае распрацоўшчыкам пісаць больш бяспечны код.
🔗 Паспрабуйце DeepCode: афіцыйны сайт DeepCode
7️⃣ Ponicode (тэставанне модуляў на базе штучнага інтэлекту)
Ponicode аўтаматызуе модульнае тэсціраванне з дапамогай штучнага інтэлекту, дапамагаючы распрацоўшчыкам без асаблівых высілкаў пісаць якасныя тэставыя выпадкі.
🔹 Асаблівасці:
- Генерацыя тэставых выпадкаў для JavaScript, Python і Java з дапамогай штучнага інтэлекту.
- Аналіз пакрыцця тэстамі ў рэжыме рэальнага часу.
- Інтэгруецца з GitHub, GitLab і VS Code.
✅ Перавагі:
- Эканомія часу на напісанні і адладцы тэстаў.
- Паляпшае пакрыццё і надзейнасць кода.
- Дапамагае распрацоўшчыкам прытрымлівацца найлепшых практык тэсціравання.
🔗 Паспрабуйце Ponicode: афіцыйны сайт Ponicode