Как искусственный интеллект изменил разработку программного обеспечения

Инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта, меняют подход к разработке программного обеспечения уже сейчас. ИИ-помощники могут не только помогать в написании кода, используя передовые алгоритмы машинного обучения для улучшения своих услуг, но и заниматься рефакторингом кода, тестированием и обнаружением ошибок. Такие инструменты, как GitHub, Tanbine и Copilot, призваны автоматизировать различные процессы, позволяя разработчикам освободить время для других, более творческих задач. Конечно, внедрение инструментов ИИ требует времени и тщательной оценки рисков, поскольку необходимо учитывать различные факторы. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных инструментов автоматизации, доступных для Linux.

Зачем использовать программные инструменты на основе искусственного интеллекта?

ИИ широко используется в различных сферах нашей жизни: компании используют возможности искусственного интеллекта для создания новых услуг и продуктов. Даже сайты, например, стали предлагать услуги искусственного интеллекта для создания эксклюзивных лицензионных фотографий, которые можно использовать где угодно – на веб-сайтах, в рекламе, дизайне и печатных изданиях. Естественно, команды разработчиков программного обеспечения и пользователи Linux также начали внедрять инструменты на базе искусственного интеллекта для улучшения своего рабочего процесса. Вот некоторые из преимуществ использования таких инструментов:

  • Улучшенный пользовательский опыт.
  • Меньше человеческих ошибок в различных процессах.
  • Автоматизация повторяющихся задач повышает общую производительность.
  • Появление новых функций.
  • Инновационное решение проблем.

Лучшие инструменты автоматизации искусственного интеллекта для Linux

Оптимизация процессов может значительно повысить производительность, позволяя разработчикам и пользователям Linux делегировать повторяющиеся задачи. Они предлагают инновационные решения, оптимизируя различные части процесса разработки. Давайте рассмотрим некоторые из них.

1. GitHub Copilot

Еще несколько лет назад никто не мог представить, что программированием может заниматься алгоритм искусственного интеллекта. Это программное обеспечение, работающее на базе ИИ, может предсказывать завершение создаваемого кода, предлагая различные функции и фрагменты на ходу. GitHub Copilot может стать бесценным инструментом как для экспертов, так и для начинающих программистов. Алгоритмы могут понимать написанный код, используя модель Codex от OpenAI. Он поддерживает различные и легко интегрируется с большинством IDE. Одно из ее ключевых преимуществ – предложение кода, основанное на контексте создаваемого.

2. DeepCode

Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются все разработчики при написании кода, – это возможные ошибки. Именно здесь может пригодиться инструмент проверки кода на основе искусственного интеллекта. Хотя он не поможет вам создать код, он будет искать уязвимости в вашем проекте, предоставляя обратную связь на основе контекста и различные предложения по исправлению ошибок, найденных программой. Таким образом, она может помочь разработчикам улучшить качество своей работы. Со временем DeepCode становится все более эффективным помощником, предлагая улучшенные предложения по мере того, как он узнает больше о типе работы разработчика. Этот инструмент легко интегрируется с GitLab, GitHub и Bitbucket.

3. Tabnine

Вам нужен инструмент с искусственным интеллектом, который действительно может учиться на вашем стиле и предлагать предложения на его основе? Tabnine может сделать именно это, предсказывая функции и предлагая фрагменты кода на основе того, что вы пишете. Он может быть настроен для различных нужд и операций и поддерживает 30 языков программирования. Вы можете использовать этот инструмент в автономном режиме для повышения безопасности.

4. CircleCl

Это мощная платформа непрерывной интеграции и непрерывной доставки, которая помогает в разработке программного обеспечения. Она помогает инженерным командам легко создавать код, предлагая автоматические тесты на каждом этапе процесса, когда в систему вносится какое-либо изменение. С помощью автоматизированного тестирования CirlceCL вы сможете быстро и легко разработать свое приложение, которое включает в себя мобильные, бессерверные, API, веб- и AI-фреймворки. Это CI/CD-эксперт, который поможет вам значительно сократить время тестирования и создать простые и стабильные системы.

5. Selenium

Это один из самых популярных инструментов тестирования, используемых разработчиками по всему миру. Он совместим с различными платформами, включая Linux, благодаря тому, что этот фреймворк имеет открытый исходный код. Он обеспечивает беспрепятственный процесс создания и управления тестовыми случаями, а также составления отчетов по проекту. Он может сотрудничать с инструментами непрерывного автоматизированного тестирования для достижения лучших результатов.

6. Code Intelligence

Это еще один инструмент, способный анализировать исходный код для обнаружения ошибок и уязвимостей без участия человека. Он может находить несоответствия, которые часто не замечают другие методы тестирования, позволяя командам разработчиков устранять проблемы до выпуска программного обеспечения. Этот инструмент работает автономно и упрощает анализ первопричин. Он использует возможности самообучающегося искусственного интеллекта для ускорения процесса тестирования и быстро определяет строку кода, содержащую ошибку.

Заключение

Вы можете попробовать множество инструментов автоматизации, основанных на искусственном интеллекте. Многие из них используются в разработке программного обеспечения, чтобы улучшить процесс написания кода и позволить разработчикам иметь больше свободного времени для других задач. Инструменты ИИ используют машинное обучение для предоставления более качественных услуг и предлагают множество способов оптимизации рабочего процесса. Такие инструменты, как DeepCode, Tabnine, GitHub Copilot и Selenium, могут искать решения, когда вы сталкиваетесь с проблемами в работе вашего программного обеспечения. Эти программы также предлагают фрагменты кода на ходу, проверяя ваш проект на наличие ошибок.

Зарубин Иван Эксперт по Linux и Windows

Парашютист со стажем. Много читаю и слушаю подкасты. Люблю посиделки у костра, песни под гитару и приближающиеся дедлайны. Люблю путешествовать.

Похожие статьи

Комментарии (0)