Siła sztucznej inteligencji w kodowaniu: zwiększanie wydajności i innowacyjności

Dawno minęły czasy, gdy sztuczna inteligencja była jedynie czymś, z czego korzystali Jetsonowie i inne futurystyczne fikcyjne rodziny. Sztuczna inteligencja jest obecnie wbudowana w wiele działań, od strumieniowego przesyłania rozrywki telewizyjnej po wyszukiwanie produktów, które chcesz kupić online. Sztuczna inteligencja jest nawet powszechna w kodowaniu, ponieważ może pomóc zautomatyzować żmudne procesy i zapewnić pomoc programistom, gdy rozwiązują trudne problemy w rozwiązywaniu problemów.

Uzyskaj wskazówki oparte na danych, które pomogą Ci przyspieszyć wdrażanie technologii w małych firmach. Pobierz już teraz nasz raport „Lekcje z cyfrowej otchłani”.

Niezależnie od tego, czy pracują nad narzędziami do integracji marketingu, czy tworzą aplikacje skierowane do klientów, programiści używają sztucznej inteligencji do kodowania. W rzeczywistości od 2023 r. 92% programistów w USA korzystało z narzędzi sztucznej inteligencji, a 70% stwierdziło, że narzędzia te poprawiły ich pracę (GitHub). Czytaj dalej, aby poznać korzyści i możliwości sztucznej inteligencji w kodowaniu.

Czy można wykorzystać sztuczną inteligencję do kodowania?

Absolutnie! Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę w ostatnich latach, a postęp w uczeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego i innych technologiach zwiększył wykorzystanie sztucznej inteligencji do wielu zadań. Ludzie znajdują nowe sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu w mediach społecznościowych i marketingu treści, zarządzaniu finansami i – tak – w kodowaniu.

Źródło obrazu: Pexels

Algorytmy sztucznej inteligencji są już na tyle zaawansowane, że pozwalają analizować i rozumieć wzorce kodu. Pomaga to komputerom generować odpowiedni i funkcjonalny kod dla różnych typowych scenariuszy. Możliwości uczenia maszynowego pomagają firmom i programistom w dalszym szkoleniu sztucznej inteligencji, aby pomagała w coraz bardziej złożonych zadaniach związanych z kodowaniem, w tym w debugowaniu programów.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w kodowaniu?

Podobnie jak w przypadku każdego zastosowania sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja w kodowaniu nie zastępuje ludzkiego rozwiązywania problemów i kodowania. Zamiast tego sztuczna inteligencja jest narzędziem, które mogą wykorzystać doświadczeni programiści, aby uczynić pracę łatwiejszą, wydajniejszą i wyższej jakości. Oto niektóre sposoby, w jakie programiści wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję:

• Automatyzacja powtarzalnych zadań. Programowanie często obejmuje wielokrotne pisanie tych samych lub podobnych ciągów kodu. Programiści mogą utworzyć magazyn często używanego kodu i używać skrótów klawiaturowych lub makr, aby wywołać ten kod w razie potrzeby. Mogą jednak również wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatyzacji powtarzających się zadań, usprawniając procesy programistyczne.
• Oferowanie inteligentnych sugestii dotyczących kodowania. Przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe pomagają sztucznej inteligencji zrozumieć koncepcję i cel programu oraz oferować inteligentne sugestie dotyczące jego uzupełnienia lub ulepszenia.
• Automatyczne uzupełnianie linii kodujących. Rozwiązania AI mogą uzupełniać popularne frazy podczas pisania — pomyśl o korzystaniu z autokorekty i automatycznych sugestii podczas pisania SMS-a. Te same możliwości pomagają programistom pracować szybciej.
• Wykrywanie błędów i pomoc w rozwiązywaniu problemów. Nawet nieprogramiści znają dowcip o konieczności znalezienia brakującego średnika w tysiącach linii kodu. Sztuczna inteligencja znacznie przyspiesza proces debugowania kłopotliwego kodu, lokalizując potencjalne problemy.

Korzyści z wykorzystania AI do kodowania

Używanie sztucznej inteligencji do kodowania zapewnia szereg potencjalnych korzyści, w tym:

• Zwiększona produktywność i efektywność. Automatyzacja powtarzających się zadań i wykorzystanie sztucznej inteligencji do szybkiego znajdowania problemów z kodem może odciążyć programistę godzinami nudy. Zwiększa to produktywność i pomaga skrócić krytyczne wskaźniki, takie jak czas wprowadzenia produktu na rynek.
• Poprawiona jakość kodu. Rozwiązywanie problemów ze sztuczną inteligencją zwiększa ogólną jakość kodu w taki sam sposób, w jaki gramatyka, moduły sprawdzania pisowni i inne narzędzia do automatycznego pisania pomagają podnieść jakość dokumentu.
• Wspiera kreatywność i innowacyjność. Kiedy programiści nie są zajęci drobiazgami i powtarzalną nudą, mogą skupić się na kreatywnych rozwiązaniach i nowych innowacjach.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do kodowania

Korzyści ze sztucznej inteligencji w kodowaniu nie są automatyczne. Postępowanie zgodnie z najlepszymi praktykami, takimi jak te omówione poniżej, pomoże Ci w pełni wykorzystać rozwiązania sztucznej inteligencji w każdym rodzaju pracy.

Wybierz odpowiednie narzędzia AI dla swoich projektów (670)

Jest to najważniejsza wskazówka dotycząca każdego zastosowania sztucznej inteligencji, niezależnie od tego, czy chcesz zautomatyzować marketing w mediach społecznościowych, czy przyspieszyć procesy kodowania. Obecnie istnieją setki narzędzi AI, a dostawcy technologii każdego dnia opracowują ich coraz więcej.

Niektóre z tych narzędzi są przeznaczone do bardzo specyficznych zadań — takich jak znajdowanie niezamkniętych nawiasów lub inne problemy z interpunkcją powodujące problemy z kodem. Inne narzędzia AI zapewniają bardziej kompleksowe podejście, oferując programistom pewnego rodzaju cyfrową pomoc w trakcie ich pracy. Poświęć trochę czasu na zbadanie dostępnych opcji i wybierz narzędzia, które najprawdopodobniej zapewnią pomoc w obszarach, w których jej potrzebujesz.

Nie konfiguruj i nie zapominaj o narzędziach do kodowania AI

Częstym błędem popełnianym przez marketerów treści podczas korzystania ze sztucznej inteligencji do generowania postów lub artykułów na blogach jest zapominanie o humanizowaniu treści AI. Komputery potrafią robić niesamowite rzeczy, ale nie są ludźmi. Należy pamiętać, że – choć często jest to kwestia techniczna – kodowanie wymaga również ludzkiej kreatywności i myślenia.

Unikaj maksymalizacji wykorzystania narzędzi AI do momentu usunięcia elementu ludzkiego. Takie postępowanie nie jest produktywne, ponieważ może wywołać efekt okrężny, który prowadzi do słabego kodowania i braku innowacji. Sztuczna inteligencja nie jest również wyposażona, aby w pełni zrozumieć złożoną i zawiłą naturę potrzeb biznesowych lub klientów i samodzielnie przełożyć te rzeczy na skuteczne programowanie.

Inwestuj w ciągłą naukę

Traktuj sztuczną inteligencję tak samo, jak inne narzędzia techniczne i narzędzia do kodowania, włączając w to inwestowanie w naukę i szkolenia dotyczące tych rozwiązań. Może to obejmować regularne czytanie wiadomości na temat kodowania AI, uczestnictwo w seminariach internetowych na ten temat lub przeznaczanie cotygodniowej chwili na ćwiczenie korzystania z narzędzi AI w kodowaniu.

Zachowaj przejrzystość w zakresie korzystania ze sztucznej inteligencji

Nie musisz zdradzać wszystkich swoich sekretów kodowania klientom ani innym osobom, ale ważne jest, aby otwarcie mówić o tym, jak używasz narzędzi do tworzenia programów. Może to być szczególnie prawdziwe, gdy pracujesz z zespołem programistów lub innymi pracownikami technicznymi, ponieważ błędne przekonania na temat sztucznej inteligencji wciąż powodują, że ludzie boją się, że ich zastąpi.

Upewnij się, że zespoły rozumieją, że sztuczna inteligencja to narzędzie, które ma pomóc im odnieść sukces w pracy, a nie magiczny programista, który ich wszystkich zastąpi.

Narzędzia AI do kodowania, na które warto zwrócić uwagę

Jeśli już dziś chcesz zacząć ćwiczyć sztuczną inteligencję w kodowaniu, rozważ niektóre z poniższych narzędzi. Stanowią wierzchołek przysłowiowej góry lodowej, jeśli chodzi o narzędzia AI do kodowania.

• CodeRabbit : ten recenzent kodu AI automatyzuje przegląd kodu linia po linii, dostarczając sugestie w kodzie, aby pomóc programistom wprowadzać poprawki lub optymalizować kod do określonych celów. To rozwiązanie może pomóc programistom opracować bardziej wydajne procesy samooceny lub usprawnić zadania kontroli jakości dla zespołów programistycznych.
• Cody z Sourcegraph : Cody to narzędzie sztucznej inteligencji, które automatycznie uzupełnia typowe wiersze kodu, zmniejszając liczbę programistów, którzy muszą ręcznie wpisywać. Usprawnia kodowanie bez konieczności żmudnego kopiowania/wklejania i pomaga ograniczyć błędy wynikające z literówek.
• AlphaCode od DeepMind : AlphaCode umożliwia programistom kopiowanie dużych ilości kodu i otrzymywanie informacji zwrotnych na temat skuteczności i jakości kodu. To kolejne narzędzie przydatne w procesach kontroli jakości i debugowaniu, ale może być również wykorzystywane przez programistów, aby dowiedzieć się więcej o swoim języku kodowania i o tym, jak najlepiej go używać.
• Amazon CodeWhisperer : To narzędzie do kodowania AI firmy Amazon wykorzystuje uczenie maszynowe w oparciu o miliardy linii istniejącego kodu. Wykorzystuje tę wiedzę do konstruowania fragmentów kodu i funkcji w oparciu o instrukcje programistów, które mogą obejmować częściowy kod i opisy w języku naturalnym przedstawiające sposób działania programu.
• MutableAI : To narzędzie automatyzuje tworzenie wiki o kodowaniu, ułatwiając organizacjom tworzenie obszernych baz wiedzy w celu wspierania zespołów programistycznych. Automatyzacje obejmują opcje tworzenia cytatów i diagramów kodu, a rozwiązanie aktualizuje dokumentację w miarę zmian w kodzie źródłowym.
• ChatGPT : ChatGPT nie został zaprojektowany specjalnie do pomocy przy kodzie i może obsługiwać wiele innych zadań związanych z tworzeniem treści, administracją i informacjami. Zespoły programistów mogą go używać do automatycznego generowania prostych fragmentów kodu lub do zadań badawczych lub burzy mózgów. Na przykład możesz zapytać ChatGPT, gdzie znaleźć informacje na temat konkretnego wyzwania związanego z kodowaniem, lub poprosić o dostarczenie listy podejść do potrzeb programistycznych.
• Tabnine : ten asystent kodowania AI może automatycznie tworzyć fragmenty kodu funkcjonalnego w oparciu o dane wejściowe w języku naturalnym od programistów. Na przykład możesz powiedzieć Tabnine, że chcesz wstawić kod pobierający aktualną temperaturę w mieście i wyświetlający ją użytkownikowi, a system rozpocznie pisanie kodu dla tej funkcji. Uzupełnia się także automatycznie podczas pisania, dzięki czemu ręczne kodowanie staje się szybsze.
• Codiga : Codiga stosuje reguły z Codiga Hub, aby pomóc zespołom analizować, naprawiać i tworzyć kod. To rozwiązanie działa w różnych środowiskach, co czyni go elastyczną opcją dla zespołów, które chcą wprowadzić automatyzację do istniejącej infrastruktury kodowania.

Niezależnie od tego, czy chcesz oferować oprogramowanie AI pod własną marką, aby poszerzyć zakres usług oferowanych przez Twoją agencję, wykorzystać sztuczną inteligencję w marketingu cyfrowym, czy też kodować za pomocą sztucznej inteligencji, istnieje wiele narzędzi, które możesz wykorzystać. Zawsze wykonuj badania i testuj narzędzia, aby upewnić się, że współpracują z innymi procesami – i pamiętaj, że sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność i obniżyć koszty, ale nie może w 100% zastąpić elementu ludzkiego.