人工智慧在編碼中的力量：提高效率和創新

人工智慧只是傑森一家和其他未來虛構家庭使用的東西的日子已經一去不復返了。 人工智慧已融入當今的許多活動中，從串流電視娛樂到尋找您想在線購買的產品。 人工智慧在編碼領域甚至很普遍，因為它可以幫助自動化繁瑣的流程，並在人類開發人員解決棘手的故障排除問題時為他們提供幫助。

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無論是開發行銷整合工具還是創建面向客戶的軟體應用程序，開發人員都使用人工智慧進行編碼。 事實上，截至 2023 年，美國 92% 的程式設計師正在使用人工智慧工具，70% 的人表示這些工具讓他們的工作變得更好 (GitHub)。 繼續閱讀以探索人工智慧編碼的好處和可能性。

是否可以使用人工智慧進行編碼？

絕對地！ 近年來，人工智慧取得了長足的進步，機器學習、自然語言處理和其他技術的進步增強了人工智慧在眾多任務中的使用。 人們正在尋找在社群媒體行銷和內容行銷、財務管理以及編碼中使用人工智慧的新方法。

圖片來源：Pexels

人工智慧演算法現在已經足夠先進，可以分析和理解程式碼模式。 這有助於電腦為各種常見場景產生相關的功能代碼。 機器學習功能可幫助公司和編碼人員繼續訓練人工智慧，以協助完成日益複雜的編碼任務，包括調試程式。

人工智慧如何幫助編碼？

與人工智慧的任何使用一樣，人工智慧編碼並不能取代人類解決問題和編碼的能力。 相反，人工智慧是一種工具，知識淵博的程式設計師可以利用它來使工作變得更輕鬆、更有效率、更高品質。 如今，開發人員使用人工智慧的一些方式包括：

• 自動執行重複性任務。 程式設計通常包括重複編寫相同或相似的程式碼字串。 程式設計師可以建立常用程式碼的存儲，並在需要時使用鍵盤快捷鍵或巨集來呼叫該程式碼。 但他們也可以使用人工智慧自動執行這些重複任務，從而簡化開發流程。
• 提供智慧編碼建議。 自然語言處理和機器學習幫助人工智慧理解程式的概念和目標，並提供完成或改進程式的智慧建議。
• 自動完成編碼行。 人工智慧解決方案可以在您鍵入時完成常見短語 - 考慮在您發送簡訊時使用自動更正和自動建議。 這些相同的功能可以幫助編碼人員更快地工作。
• 錯誤檢測和故障排除幫助。 即使非編碼人員也知道必須在數千行程式碼中找到丟失的分號的笑話。 人工智慧透過定位潛在問題，大大加快了調試麻煩程式碼的過程。

使用人工智慧編碼的好處

使用人工智慧進行編碼具有許多潛在的優勢，包括：

• 提高生產力和效率。 自動執行重複任務並使用人工智慧快速尋找程式碼問題可以消除開發人員數小時的乏味工作量。 這提高了生產力並有助於縮短上市時間等關鍵指標。
• 提高代碼品質。 人工智慧故障排除可以提高程式碼的整體質量，就像語法、拼字檢查器和其他自動編寫工具有助於提高文件品質一樣。
• 促進創造力和創新。 當開發人員不再陷入困境或將時間花在重複乏味的事情上時，他們就能夠專注於創造性的解決方案和新的創新。

如何使用人工智慧進行編碼

人工智慧對編碼的好處並不是自動的。 遵循最佳實踐（例如下面討論的最佳實踐）可以幫助您充分利用適用於任何類型工作的人工智慧解決方案。

為您的專案選擇合適的人工智慧工具 (670)

無論您是想自動化社群媒體行銷還是加快編碼流程，這都是任何人工智慧使用的重要提示。 現在有數百種人工智慧工具，技術供應商每天都在開發更多的工具。

其中一些工具是為非常特定的任務而設計的，例如尋找未閉合的括號或其他導致程式碼問題的標點符號問題。 其他人工智慧工具提供了更全面的方法，為編碼人員的工作提供某種數位幫助。 花時間研究您的選擇，並選擇最有可能在您需要的領域提供幫助的工具。

不要忘記人工智慧編碼工具

內容行銷人員在使用人工智慧產生部落格文章或文章時常犯的一個錯誤是忘記將人工智慧內容人性化。 電腦可以做出令人驚奇的事情，但它們不是人類。 重要的是要記住，儘管編碼通常是技術性的，但它也需要人類的創造力和思考。

避免最大限度地使用人工智慧工具，以至於消除人為因素。 這樣做是沒有成效的，因為它會產生循環效應，導致編碼乏善可陳，缺乏創新。 人工智慧也無法完全理解業務或客戶需求的複雜性和複雜性，也無法將這些東西自行轉化為有效的程式設計。

投資於持續學習

像對待其他技術和編碼工具一樣對待人工智慧，包括投資這些解決方案的學習和培訓。 這可以包括定期閱讀人工智慧編碼新聞、參加有關該主題的網路研討會，或每週留出一點時間來練習在編碼中使用人工智慧工具。

對人工智慧的使用保持透明

您不需要向客戶或其他人洩露所有編碼秘密，但公開如何使用工具建立程式很重要。 當你與程式設計師或其他技術員工團隊合作時尤其如此，因為對人工智慧的誤解仍然讓人們擔心人工智慧會取代他們。

確保團隊了解人工智慧是一種幫助他們成功完成工作的工具，而不是一個可以取代他們的神奇編碼器。

值得關注的人工智慧編碼工具

如果您想立即開始練習人工智慧編碼，請考慮以下一些工具。 當談到人工智慧編碼工具時，它們只是眾所周知的冰山一角。

• CodeRabbit ：這款人工智慧程式碼審查器可自動對程式碼進行逐行審查，提供程式碼內建議，幫助程式設計師針對特定目的進行更正或優化程式碼。 此解決方案可以幫助編碼人員開發更有效率的自我審查流程或增強程式設計團隊的 QA 任務。
• 來自 Sourcegraph 的 Cody ： Cody 是一種人工智慧工具，可以自動完成常見的程式碼行，從而減少程式設計師必須手動輸入的量。 它簡化了編碼，無需繁瑣的複製/貼上解決方法，並有助於減少打字錯誤造成的錯誤。
• DeepMind 的 AlphaCode ： AlphaCode 讓編碼人員複製大量代碼並接收有關代碼功效和品質的回饋。 這是另一個在 QA 和調試過程中有用的工具，但編碼人員也可以使用它來自學習更多關於編碼語言以及如何最好地使用它。
• Amazon CodeWhisperer ：亞馬遜的這款人工智慧編碼工具利用基於數十億行現有程式碼的機器學習。 它使用這些知識根據程式設計師的指令建立程式碼片段和函數，其中可能包括部分程式碼和程式如何運作的自然語言描述。
• MutableAI ：該工具可自動建立編碼維基，使組織可以輕鬆建立廣泛的知識庫來支援程式設計團隊。 自動化包括建立引用和程式碼圖的選項，並且該解決方案會隨著原始程式碼的變更而更新文件。
• ChatGPT ： ChatGPT 並不是專門為幫助編寫程式碼而設計的，它可以處理許多其他內容創建、管理和資訊任務。 程式設計團隊可以使用它自動產生簡單的程式碼片段，或用於研究或集思廣益任務。 例如，您可能會詢問 ChatGPT 在哪裡可以找到有關特定編碼挑戰的信息，或者請求它提供滿足編程需求的方法列表。
• Tabnine ：這款人工智慧編碼助理可根據程式設計師的自然語言輸入自動建立功能代碼片段。 例如，您可以告訴 Tabnine 您想要插入程式碼來取得城市的當前溫度並將其顯示給用戶，系統將開始為該功能編寫程式碼。 它還會在您鍵入時自動完成，從而使手動編碼任務更快。
• Codiga ： Codiga 應用 Codiga Hub 中的規則來幫助團隊分析、修復和建立程式碼。 該解決方案適用於各種環境，對於希望將自動化引入現有編碼基礎設施的團隊來說是一個靈活的選擇。

無論您是想使用白標人工智慧軟體來增加您的機構可以提供的服務，利用人工智慧進行數位行銷，還是使用人工智慧進行編碼，您都可以利用許多工具。 始終對您的工具進行研究和測試，以確保它們與您的其他流程配合使用，並記住人工智慧可以提高效率並降低成本，但它不能 100% 取代人為因素。