Ketahui cara meningkatkan prestasi pengekodan berdasarkan GenAI dalam satu artikel

Hello semua, saya Luga, hari ini kita akan bercakap tentang teknologi yang berkaitan dengan bidang ekologi kecerdasan buatan (AI) - GenAI.

Dalam menghadapi inovasi teknologi yang pesat dan cabaran senario perniagaan yang berbeza, kaedah pengekodan tradisional telah mula disesuaikan dan tidak dapat menampung sepenuhnya permintaan yang semakin meningkat. Pada masa yang sama, GenAI (teknologi kecerdasan buatan) tujuan am yang baru muncul mempunyai potensi besar untuk memenuhi permintaan ini. Sebagai wakil teknologi kecerdasan buatan, GenAI telah mula digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat dengan potensi dan keupayaannya yang kukuh. Ia secara automatik boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan keperluan pengekodan dalam senario yang berbeza, meningkatkan kecekapan dan kualiti pengekodan. Melalui pembelajaran mendalam dan pengoptimuman model, GenAI dapat memahami dengan tepat perniagaan yang berbeza

GenAI ialah teknologi termaju yang menggabungkan pengetahuan dalam bidang kecerdasan buatan dan pengekodan untuk menyediakan pembangun kelebihan "kerjasama" yang unik. Dengan memanfaatkan GenAI, pembangun memperoleh sokongan pengekodan yang cekap dan inspirasi kreatif untuk menyelesaikan masalah pengaturcaraan yang kompleks dengan lebih pantas dan lebih bijak. Kemunculan GenAI telah membawa pembangun cara baharu untuk menyelesaikan masalah pengaturcaraan yang kompleks dengan lebih mudah dan bijak.

1. Apakah GenAI dan impaknya terhadap prestasi pengekodan

Dengan inovasi teknologi yang berterusan, aplikasi AI dalam proses pembangunan perisian telah menjadi semakin matang, yang paling mewakilinya ialah kecerdasan buatan penjanaan kod? teknologi . Dari satu segi, ia berpotensi untuk mengubah sepenuhnya model pembangunan perisian. Walau bagaimanapun, teknologi ini tidak dapat menggantikan sepenuhnya fungsi pengaturcara manusia, sebaliknya meningkatkan kecekapan model pembangunan perisian.

Dengan mengenal pasti dan memahami keperluan pembangun, AI boleh mengambil bahagian dalam semua aspek keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian, termasuk analisis keperluan, reka bentuk, pengekodan, ujian dan penggunaan operasi dan penyelenggaraan. Pada masa yang sama, ia juga boleh menjana kod boleh jalan awal secara automatik mengikut keperluan pembangun, dan seterusnya mempelajari dan mengoptimumkan kualiti kod secara berterusan melalui pembelajaran mesin.

Berbeza daripada model pembangunan tradisional, tidak perlu bermula dari "0", yang sangat meningkatkan kecekapan pengekodan. Pada masa yang sama, AI juga boleh membina semula dan mengubah suai kod secara automatik berdasarkan corak pembangunan sejarah, membantu pembangun perisian meningkatkan kebolehselenggaraan perisian. Di samping itu, apabila menghadapi jenis masalah biasa, AI juga boleh menjana pembetulan pepijat secara automatik berdasarkan senario semasa untuk rujukan.

AI Model pembangunan bantuan pintar jenis ini boleh merealisasikan kebolehgunaan semula kejuruteraan perisian. Lebih penting lagi, AI boleh memaksimumkan kreativiti teras pembangun, membolehkan mereka melabur masa dalam tugas peringkat lebih tinggi, sekali gus meningkatkan kualiti output keseluruhan. Pada masa yang sama, pembangun boleh meningkatkan kemahiran mereka dengan cepat berdasarkan latihan berulang.

Jadi, apakah GenAI Dan impak ke atas prestasi pengekodan?

GenAI ialah jenis teknologi penjanaan kod baharu. Ia menggunakan pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan algoritma dan model kecerdasan buatan lain untuk mengambil bahagian sepenuhnya dan mengoptimumkan semua aspek kitaran hayat pembangunan perisian. Ini termasuk pembangunan perisian, ujian, pengoptimuman dan semua aspek kitaran pembangunan perisian. Dengan memanfaatkan GenAI, pembangun boleh mencipta dan mengoptimumkan kod perisian dengan lebih cepat dan tepat, meningkatkan produktiviti pembangunan perisian. Pada masa yang sama, GenAI juga boleh membawa kualiti kod dan prestasi perisian yang lebih baik.

Secara khusus, GenAI secara automatik boleh menjana rangka kerja kod boleh jalan dan rangka fungsi awal berdasarkan bahasa semula jadi atau penerangan antara muka grafik yang disediakan oleh pembangun. Pada masa yang sama, ia juga boleh menjalankan struktur kod dan semakan normatif secara automatik dengan mengkaji sejumlah besar projek cemerlang sejarah, menemui kemungkinan masalah dan memberi cadangan pembaikan.

2. Paradigma aplikasi GenAI dalam pengekodan

Sebagai teknologi kecerdasan buatan yang digunakan secara meluas dalam pengekodan, GenAI menyediakan pelbagai paradigma aplikasi dalam proses pengekodan, yang melibatkan peningkatan pengekodan, reka bentuk prototaip dan pengoptimuman kitaran hayat perisian. Berdasarkan paradigma ini, pembangun dibekalkan dengan alat dan teknik yang berkuasa untuk meningkatkan kecekapan pengekodan, kualiti dan kebolehselenggaraan, sekali gus menggalakkan kemajuan pembangunan perisian.

1. Peningkatan Pengekodan

GenAI mempamerkan gaya uniknya dalam setiap aspek pengekodan, daripada penjanaan kod hingga mempercepatkan proses pembelajaran. GenAI boleh digunakan untuk menjana templat kod, rangka kerja dan perpustakaan untuk memberi pemaju permulaan yang lebih baik dalam projek mereka. Selain itu, GenAI juga boleh digunakan untuk mengautomasikan tugas pengekodan berulang, seperti prapemprosesan data atau kejuruteraan ciri, membebaskan masa pembangun untuk menumpukan pada penyelesaian masalah yang lebih kompleks.

(1) Enjin penjanaan kod

Impak GenAI tidak boleh dipandang remeh. Bayangkan jika ada pembantu pintar dengan keupayaan pembelajaran kendiri yang kuat Ia bukan sahaja mahir dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan arus perdana, tetapi juga mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang model pembangunan pelbagai jenis projek. Kami hanya perlu menerangkan keperluan kami kepadanya dan ia boleh menjana versi pertama rangka kerja dan kod terperinci untuk melaksanakan peraturan perniagaan dengan cekap, menjadi rakan kongsi teknologi yang boleh dipercayai.

Kes praktikal GenAI yang bagus ialah Codex yang dilancarkan oleh OpenAI. Codex telah menjalani latihan pemprosesan bahasa semula jadi dengan berbilion baris kod dan dokumen, memberikannya keupayaan pengaturcaraan yang luar biasa. Ia bukan sahaja dapat memahami semantik pembangun dan menjawab soalan dalam bahasa semula jadi, tetapi juga secara langsung menjana kod yang bersih dalam pelbagai bahasa coretan melaksanakan fungsi yang sepadan.

Contoh rujukan adalah seperti berikut:

(2) Bantuan coretan kod

Satu lagi aplikasi teras GenAI dalam meningkatkan prestasi pengekodan ialah ia boleh membantu kami menjana coretan kod. Katakan kita cuba menyelesaikan senario penggunaan fungsi atau algoritma tertentu Kita hanya boleh menerangkan keperluan pelaksanaan yang diingini dalam bahasa mudah, dan alat GenAI boleh menjana coretan kod yang sepadan. Ini bukan sahaja menjimatkan masa kita, tetapi juga menyediakan sumber panduan rujukan yang berharga untuk belajar.

Sebagai contoh, jika kita perlu melaksanakan program fungsi perniagaan tertentu, maka kita boleh menerangkan senario yang perlu dilaksanakan kepada alat GenAI Pada masa ini, alat GenAI, seperti GitHub Copilot, akan melaksanakannya untuk kita senario perniagaan Hasilkan kod TypeScript yang sepadan Keupayaan khusus boleh dirujuk seperti berikut:

(3) Mempercepatkan pembelajaran

Sebagai pembangun, kami boleh menggunakan kuasa GenAI untuk mendapatkan maklum balas dan cadangan masa nyata untuk mempercepatkan. meningkatkan proses pembelajaran kita. Dengan menganalisis coretan kod kami, GenAI dapat memberikan cerapan berharga tentang amalan terbaik, piawaian pengekodan dan potensi peningkatan, membantu kami meningkatkan kemahiran pengekodan kami dengan lebih cepat dan cekap.

Dalam senario perniagaan sebenar, kami boleh menggunakan pelbagai ciri dan fungsi yang disokong oleh GenAI untuk mendapatkan maklumat maklum balas yang berkaitan dengan kod kami dengan serta-merta. Maklum balas ini boleh membantu kami mengenal pasti dan membetulkan ralat, meningkatkan kecekapan kod, dan dengan itu membolehkan kami memperoleh lebih banyak peluang pembelajaran daripada pangkalan kod sedia ada.

a. Maklum balas dan cadangan masa nyata

Semasa proses pembelajaran, kami boleh memasukkan coretan kod bertulis ke dalam GenAI dan mendapatkan maklum balas dan cadangan masa nyata. GenAI boleh menganalisis kod yang kami tulis dan mencadangkan penambahbaikan, amalan terbaik dan standard pengekodan. Daripada ini, kami dapat memahami dengan cepat bidang yang memerlukan penambahbaikan dan cara meningkatkan kualiti kod kami.

b. Alat semakan kod

GenAI menyediakan alat semakan kod yang boleh kami serahkan kod untuk semakan. GenAI secara automatik memeriksa kod kami untuk membantu mengenal pasti kemungkinan ralat, ketidakcekapan atau amalan pengekodan yang tidak teratur. Dengan menemui dan membetulkan masalah ini tepat pada masanya, kita boleh lebih memahami dan menguasai perkara utama bahasa pengaturcaraan atau rangka kerja.

c, Corak Pengekodan dan Amalan Terbaik

GenAI boleh menganalisis repositori kod besar-besaran dan memberikan cerapan tentang corak pengekodan dan amalan terbaik. Dengan mempelajari cerapan ini, kita boleh belajar untuk mendapatkan inspirasi daripada pengalaman orang lain dan mengelak daripada mengulangi kesilapan mereka. Kaedah pembelajaran ini boleh membantu kita menguasai konsep teras dan amalan terbaik bahasa pengaturcaraan atau rangka kerja dengan cepat.

2. Prototaip

GenAI tidak terhad kepada menjana coretan kod, tetapi juga boleh membantu kami membuat keseluruhan aplikasi. Ini amat berguna semasa fasa prototaip pembangunan perisian. Semasa fasa prototaip, kita perlu membina prototaip dengan cepat untuk mengesahkan idea yang telah kita wujudkan. GenAI membantu pembangun menjimatkan masa dan usaha serta menumpukan pada logik teras dan kefungsian prototaip.

Sebagai contoh, katakan kita sedang membina aplikasi web dan perlu mencipta sistem log masuk yang mudah. Kita boleh menggunakan GenAI untuk menerangkan proses pengesahan pengguna. GenAI akan menjana struktur kod asas, termasuk fungsi seperti log masuk pengguna, pendaftaran dan kata laluan yang terlupa. Ubah suai struktur kod ini mengikut keperluan untuk memenuhi keperluan khusus kami.

Menggunakan GenAI, kami boleh mencipta prototaip dengan lebih cepat dan mudah, yang boleh membantu kami membangunkan perisian dengan lebih cekap dan mengoptimumkan kitaran hayat projek untuk mempercepatkan masa ke pasaran.

3. Pengoptimuman kitaran hayat perisian

Dalam aktiviti pembangunan projek sebenar, GenAI bukan sekadar penjana kod, ia juga boleh memainkan peranan penting dalam memudahkan pelbagai peringkat keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian (SDLC). Seterusnya, mari kita menganalisis secara ringkas peranan GenAI dalam setiap peringkat SDLC:

(1) Penyelidikan dan analisis keperluan

Pada peringkat awal projek, penyelidikan dan pengumpulan keperluan adalah pautan yang penting. GenAI boleh memahami dan mengekstrak maklumat penting dengan cepat dalam dokumen keperluan melalui pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pembelajaran mesin. Ia boleh membantu pasukan teknikal menganalisis dan memahami keperluan projek, dengan itu membantu mengurangkan beban kerja analisis manual dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan analisis keperluan.

(2) Reka bentuk seni bina

Semasa fasa seni bina dan reka bentuk ini, GenAI boleh membantu mencipta reka bentuk awal dan garis besar seni bina berdasarkan fungsi yang diterangkan dan memberikan cadangan tentang corak reka bentuk dan amalan terbaik. Dengan menganalisis sejumlah besar asas kod dan corak reka bentuk, GenAI boleh menyediakan rujukan dan panduan kepada pasukan teknikal untuk membuat keputusan reka bentuk. Selain itu, GenAI boleh mengesan isu reka bentuk yang berpotensi dan memberikan pengesyoran pengoptimuman berdasarkan amalan terbaik, membantu pasukan mereka bentuk seni bina perisian yang berkualiti tinggi, berskala dan boleh diselenggara.

(3) Ujian Pembangunan

Dalam fasa ini, GenAI boleh mempercepatkan proses pengekodan dan meningkatkan kualiti kod Ia boleh memberikan maklum balas dan cadangan masa nyata kepada pembangun, seperti gaya pengekodan, semakan ralat, ujian automatik dan pengoptimuman prestasi. , sekali gus membantu Untuk mengurangkan masa penyahpepijatan pembangun dan meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod. Selain itu, GenAI boleh menjana kod berulang secara automatik untuk mengurangkan pertindihan kerja pembangun.

(4) Penyerahan dan Penyelenggaraan

Dalam fasa penggunaan dan penyelenggaraan, GenAI boleh membantu kami mengautomasikan proses penempatan dan menyediakan sokongan pemantauan dan penyelesaian masalah. Pada masa yang sama, GenAI boleh menganalisis data log, mengesan masalah dan menyediakan penyelesaian, dan melalui alat penyelenggaraan automatik dan pintar, mengurangkan keperluan untuk campur tangan manual dan meningkatkan ketersediaan dan kestabilan sistem.

3. Analisis ringkas alat GenAI yang biasa digunakan

Secara umumnya, GenAI boleh meningkatkan kemahiran pengekodan dengan menyediakan cadangan kod pintar kepada pembangun, mengautomasikan tugas pengekodan berulang dan membantu dalam pemodenan kod. Dengan memanfaatkan GenAI, pembangun boleh menulis kod dengan lebih cekap, mengurangkan ralat dan meningkatkan kualiti keseluruhan kod mereka.

Dalam senario perniagaan sebenar, terdapat pelbagai alatan dan platform GenAI untuk memenuhi keperluan pengekodan yang berbeza untuk menyediakan fungsi seperti pelengkapan kod pintar, penjanaan kod dan cadangan pemfaktoran semula kod. Berikut ialah beberapa alatan GenAI yang popular:

1.DeepCode

Sebagai platform analisis dan pengoptimuman kod berasaskan AI, DeepCode memanfaatkan teknologi analisis kod statik untuk mengesan dan membetulkan ralat dan kelemahan dalam kod. DeepCode mengenal pasti ralat sintaks, isu logik dan potensi kelemahan keselamatan dan menyediakan cadangan untuk penambahbaikan untuk membantu pembangun meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan kod. Teknologi terasnya ialah teknologi analisis kod berdasarkan kecerdasan buatan simbolik, yang mempunyai keupayaan untuk memahami sintaks dan semantik kod, dengan itu mengenal pasti kemungkinan ralat dan kelemahan dalam kod. Selain itu, DeepCode menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mempelajari amalan terbaik dalam kod dan memberikan cadangan penambahbaikan yang sepadan.

DeepCode AI menyokong berbilang bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, Java, C/C++, JavaScript, dll. Pembangun boleh menyepadukan DeepCode ke dalam persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) mereka atau memilih untuk menggunakannya sebagai penyedia perisian-sebagai-perkhidmatan (SaaS) kendiri.

Penyepaduan mendalam DeepCode AI boleh membantu pembangun menemui dan menyelesaikan masalah dalam kod lebih awal, meningkatkan kualiti dan kebolehselenggaraan kod. Dengan menyediakan pengesanan ralat yang tepat dan pengesyoran penambahbaikan, DeepCode AI menjimatkan masa pembangunan dan mengurangkan potensi pepijat dan ralat.

2.Codex

OpenAI Codex ialah turunan langsung GPT-3 dan ditala secara khusus untuk mengendalikan tugas pengaturcaraan. Codex lebih berkuasa daripada GPT-3 untuk penjanaan kod kerana penggunaannya yang meluas dan pemahaman tentang cara kod digunakan. Sebahagian daripada ini adalah disebabkan oleh latihan mengenai set data yang mengandungi kepekatan kod sumber awam yang lebih besar.

Sebagai alat pembelajaran mesin baharu, OpenAI Codex mampu menterjemah teks Bahasa Inggeris kepada kod. Matlamat Codex adalah untuk menjadikan profesional lebih produktif dan membantu amatur bermula dengan pengekodan.

OpenAI Codex direka untuk mempercepatkan aliran kerja pengaturcara profesional melalui penjanaan dan pemahaman kod pintar. Oleh kerana ia boleh menjana coretan kod yang sepadan berdasarkan penerangan atau soalan bahasa semula jadi, dalam erti kata lain, Codex boleh membantu pengaturcara merealisasikan idea dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat. Untuk pemula dalam pengaturcaraan, Codex menyediakan alat pembelajaran tersuai yang boleh memahami secara beransur-ansur konsep pengaturcaraan dan sintaks melalui interaksi bahasa semula jadi.

Data data latihan OpenAI Codex mengandungi sejumlah besar kod sumber awam, yang dilengkapi dengan pemahaman mendalam tentang bahasa pengaturcaraan dan contoh, menjadikan Codex lebih baik dalam menjana kod dan mampu memberikan cadangan kod yang lebih tepat dan berkualiti tinggi .

3.Tabnine

Tabnine AI ialah alat pelengkap kod yang memfokuskan pada membangunkan alat pelengkap kod berasaskan pemprosesan bahasa semula jadi yang direka untuk membantu pembangun meningkatkan kecekapan pengekodan. Teknologi teras Tabnine AI adalah berdasarkan pemprosesan bahasa semula jadi dan mempunyai keupayaan untuk memahami sintaks dan semantik kod, dan boleh memberikan cadangan pelengkapan kod yang sepadan berdasarkan input pembangun. Pada masa yang sama, alat ini juga menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mempelajari tabiat pengekodan pembangun untuk memberikan cadangan kod yang lebih tepat dan diperibadikan.

Tabnine AI berfungsi dengan berbilang bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, Java, C/C++, JavaScript dan banyak lagi. Kami boleh menyepadukan alat ini ke dalam persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) kami atau memilih untuk menggunakannya sebagai pembekal Perisian sebagai Perkhidmatan (SaaS) kendiri.

Dengan menyepadukan alat Tabnine, dalam kerja pengekodan sebenar, ia boleh merealisasikan fungsi penyiapan kod pintar, meningkatkan kelajuan pengekodan dan mengurangkan ralat input. Selain itu, alat Tabnine meningkatkan produktiviti pembangunan dengan ketara dengan menjana cadangan kod yang tepat dan berkualiti tinggi berdasarkan konteks dan tabiat pengekodan pembangun.

4. Nilai dan kepentingan kecekapan pengekodan berdasarkan GenAI

Secara umumnya, sebagai teknologi yang menarik, GenAI memainkan peranan penting dalam proses pengekodan. Ia bukan sahaja boleh meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun, ia juga boleh meningkatkan kualiti pengekodan dan merangsang kreativiti dan inspirasi. Kelebihan nilai khusus ditunjukkan dalam tahap berikut:

1 Meningkatkan kecekapan pengekodan

Pertama sekali, GenAI boleh meningkatkan kecekapan pengekodan dengan ketara. Dengan mengautomasikan tugas berulang seperti penjanaan kod dan semakan ralat, GenAI boleh membantu pembangun menjimatkan masa dan usaha yang ketara. Sama ada ia menjana kod secara automatik berdasarkan keperluan atau mencari dan membetulkan ralat dalam kod, GenAI memperkasakan pembangun. Ini membolehkan pembangun menumpukan lebih pada idea dan penyelesaian teras daripada menghabiskan terlalu banyak masa pada butiran pengekodan yang membosankan.

2. Meningkatkan kualiti pengekodan

Selain prestasi yang dinyatakan di atas, GenAI juga boleh memainkan kelebihan nilainya dari segi kualiti pengekodan. GenAI boleh melakukan analisis kod dan memberikan cadangan pengoptimuman untuk membantu pembangun mencari dan membetulkan kemungkinan ralat. Dengan menganalisis struktur dan logik kod, GenAI boleh menunjukkan arah penambahbaikan, dengan itu menjadikan kod lebih kompetitif dan boleh diselenggara. Ini penting untuk memastikan kod anda sihat dan boleh dipercayai, di samping membantu meningkatkan kecekapan keseluruhan pasukan anda.

3. Inspire innovation

Selain itu, GenAI juga boleh menginspirasikan coding. Mempunyai keupayaan untuk menjana idea dan idea pengekodan baharu, membantu pembangun menerobos corak pemikiran tradisional dan menyelesaikan masalah pengaturcaraan yang kompleks. Contohnya, apabila berhadapan dengan keperluan khusus, GenAI boleh menjana algoritma atau corak reka bentuk baharu untuk menyediakan penyelesaian baharu sepenuhnya kepada pembangun. Rangsangan dan inspirasi kreatif seperti ini amat penting untuk mempromosikan inovasi dan pembangunan teknologi.

4. Pengalaman diperibadikan

Algoritma kecerdasan buatan boleh menganalisis corak pengekodan, kekuatan dan kelemahan kami untuk memberikan kami laluan pembelajaran dan latihan yang diperibadikan. Contohnya, jika kami kekurangan dalam kawasan tertentu, algoritma GenAI boleh mengesyorkan latihan tambahan untuk kami membantu kami meningkatkan kemahiran pengekodan kami dalam bidang itu. Di samping itu, kandungan dan kesukaran pembelajaran boleh disesuaikan secara dinamik mengikut latar belakang dan minat pembelajaran kita untuk memastikan kita dapat memperoleh kesan pembelajaran yang terbaik.

5. Tingkatkan kerjasama bimbingan

Alat kolaborasi tugas berasaskan sokongan boleh menggalakkan penyelarasan dan kerjasama dalam kalangan pembangun dengan mengautomasikan amalan tertentu, mencadangkan penyelesaian dan mempromosikan amalan terbaik. Sebagai contoh, alat GenAI seperti ini boleh mengautomasikan tugasan berulang seperti semakan dan penggunaan kod, menjimatkan masa dan usaha pembangun. Pada masa yang sama, alatan ini juga boleh memberikan maklum balas dan cadangan masa nyata untuk membantu pembangun mencari dan membetulkan ralat serta meningkatkan kualiti kod. Selain itu, alatan ini membantu pembangun berkongsi amalan alat terbaik dan menggalakkan pertukaran pengetahuan.

Selain itu, GenAI boleh membantu pembangun memodenkan pangkalan kod sedia ada. Dengan menganalisis kod dan mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan, GenAI boleh menjana coretan kod yang dioptimumkan atau mencadangkan teknik pemfaktoran semula untuk meningkatkan prestasi dan kebolehselenggaraan. Ini membolehkan pembangun mengekalkan asas kod mereka terkini dan sejajar dengan piawaian pengekodan terkini dan amalan terbaik.

Rujukan:

• [1] https://www.simform.com/blog/ai-agent/
• [2] https://www.ibm.com/architectures/hybrid/genai-modernization-and -penjanaan kod