代码开发知识：什么是AI代码生成？

news2024/11/12 9:05:57

在软件开发过程中，AI 代码生成可通过提供样板代码和重复编码模式的自动完成预测来帮助优化流程。这些代码建议可节省时间和精力，因为开发人员无需在互联网上搜索这些信息。

由于它使用自然语言处理来生成代码并使用人工智能功能来检测潜在的错误，因此编写代码的人工智能可以帮助开发人员分析代码、识别潜在问题并为代码提出测试建议，从而使开发人员能够更快地交付软件。

除了代码生成之外，AI 还有助于提高整个开发过程的速度和生产力。AI 使开发人员能够：

通过自动执行重复或单调的任务来简化流程。
大规模测试用户场景。
提供有关客户如何与软件交互的实时反馈。
在使用分析进行决策时尽量减少人为的偏见和错误。

AI代码生成的工作原理

AI 代码生成使用在现有源代码（通常由供公众使用的开源项目生成）上训练的算法，并根据这些示例生成代码。大型语言模型 (LLM) 能够处理和理解语言、生成文本、回答问题，并学习语言中的模式和关系以帮助预测文本。

目前，AI代码生成有三种方式：

开发人员开始输入代码，AI 将尝试自动完成代码。
开发人员用自然语言写评论，人工智能根据开发人员想要完成的任务生成建议。
开发人员直接与人工智能聊天；例如，要求它写一些特定的东西或修复一个错误。

当 AI 代码工具投入使用时，它会考虑注释和代码的上下文来建议更多行代码。例如，GitHub Copilot是一个预训练的 AI 模型，由 GitHub 使用 OpenAI Codex 模型创建。它会考虑开发人员代码编辑器中的文本来提供上下文建议。随着更多模型的出现，上下文将来自更多来源，例如私人代码库，从而产生经过微调的建议。

值得重复的是：AI 生成的代码并不总是完美的，但它是开发人员的起点。与任何其他 AI 代码工具一样，建议的代码应该由开发人员（人类！）进行测试和审查。

AI 代码生成的好处

AI 代码生成的主要优势是能够在更短的时间内编写代码。常规编码任务和编写测试由 AI 处理，开发人员可以专注于涉及批判性思考和解决问题的工作。

在一项对 2,000 多名开发人员的调查中，那些报告使用 GitHub Copilot 生产力提升最高的人也是接受了最多代码建议的人。

GitHub 的其他研究表明，74% 的开发人员表示能够专注于更令人满意的工作，88% 的开发人员表示工作效率更高，96% 的开发人员表示能够更快地完成重复性任务。能够专注于任务、取得有意义的进展并在工作日结束时感到满意，这些都有助于提高开发人员的工作效率和满意度。

AI 代码生成的另一个好处是，它使用测试工具来捕获错误并在部署之前提供修复建议。这些工具会检查代码结构并推荐安全增强功能。

人工智能代码生成在开发过程中的应用

人工智能和人工智能代码生成在整个软件开发过程中发挥着重要作用。它们如何更快地生成更好的软件的示例包括：

改进需求文档。
收集、验证和跟踪软件需求非常麻烦，但人工智能可以让这些任务第一次就正确完成。人工智能有助于识别模糊或不完整的需求并提供改进建议；因此，开发人员能够在编写需求时提高需求的质量。
分析源代码。
使用经过开源项目代码训练的算法是 AI 代码生成所固有的。根据历史数据，算法可以检测出可能引入错误的源代码模式。AI 能够建议对代码更改进行测试，以帮助最大限度地提高代码质量。
建议代码。
通过了解代码上下文，AI 代码生成工具可以建议代码行和整个函数。如果用户选择，这些工具还可以采纳用户的改进或更正建议，从而可以更快地生成代码，同时仍然易于阅读和维护。
自动化测试。
测试用于验证软件是否按预期运行。生成式人工智能可帮助开发人员更快、更一致、更可靠地编写测试。当代码合并到源代码中时，这些测试会自动执行。

AI 代码生成工具可帮助开发人员更快地编写代码，从而简化开发流程。使用自然语言解释软件应执行的操作并将其转换为代码，可为开发人员节省大量时间。AI 技术还可帮助开发团队根据历史生产力数据创建切合实际的时间表。

开发人员使用 AI 代码生成的示例包括：