生成式AI 17个AI辅助编程工具_生成式ai辅助编程

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我们已经进入了广泛采用和民主化获取生成 AI 产品的时代。用例无处不在——从生成图像到编写代码——而且采用速度超过了过去十年的每一种消费技术趋势。在 Image Generation 中，MidJourney 的 Discord 成员已增长到约 1300 万，而据报道，ChatGPT 的用户已超过 1 亿。软件开发人员的用例也在爆炸式增长——截至 9 月，超过 120 万开发人员使用了 GitHub Copilot 的技术预览版。ChatGPT 还出人意料地擅长编写应用程序——从根据文本提示生成完整代码（尽管通常有很多错误）到错误修复代码。

随着模型和训练集越来越适合编程任务，我们预计大型语言模型的编码能力会随着采用率的提高而提高。有迹象表明 OpenAI 正在关注这一潜力，有报道称他们已经聘请了约 400 名开发人员作为承包商来帮助标记代码以训练他们的下一代模型。虽然我们不希望这些产品很快取代软件开发人员，但我们确实希望它们能显著提高生产力并让开发人员专注于更困难的问题。

迄今为止的进展表明，生成式 AI 模型可能会成为开发人员编写、调试和优化代码能力的必备工具。他们已经开始改变编写、审查和改进代码的方式。借助高级算法，这些模型可以分析现有代码中的模式并生成针对可读性、效率和无错误执行进行了优化的新代码行。这可以节省开发人员的时间，还可以提高所生成代码的质量。生成式人工智能还可以通过自动识别潜在问题和改进、安全漏洞、提高代码性能的替代方法以及帮助团队维护高质量的代码库来协助代码审查。通过自动执行一些繁琐和重复的编码任务，这些工具有可能提高生产力。

在目前的状态下，基于人工智能的编程工具并非完美无缺，而是在迅速改进。虽然生产率的提高对大企业和小企业都是一样的，但它改变了游戏规则，特别是对小企业、独立开发者和专业人士而言。这些工具在降低进入新创业企业的障碍和成本方面可能特别有影响力和益处。

软件开发的未来可以看到人类与 AI 之间的协作，其中 AI 充当导师，指导开发人员完成代码编写过程并确保他们走在正确的轨道上。凭借学习和适应能力，生成式 AI 在编码方面的潜力令人兴奋且无限。

本文深入回顾了当前为代码完成、生成、调试和性能改进而设计的人工智能编程工具。这些工具分为流行的、即将推出的或新的，使用户能够根据他们的需求、预算和项目复杂性选择最适合的工具。

1、ChatGPT

ChatGPT 是 OpenAI 的一种高级自然语言处理模型，风靡全球。ChatGPT 是从 GPT-3.5 系列中的一个模型微调而来的。这是一个具有 175B 个参数的 Transformer 神经网络。它通过提供简单的文本提示来帮助开发人员进行编码，这些提示利用上下文、代码模板和编程知识来帮助完成代码、生成、优化、文档、性能、更正和解释。利用其高级功能，ChatGPT 可以分析源代码并提供对编码语言的见解、解决编码问题以及软件开发建议。

ChatGPT 可以通过分析代码并在理解代码的行为和功能的基础上建议测试用例来帮助开发人员编写单元测试。这可以显著减少编写单元测试所需的时间和精力，并提高其准确性。此外，ChatGPT 可以提供反馈和建议以提高代码质量并帮助开发人员更好地理解错误或改进。

虽然 ChatGPT 是用于各种编程任务的有用工具，但它不能取代开发人员。它不能用于学习如何编码，也不能替代良好的编码习惯。相反，它是提高生产力和产量的补充。ChatGPT 是一个可以帮助开发人员的强大工具。

优点：

• ChatGPT 充当代码完成、优化、性能、纠正和解释的导师。

• 它可以提供对代码设计和结构的见解。

• 它可以帮助识别可能需要重构、简化、审查或改进的领域。

• 它可以通过分析代码并提供解释和注释来生成源代码文档。

缺点：

• ChatGPT 缺乏对代码的内在理解，但可以识别正确的代码结构。

• 改写提示可能会导致不同的结果。

• 培训数据仅限于 2021 年，限制了其范围。

• 该工具可能不是生成需要大量上下文的代码的理想选择。

类别：代码生成、代码完成、代码优化

价格：免费或 20 美元/月

2、Copilot

Copilot是一个12B参数的Transformer模型。

GitHub Copilot 是一个人工智能驱动的结对编程编辑器，旨在帮助开发人员更快、更高效地工作。它使用 OpenAI Codex 在开发人员编写注释或代码行时将自然语言转换为编码提示。当开发人员编写描述他们所需逻辑的评论时，GitHub Copilot 可以自动为他们的解决方案生成代码建议。此外，它可以通过调整他们的编辑来适应开发人员的编码风格。从本质上讲，它是开发人员的智能自动完成工具。

此代码完成解决方案与大量编程语言和框架兼容，包括 Python、Java、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go。它可以用作流行代码编辑器的扩展，例如 Visual Studio Code、Neovim 和 JetBrains。该扩展可在桌面上使用，也可用于基于云的解决方案，例如 GitHub Codespaces。

GitHub Copilot 的即时工程管道非常复杂。它会根据你编写代码的上下文建议填写哪个变量。

GitHub Copilot 有其优点和缺点。虽然它提供了更智能的代码完成和上下文解决方案等功能，可以减少搜索解决方案所花费的时间，但建议的代码只是一个建议。由开发人员评估这些建议并决定是接受、跳过还是忽略它们。