工程团队需要尝试的 5 种领先的 AI 编码工具_mutableai

工程团队需要尝试的 5 种领先的 AI 编码工具

领导一个工程团队，却被 AI 发展的迅猛步伐所冲昏了头脑？不仅仅是你。利用人工智能将很快成为像您这样的企业保持领先地位的必要条件。

但是，您如何在今天做出正确的决定来保护明天的团队。

有大量的人工智能工具声称可以为软件工程师编写高质量的代码。许多是在 ChatGPT LLM（大型语言模型）爆炸式增长之后产生的。工程是一门需要兼顾效率和创造力才能使团队保持领先地位的学科。

在这篇博文中，我将探索 5 个风靡一时的 AI 代码助手工具。我将谈论最大的一个——GitHub Copilot X——以及，尤其是在我们等待它以测试版发布的时候，一些 Copilot X 的替代品。其中一些工具更专业，具有更具体的用例，而有些则比其他工具更具实验性。

为什么人工智能驱动的代码生成很重要

效率是我们这个世界的流行语。与相当长一段时间以来相比，工程团队的资源压力更大。软件工程中对自动化的需求正在飙升，人工智能驱动的代码生成正在加速发展。

通过减少花在重复性任务上的时间并提高代码质量，AI 代码生成工具使工程师能够专注于更复杂、更高层次的工作。这种转变为更快的开发周期和更高效的团队铺平了道路。

人工智能工具是对人类能力的增强，而不是替代。通过采用 AI 代码助手，软件工程师可以将他们的创造力和解决问题的能力与人工智能的力量结合起来，实现无与伦比的组合。

1: GitHub Copilot X - AI 支持的结对编程

GitHub Copilot X (https://github.com/features/preview/copilot-x?ref=hackernoon.com)是最著名的软件交付人工智能工具——它甚至还没有问世！

GitHub 将其定位为 AI 驱动的结对编程。我们非常有信心它将成为一个强大的多面手工具，但在撰写本文时，我们还不知道什么时候会达到目标。

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在您可以等待 Copilot X 努力达到目的的时间里，您的竞争对手可能会占据优势，这就是为什么我认为在曲线到达之前保持领先很重要。

Copilot X 建立在 GitHub Copilot 的成功之上。它将利用 GPT-4 的强大功能来提供更高级的 AI 结对程序员体验。他们说它将集成到软件开发工作流程的各个阶段，有望彻底改变您的工程师处理编码任务的方式。

Copilot X 表示，在其众多功能中，它正在开发用于解释代码片段、代码完成工具、修复错误、生成单元测试和编写拉取请求模板的功能。它准备在以代码为中心的任务中简化软件交付并提高团队生产力——只要它在竞争中脱颖而出之前推出测试版……

我的观点：这将是 AI 发布时的基准，尽管我希望专门的工具能够在利基领域做得更好。

2: Tabnine - 成熟的AI编码助手

Tabnine（https://www.tabnine.com/?ref=hackernoon.com） 是成熟的工程师 AI 代码助手。它自 2018 年以来一直存在，最初建立在 GPT-2 之上——在撰写本文时，它建立在 GPT-3 之上。

我认为这是优势和劣势。一方面，Tabnine 远不如此列表中的其他编码 AI 工具具有实验性。这是一个经过深思熟虑的更好的产品，经过了五年的发展，并且有许多组织可能想要利用的花里胡哨的东西（其中许多是有价值的）。它的培训内容完全透明，并且在法律上更加稳健。它还可以开箱即用地在本地运行，并满足各种安全性和合规性要求。

就是说，GPT-3.5 和 GPT-4 在推理方面明显更好，这对您来说并不是新闻。利用这些工具的组织可以获得更强大的人工智能。

我的观点：我怀疑他们会在幕后进行 GPT 升级。他们将有很多工作要做，但除此之外，他们将拥有 5 年的工作经验优势。

3: Sourcegraph Cody - 更快地阅读、编写和理解代码

Cody（https://about.sourcegraph.com/cody?ref=hackernoon.com） 是 Sourcegraph 的编码 AI 产品。它是一个 AI 代码助手，旨在以卓越的速度和效率提升您的编码体验。

这一切都是为了让开发人员能够阅读、编写和理解代码。他们说收益高达 10 倍，尽管他们没有证实这一点。

他们指定他们的 AI 可以理解您的整个代码库、代码图和公司文档，实时提供有价值的见解和答案。

我的观点：“通常是神奇的，经常是令人沮丧的错误……但很快就会好起来。”Cody 自己的话——但我认为他们不会花很长时间将错误降低到可以忽略不计的百分比。这似乎已经为他们工作。

4: Mutable AI - 使用 AI 快速构建

Mutable AI(https://mutable.ai/?ref=hackernoon.com) 与他们的 AI 驱动代码助手肩负着类似的使命——加速软件开发。

它们的功能包括 AI 自动完成——一种专门的神经网络。它旨在消除对样板代码和耗时搜索的需求。工程师可以使用提示驱动的开发来更快地重构和交付。

它适用于一大堆流行语言（可能是你使用的语言），但目前仅限于 VS Code。在撰写本文时，它可以与 Jupyter 和 GitHub 一起使用。

我的观点：Mutable 似乎具有有限数量的功能，但影响非常大。在撰写本文时，某些功能仍处于 Beta 阶段，例如重构模块，并且尚未发布其测试模块。对于寻找 GitHub Copilot X 早期替代品的团队来说，这可能是一个不错的选择。

5: CodiumAI - 人工智能测试写作

Codium(https://www.codium.ai/?ref=hackernoon.com) 是一种 AI 测试编写助手，可生成有意义的测试以维护代码完整性，同时节省开发人员的时间和精力。

我发现一些早期版本的测试生成器可以创建非常简单的测试。 Codium 使用 AI 来确保您获得非平凡的测试（以及平凡的测试！）

通过分析您的代码、文档字符串和评论，CodiumAI 会在您编写代码时智能地建议测试，只需要您进行审查、接受和提交以确保全面测试。

我的观点：目前市场上可供测试的选项有限，但 Codium 远远领先并已完成 Beta 测试。如果测试很耗时，这是一个显而易见的选择——对于许多工程团队来说都是如此。

总结

AI 驱动的代码助手正在软件工程领域占据一席之地，CTO 和具有类似领导职责的人员必须战略性地评估和采用这些尖端工具以保持竞争力。

AI 驱动的软件开发前景一片光明，今天采用正确的工具将确保您的团队在快速发展的环境中持续取得成功。从加快编码任务到生成有意义的测试，再到彻底改变工程师编码的方式，AI 驱动的代码助手正在重新定义软件工程。不要让你的团队落后；投资合适的 AI 工具，见证您的工程团队飞向新的高度。

不要错过正在改变软件工程的最新 AI 进步。

为您的工程团队释放 AI 的全部潜力。